Amazonのおすすめ機能の秘密を解明：現在は主に手動のおすすめに頼っている

Amazon の顧客は、スーパーマーケットの顧客と同じように「ほんの数ドル高いだけだから、買ってもいいじゃないか」と考えるかもしれません。

テンセントテクノロジーニュース（同運）北京時間7月31日、フォーチュン誌のオンライン版は本日、アマゾンの第2四半期の売上高が前年同期の99億ドルから29％増加し、128.3億ドルになったという記事を掲載した。この成長は、アマゾンが購入プロセスのほぼすべての部分に推奨機能を統合したことに大きく関係している。しかし記事では、多くの観察者がアマゾンの推奨機能が「キラー」機能だと考えている一方で、アナリストはアマゾンにはまだ改善の余地が大いにあると指摘しているとも指摘している。

記事の全文は次のとおりです。

Amazon が自社のウェブサイトで商品を推奨する場合、それが偶然ではないことは明らかです。

基本的に、この小売大手の推奨システムは、ユーザーが過去に何を持ち込んだか、ユーザーが仮想ショッピングカートに何を入れたか、ユーザーが評価または賞賛した商品、他の顧客が何を閲覧し購入したかといった、いくつかの単純な要素に基づいています。 Amazon はこの自社開発の数学的計算を「アイテム間の協調フィルタリング」と呼んでおり、このアルゴリズムを使用してリピーターの閲覧体験をカスタマイズしています。ガジェット愛好家は、Amazon のページがガジェットの推奨事項でいっぱいであることに気づくかもしれません。一方、新米ママは、ベビー用品を販売しているページを見つけるかもしれません。

Amazon がすでに達成した成功から判断すると、この推奨システムは機能しているようです。アマゾンの第２四半期の売上高は前年同期の99億ドルから29％増加して128億3000万ドルとなった。この成長の大部分は、Amazon が商品の発見からチェックアウトまで、購入プロセスのほぼすべての部分に推奨事項を統合したことに関係しています。 Amazon にログインすると、さまざまな商品のおすすめが表示されます。特定の商品ページを開くと、「よく購入される商品」や顧客がよく購入するその他の商品のエリアが表示されます。現時点では、Amazon はこれらの推奨事項がどの程度効果的であるかについて口を閉ざしている。 （アマゾンの広報担当者はフォーチュン誌にこう語った。「私たちの使命は、顧客を喜ばせ、思いがけず素晴らしい商品を発見してもらうことです。これは毎日起きていることであり、私たちの最大の成功価値だと信じています。」）

Amazon はまた、電子メールを通じて顧客に少量ずつ推奨事項を送信します。しかし、ウェブサイトの推奨プロセスは自動化が進んでいるものの、Amazon は依然として推奨を行うために主に手動の方法に依存しています。アマゾンの従業員によると、同社は一部の従業員に、顧客の購入行動や閲覧行動に基づいて顧客をターゲットにするソフトウェアツールをいくつか提供しているという。ただし、実際のターゲティング作業は管理者ではなく従業員によって行われます。従業員が、たとえば「キャプテン・アメリカ」などの映画を宣伝して消費者に購入してもらう任務を負っている場合、類似の映画を特定し、他のコメディアクション映画を視聴したユーザーに、将来「キャプテン・アメリカ」を購入するよう勧めるメールが届くようにするかもしれません。

アマゾンの従業員が研究する主な指標には、開封率、クリック率、オプトアウト率などがあり、これはどの企業の電子メールマーケティングチャネルでも通常の基準となっているが、同社が「適者生存」型の収益および電子メール指標を使用してアマゾンの電子メールエコシステムを優先していることはあまり知られていない。 「これは素晴らしいアプローチです」とアマゾンの従業員はフォーチュン誌に語った。「基本的に、ユーザーが書籍メールとビデオゲームメールの両方を受け取る資格がある場合、メール1通あたりの平均収益が高い方が勝ちます。これをすべての製品カテゴリに大規模に適用したらどうなるか想像してみてください。顧客は数十通のメールを受け取る資格がありますが、最も効率的なメールだけが受信箱に届きます。」

この戦略により、少なくとも Amazon からのメッセージでユーザーの電子メール受信トレイが乱雑になることが防止されます。同時に、この戦略は購入の機会を最大化することができます。実際、このタイプの電子メールのコンバージョン率と有効性は「非常に高い」ものであり、オンサイトの紹介よりもはるかに効果的です。米国の投資会社フォレスター社のアナリスト、スチャリタ・マルプル氏によると、アマゾンのサイト内レコメンデーションのコンバージョン率は、他の電子商取引サイトに比べて最大60％低い場合もあるという。

多くの企業ウォッチャーがアマゾンのおすすめ機能を「キラー」機能だと指摘する一方で、アナリストはアマゾンにはまだまだ成長の余地が十分にあると考えている。マルプル氏は「電子商取引業界では、アマゾンの推奨エンジンは最適とは言えないソリューションだという認識が共有されている」と指摘した。ウェルズ・ファーゴのアナリスト、トリシャ・ディル氏は、アマゾンの推奨はほぼ完璧だとしながらも、ユーザーにもっと関連性の高い商品を提供するためにアマゾンがまだやるべきことがたくさんあると指摘した。たとえば、彼女はかつて、Amazon からチェーンソーのキャリングケースを勧めるメールが届いたことがあると述べています (彼女はチェーンソーを所有していませんでしたが)。

Amazon は、自社の推奨の精度を向上させるだけでなく、顧客とつながるためのさらなる方法を模索することもできます。同社は、これまでは大量に販売していたためコストがかかりすぎたトランプ一組やシナモンの瓶などの商品を個別に出荷し始めた。お客様はこれらの商品を購入できますが、注文合計額が 25 ドル以上の場合に限られます。しかし、注文がその価格のしきい値に達すると、従来のスーパーマーケットがガムやキャンディーバーなどの商品をレジカウンターに置くのと同じように、Amazon はレジ時にアドオンを積極的に推奨することができます。

その場合、Amazon の顧客はスーパーマーケットで買うときと同じように、「ほんの数ドル高いだけだから、買ってもいいんじゃない？」と考えるかもしれません。

原題：Amazonのおすすめ機能の秘密を明かす：現在は主に手動のおすすめに頼っている

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