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更新頻度が高く閲覧履歴データが貯まりにくい商材でも最適なレコメンドでCTR10~15％を達成

更新頻度が高く閲覧履歴データが貯まりにくい商材でも最適なレコメンドでCTR10~15％を達成

実現したいこと：閲覧データが使えない、初回利用者はデータがないという状況でも最適なレコメンド

課題

利用技術

コンテンツをパーソナライズ表示する際に、サイト上での「閲覧履歴」を活用する事例は数多くあります。しかし、出版・メディア業界では、新しいコンテンツが毎日次々と生成されていくため商品の移り変わりが激しく、商材を軸にした「閲覧履歴データ」が貯まりにくいという課題があります。閲覧データが蓄積できない場合の興味関心の把握や、初回利用者はデータがないという課題を乗り越えて、顧客ニーズに合ったコンテンツを提案するためにはどうしたらよいでしょうか。

施策概要

コンテンツに含まれる「キーワード」を軸にパーソナライズを生成
初回訪問時だけアンケートを実施、回答内容に沿ったパーソナライズを提供

施策ポイント

商材単位だとすぐに入れ替わってしまい閲覧データを蓄積できないうことから、商材に含まれるキーワードを分析してパーソナライズしました。こうすることで閲覧者の好みを把握し、好みに近い商材を提供できるようになりました。
初回訪問時だけアンケートを表示しました。回答すると次の画面からすぐに回答内容の沿ってパーソナライズされたコンテンツが表示されます。初回訪問からパーソナライズすることで心をつかみ、それ以降は顧客の行動によって表示されるコンテンツがどんどんパーソナライズされていきます。
初回アンケートの質問内容を必要最低限に絞りこむことで閲覧者の負担を減らし、離脱を防ぐ工夫も取り入れました。

この施策で得られた成果

レコメンドしたコンテンツのCTR10~15％を達成

閲覧者の興味・嗜好にあった情報はもちろんですが、商材に含まれるキーワードを分析してパーソナライズをすることで、気づきと発見のあるサービスとして受け入れられ、CTRの向上につながりました。