【セミナーレポート】CookieレスのAIマーケティングプラットフォーム「商品理解」を利用したサイト内改善、OMOのご案内

OMOのご案内セミナーレポート
セミナーレポート

2022年3月に実施された「dfplus.io Marketing Talk 2022」では、いま注目のプラットフォーム、サービス事業者が登壇し、「商品データの未来」について語りました。動画公開期間は過ぎましたが、登壇企業の同意を得て一部内容をご紹介します。

本記事では、awoo Japan による「CookieレスのAIマーケティングプラットフォーム「商品理解」を利用したサイト内改善、OMOのご案内」をレポートします。
商品情報からキーワードを抽出する awoo AIは、いま注目の「トピックベースの最適化」とも言えます。awoo AI の仕組みや事例はもちろん、OMO構想についても刺激的な内容でした!

※本記事はイベント登壇時の情報を元に作成しています。
※画像はイベント配付資料から引用しています。

はじめに

awoo JapanはAIの人材宝庫である、台湾でスタートしました。ECを中心に、アパレルや食品、家電など多岐にわたる業界のクライアントが存在します。awoo Japan が提供する awoo AIは、サイト内レコメンド、ハッシュタグ自動付与、コンテンツページ自動生成による SEO・CX改善が実現できます。

awoo AIはCookieを使わない

現状、awoo AI の競合製品にあたるレコメンドサービスの多くは、個々のユーザーの行動や購買履歴をもとにレコメンドしているのに対して、awoo AIでは商品の特徴をつなぎ合わせて商品を理解(ユーザーの購入意図をAIが予測)していく、という違いがあります。

これにより、

  • ユーザーの好みが変わっても柔軟に対応できる
  • 購入後に気に入らなかったものがレコメンドされない
  • 同じような製品が並びにくい

といった特長があります。

awoo AIの「商品理解」とは

awoo Japanの掲げる商品理解は主に3つにまとめられます。

  • 商品の特徴を分析
  • 商品の関連性を理解
  • AIで学習することでの最適化

商品の特徴を分析」では、具体的に商品のデータフィードをawoo Japanに連携した後に商品の特徴を取り出し、自然言語処理を用いて各商品の特徴を切り出します。

次に「商品の関連性を理解」では、「どの商品がどのキーワードと関連性があるのか」を理解し、ユーザーの購入意図を見つけることでグループ化を行います。
また、関連性を理解することでユーザーの購入意図を予測することもできます。

AIが購入意図をグループ化

最後に「AIで学習することで最適化」では、グループ化されたものから、自動的にハッシュタグを生成し、さらに機械学習をしてユーザーのレスポンス状況や各キーワードのSEOの状況等を用いてハッシュタグの最適化を行います。

ハッシュタグの最適化

awoo AIのハッシュタグの特徴

awoo Japanのハッシュタグには以下のような5つの特徴があります。

  • 手動ではなく、全自動
  • 2つ以上のキーワードでハッシュタグが生成可能(マイクロニーズに対応)
  • ハッシュタグで使われるキーワードはSEOフレンドリー。GoogleにIndexされるキーワードのみを選定
  • ハッシュタグの削除、追加などチューニングも可能
  • 類似ベクトル検索を実装できる

awoo AIの機能

ハッシュタグの表示・最適化

最適なハッシュタグをAIが自動付与

コンテンツページの生成

コンテンツページ_awooページ

ハッシュタグを元に作られたこのコンテンツページはGoogleにインデックスすることができ、SEOの強化に繋げることが可能になります。また、ロングテールを強化することでビッグワードやサイト全体のSEOの価値を高めることもできます。

画像レコメンド・サーチサジェスト利用

画像レコメンド_サイト内検索

追加料金を支払うことなく、レコメンドやサイト内検索を使用することができるのも特徴です。

トレンド・インサイトの提供

ハッシュタグにどのくらいのページレビュー数や訪問数、離脱率があるのか、キーワードごとの情報を提供することも可能です。

awoo AIの活用方法

KPI改善例

上のグラフからハッシュタグをクリックするのとしないのとでは、直帰率や滞在時間、などのコンバージョンにつながるユーザーの行動に大きく影響を与えていることがわかります。 また、CVRやライフタイムバリューにも貢献します。

新規ユーザーへのCVR

新規ユーザーのコンバージョンは一般的な普通のコンバージョンよりも低いものの、ハッシュタグをクリックした人の方が3〜5倍CVRが高くなったという事例もあります。特に新規の方への貢献が高く、ライフタイムバリューも上がっていくといった意味で今までなかったようなツールの体験が提供されます。

また、カスタマサクセスチームとAIチームによってAIの補完や目標達成までのサポートが行われるため改善サイクルが止まらないことも魅力です。

OMOでの活用

OMOとは、顧客にオンラインとオフラインの境界を意識させないサービスの提供を意味します。
従来は、個人情報を元にオンライン・オフラインの情報を紐づけをしていくことが多かったのに対して、awoo Japanは商品情報で紐づけをします。前者の場合は、改定個人情報保護法の件もあり、今後使いづらくなる可能性があります。一方、商品情報の場合はオンライン・オフラインともに使われているもので、商品の特徴やIDを使っているというのが大きなポイントとなります。

awooが考える新しいOMO

消費者を最適なチャンネルへ誘導

1stパーティデータをawooのAIエンジンに入れ、そのAIが消費特徴と商品特徴という二つの特徴からベクトルを作ります。その後作ったベクトルをもとに、オンラインではEメールやショートメッセージを送ったり、店舗では、スマホやタブレットにデータを届けます。また、ユーザーの行動を学習することも可能です。

オンラインとオフラインデータを特徴軸で分析

オンラインとオフラインを特徴軸で分析

実店舗とオンラインショップのデータをかけ合わせて、AIが特徴を自動生成します。この特徴を使って、会員グループと商品グループとを掛け合わせます。そうすることでよりユーザーにマッチした、かつ幅広い範囲での商品を提供することができます。

awoo Japanが考えるProduct Data Platform

awooが考えるProduct_Data_Platform

データを掛け合わせて、商品特徴を抽出しながら顧客の購買状況を予測していきます。それによって商品特徴を理解するハッシュタグを生成し、オンラインでもオフラインでも活用可能にしていきます。

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