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2008年01月28日
SFAソリューションとしてのレコメンドエンジン（上村崇）
posted by Takashi Uemura
レコメンドエンジンは消費者向けのECサイトだけに留まらず、様々な分野で活躍できる。実際弊社の抱える案件の中でも、ECサイト以外での活用案件が増えてきている。
最近特に注目されているのがSFAソリューションとしてのレコメンドエンジンだ。
インターネットが普及したとはいえ、購買の大部分は対面販売で行われている。まだまだ人と人のコミュニケーションの中でモノは売れているわけだが、そこには沢山の非効率が存在している。
こういったリアルの世界の非効率を解消するシステムとして、レコメンドエンジンが力を発揮するのだ。
・誰もが売れる営業マンに
企業が古くから抱える悩みとして、個々人のセール能力のばらつきがある。優秀な営業マンであれば確りと顧客のニーズを理解して、取扱商品の中から最適なものを提案することができるが、誰もが優秀なわけではない。特にスペックが複雑な商品（例えば家電や金融商品、ソリューション商品など）では、そのばらつきが顕著になる。
こういった非効率を解決するために、ALBERTでは、「Bull's eye」を提案支援ツールとして提供している。売れる営業マンの提案プロセスを、レコメンドエンジンとしてシステム化し、全ての営業マンがモバイルPCから利用できるようにするのだ。営業マンは画面に従って顧客のニーズを聞き出すだけで、顧客の目の前で最適な商品を提案するこができる。
例え新商品がどんどんと出てきたとしても、それにあわせてエンジンをチューニングしさえすれば、その日から全ての営業マンの提案に反映されることになる。
また、エンジンが科学的に割り出した推薦商品ということで、顧客が納得しやすいとう効果もあるようだ。
・コールセンターのソリューションとして
似たような例としてはコールセンターのソリューションが判りやすい。インバウンドにしろアウトバウンドにしろ、顧客のニーズに合わせて適格な受け答えができるようになるには、オペレーターに相当な教育が必要になることも多い。商品が複雑になればなるほどスキルが高いオペレーターを確保する必要がある。こういった採用費、人件費、教育コストはコールセンター運営コストの大部分を占める。前述と同じ要領で「Bull's eye」を活用すれば、これらのコストを大幅に軽減することが出来る。画面に従って顧客に質問を投げかけるだけで、スキルの低いオペレータでも的確な受け答えができるようになるのだ。
「おまかせ！ログレコメンダー」で活用している協調フィルタリング型のロジックを用いて、「お客様がお申し込みの商品を購入された方は、こんな商品も一緒に買っています。お客様もいかがですか？」とクロスセルを促すことも出来るし、類似度を測るアルゴリズムを使って、「お探しの商品はあいにく品切れですが、そっくりな商品でこんなものがありますよ」と妥協案を提示する仕組みにすることも可能だ。
・店舗での無人接客システムとして
他には店頭での無人接客システムというものがある。
ご存知の通り昨今家電量販店などでは出展競争が激しさを増している。企業によっては店舗数の拡大にスタッフの確保や教育が追いつかないという問題を抱えている。
店舗に来たものの店員さんが捕まらないとか、話しかけるのはどうも・・・という経験が皆さんにもおありだと思うが、こういった問題を解決するために、レコメンドエンジンを店舗での無人接客システムとして活用するという動きがある。最近ではタッチパネル式のモニターやPCが非常に安価になっており、開発自体も通常のPCのものとほとんどかわらないため、導入難易度も低くなってきている。
レコメンデーションは先日山川が整理したとおり
(1) ぴったりのモノを推薦する
(2) 似ているモノを推薦する
(3) 組み合わせの妙で推薦する
(4) ついでに買ってしまいそうなものを推薦する
(5) 思いもよらないものを推薦する
という5つの機能をもっている。これらの機能を上手く使うことで、レコメンドエンジンの活用の幅は広がる。
2008年01月28日 13:20