【アイゲン】レビューデーターを活用したレビュー/キーワードオススメサービス
[1st MISSION]
アイゲン、オススメobjectを多様化してレコメンド領域を拡大/改善しよう！
アイゲン、レコメンドobjectを多様化してレコメンド領域を拡大/改善しなさい！
このミッション遂行のためにアイゲンの活動は産業および商品特性を反映したmeta dataを追加で収集し、多様なレコメンドシリーズを開発しました。 このメタデータにはレビューも含まれていました。 レビューオススメを一つのテーマとして紹介するほど、レビューは非常に重要な推薦要素だと言えます。
ここで消費者へのレビューの影響力について説明しますと？
消費者レビューは、10 人中 7 人の顧客が確認するほど製品購入に決定的な影響を与えています。
それでは売上にも影響があるのでしょうか？
レビューの量が売上に及ぼす影響力が最も高く、ただオンラインレビューの評点と有用性のような定量的情報よりレビューで現れた感性(肯定/否定)の程度が売上により大きな影響を及ぼすことが分かりました。
それでは、今回のコンテンツでは、オリーブヤング自社モールキュレーション構築プロジェクトの主要戦略課題である活用meta拡張および推薦object多様化作業中の中でオンラインレビュー、オフラインレビュー、体験団レビューデータを活用したレビュー/キーワードレコメンドシリーズについて詳しく見てみましょう。
レビューデータを活用したレビュー/キーワードレコメンドシリーズでは、
「消費者の購買意思決定に最も影響力の高いレビュー情報」に基づいて商品をおすすめすることで共感帯基盤購買転換率指標を改善し、レビュー&キーワードなどのより多様な情報を提供してショッピング過程での興味と利便性を増大させるために企画されました。
手動で管理されていた商品別代表キーワード/タグラベリング作業を自動化生成および管理できるようになり、結果的に優秀レビュー基盤の商品推薦を通じて購買転換率増大成果が確認できました。
アイゲンは非定型データマイニングを通じた商品代表キーワード/タグ自動化生成および顧客別選好キーワード基盤カスタマイズレビュー/キーワードレコメンドシリーズ開発を進めました。
それでは、詳しい段階別プロセスについて見てみましょう。
- 🔹ステップ1. レビューデータベースの商品別代表キーワード/タグデータの自動化作成および管理
- 🔹ステップ2. 個人別選好キーワード/タグ基盤関連商品オススメ結果生成
- 🔹ステップ3. ホットキーワード/タグ基盤関連商品おすすめ結果生成
🔹ステップ1. レビューデータベースの商品別代表キーワード/タグデータの自動化作成および管理
このように商品別に算定された代表キーワード/タグ情報を基にレビューオススメに使われる優秀レビューをマッピングします。 まず、該当キーワード/タグの意味を持つレビューを抽出した後、レビューの評点、役に立ちます項目の点数、写真が含まれたレビューなど優秀レビュー算定条件に基づいてキーワード/タグ基準優秀レビュー結果を生成します。
🔹ステップ2. 個人別選好キーワード/タグ基盤関連商品オススメ結果生成
商品観点での代表キーワード/タグ基盤優秀レビューのオススメだけでなく、顧客個人別ショッピング行動履歴を基盤に最近関心/選好キーワードを算定します。
顧客個人別算定された最近関心/選好キーワード基盤の優秀レビューと一緒に該当レビューの商品をオススメし、個人化キーワード/タグ及びレビューオススメができるようにします。
🔹ステップ3. ホットキーワード/タグ基盤関連商品おすすめ結果生成
オリーブヤングオンラインモール時間帯別人気のキーワード/タグ基盤関連商品結果を作り、人気キーワードおよび商品トレンドを持続的に伝えます。
商品詳細ページのレビューメニューで該当商品のレビューデータを活用し、自動生成された代表キーワード/タグと該当キーワード/タグ基盤優秀レビューおすすめ結果を確認できます。このように特定商品の機能または特徴を代表するキーワード/タグ情報とリアルユーザーのレビュー情報を通じて顧客により高い共感帯および信頼度を与えることで購買転換を誘導します。
商品別の代表キーワードおよび優秀レビューおすすめだけでなく、お客様のショッピング行動履歴に基づいた個人別最近の関心/選好キーワードを算定し、該当キーワード基盤ベストレビュー&商品をおすすめします。 さらに、オリーブヤングの時間帯別最も人気なキーワードベースの関連商品をおすすめし、現在のトレンド情報も持続的にお伝えします。
このようにレビューデータを活用したレビュー/キーワードレコメンドシリーズの開発により、手動で管理されていた商品別の代表キーワード/タグラベリング作業を自動化生成および管理することができ、結果的に優秀レビュー基盤の商品おすすめを通じて購買転換率増大という成果が確認できました。 さらにオリーブヤングサービス企画チームでは、商品オプション別の代表キーワード/タグおよび優秀レビュー総合おすすめなど、持続的に機能を高度化しています。
ここまでご覧になったなら、レビューの重要性をよくご存知の方だと思います。
キーワードとマッチングされたレビューは、通常のレビューよりも消費者に近づける通路になります。
これからはアイゲンならではのレビュー/キーワードレコメンドサービスを導入する番です！
アイゲンならではの根拠のあるレコメンドシステムをもっと知りたいなら？
アイゲン公式サイトをご覧ください！
アイゲン公式ホームページ：https://jp.eigene.ai/
