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カテゴライズできないユニークな作品をパーソナライズして届ける – GMOペパボ株式会社「minne」

AIカテゴリ
レコメンデーション
業種・業態
IT・情報・通信
企業規模
200~599人

GMOペパボ株式会社 様

導入サービス:
アイジェント・レコメンダー

導入サービスについて更に詳しく知りたい方は
こちらより資料の請求いただけます。

 

「もっとおもしろくできる」という企業理念のもと、「インターネットで可能性をつなげる、ひろげる」をミッションに掲げ、国内最大のハンドメイドマーケット「minne(ミンネ)(以下、minne)」を運営しているGMOペパボ株式会社(以下、GMOペパボ社)。ハンドメイド作品を「買いたい人」と「売りたい人」をつなげるものづくりの総合プラットフォームでシルバーエッグのAIレコメンドが選ばれた理由とは何か? minne事業部 マーケットグループ マネージャーを務める武尾健太さん、同チームのWEB・APPの機能改修の企画・進行役を務める武本友佳さんにお話を伺いました。


▼minneの事業内容について教えてください。

minne事業部 武尾健太 様・武本友佳 様

「minne」は“ものづくり”をもっと世界にひろげていきたいという思いから立ち上げられたサービスです。福岡で新たなWebサービスを生み出す「DAZAIFUプロジェクト」の第一弾として、2012年にリリースされました。名称は博多弁が由来で、「見てみんね」「やってみんね」など、語尾につけることで「ちょっと見てみたら?」「一緒にやってみない?」という意味になります。

2020年2月末時点で62万人の作家さんが登録しており、計1,099万の作品を販売しています。アプリダウンロード数は1,039万件に上り、最近では海外の方の利用も増えています。「minne」では作家さん自身が作品を登録するため、作品紹介などすべてを多言語化してゆくのは難しいですが、決済など重要な部分を優先して、海外ユーザーをサポートする対応も進めています。

 

▼国内最大のハンドメイドマーケットとなったminneですが、レコメンドサービス導入のきっかけは何だったのでしょう?

これまでレコメンドエンジンは、購買履歴に基づく協調フィルタリングベースのものと、画像分析で類似商品を表示するものの2種類を自社開発し、運用していました。もっと成果を上げるために必要なことは何かと考えた結果、“今”そのユーザーがほしいものをレコメンドしたい、ユーザーの閲覧情報をリアルタイム解析したレコメンドが必要だという結論に至りました。

そのためには、閲覧情報を常時収集して瞬時にレコメンドを出力するシステムをいちから構築し、自ら運用とアップデートも行わなければなりません。これでは時間がかかりすぎますし、人材も必要です。そこで、外部サービスで実現できる部分は実績あるサードパーティーのサービスを導入することで実現することにし、自社のエンジニアは自分たちでしか実現できないユニークな機能の開発に注力してもらうことにしました。

 

▼レコメンドサービスを選ぶ際に重視した点は何ですか?

特に重視したのは、課題になっていた閲覧履歴を使ったレコメンドができるか、リアルタイム性は高いかという点です。「minne」はサービスの特性上、ユーザーの嗜好が大きなファクターとなっています。作家さんの作品はどれもユニークでカテゴリー分類しにくいため、パーソナライズされたレコメンドの必要性を感じていました。アイジェント・レコメンダーは、ユーザーがページ遷移するたびに行動を分析しレコメンド表示するため、リアルタイム性が高く、コストも機能に見合うと判断しました。

 

▼導入決定から本番導入までのプロセスは、どのようなものだったでしょう?

エンジニア、デザイナー含め6~7名ほどで導入にあたり、実装に着手してから1か月弱でリリースできました。一番苦労したのは、リソースの調整でしたね。他の施策との兼ね合いから、技術者とはスケジュール調整など話し合いを何度も重ねました。PV数が多いので、閲覧情報を取り扱うための技術検証が少し大変でしたが、実装を始めてからは、シルバーエッグの担当の方のサポートもあってスムーズに進んでいきました。

 

導入後、どのような効果が得られましたか?

レコメンド表示を行っているすべての枠で効果が出ています。具体的な数値でいうと、作品ページでレコメンドした作品のコンバージョンレートがアイジェント・レコメンダーにリプレイス後176%向上しました(※リプレイス前後6ヶ月毎比較)。

「minne」のユーザーは、身の回りのものを自分の好きなものでこだわりたいという人が多くいらっしゃいます。例えば家電を購入する際は機能面や価格を基準に探しますが、自分の好きな雰囲気や感性を言語化して探していただくのは難しいので、行動情報をベースとしてパーソナライズした「好みに合いそうなもの」を表示できるのは非常にいいですね。

また、自社開発のレコメンドを利用していた時は、トップ、カート、作品詳細、レコメンド一覧の各ページにレコメンドを表示するのみでしたが、シルバーエッグのレコメンド導入を契機に、ユーザーがある作品を「お気に入り」に登録すると、瞬時にその作品にマッチするおすすめ作品を表示させる機能を追加しました。
ユーザーの好みに合う作品を、ニーズにあったタイミングで提示することで、作品との“出会い”の体験をより深めることができ、顧客満足度の向上に大きく貢献していると思います。

 

minne 商品詳細ページ

minneのユーザーならではの特性がレコメンドに反映できるようになったのですね。その他、導入後の効果や、弊社サービスの印象はいかがでしょうか?

当初抱えていた課題を解決できただけでなく、レコメンドエンジンの運用に割く人材や時間を削減できたので、導入後の効果には非常に満足しています。

 

今後実施していきたい施策などはありますか?

現在、カテゴリーごとの購買相関を作成しているので、傾向分析をしてカテゴリー横断型のレコメンドを実現させていきたいです。アロマキャンドルとフラワーやおもちゃとぬいぐるみなど、だんだんと相関データが取れてきています。一方で、レコメンドはすべてのページに出せばよいというわけではないとも考えているので、表示させるページや、その表示方法について、今後も検証をしながら最適な方法を模索していきたいと思います。

また、現状でアイジェント・レコメンダーによるレコメンドは「minne」のWEBサイトでは行き届いていますが、モバイルアプリでは作品ページ内での表示にとどまっています。今後、モバイルアプリ上でも表示箇所を増やすなどして活用の幅を広げて行きたいです。

もう1点、シルバーエッグとRepro(*1)の両サービスの連携にも魅力を感じています。顧客の状況に応じたメッセージ送信などのマーケティング施策をより簡単に素早く実行することが可能となったということで、今後はPush配信でのレコメンドなど、WEBとAPPの両方で、より豊かなユーザー体験につながるような施策を実施していきたいです。


(取材:シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 古賀良国)

(記: シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 渡邉サラ)

 

■(*1)「Repro」とは

株式会社Reproが提供するカスタマーエンゲージメントプラットフォーム

 

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