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2009年03月26日
レコメンドメール（ターゲティングメール）をサービス化（上村崇）
posted by Takashi Uemura
昨日の日経産業新聞に大きく取り上げられていましたが、ALBERTでは「おまかせ！ログレコメンダー」をメール配信ASP企業にOEM等で供給し、ユーザーごとに最適化された情報をレコメンドメール（ターゲティングメール）として配信できるサービスを開始しました。
第一歩としてメール配信事業者大手のレピカ社と提携「「シエラエンジン×ラ・ポスタ」と「おまかせ！ログレコメンダー」を組み合わせたレコメンドメール（ターゲティングメール）の提供を開始しました。
今世の中でプロモーション目的のメールがいったいどのくらい配信されているのかわかりませんが、そのほとんどが「受取る側のユーザーの興味を考慮しない」内容になっているはずです。
これをユーザーのニーズに合わせてパーソナライズして配信したいということは、誰もが考えてきたことです。
以前から取り組まれている内容としては、
性別や年代といったデモグラフィック属性や、会員登録時などにアンケートで取得するサイコグラフィック属性によってプロモーションメールの配信内容を変えるという取り組みで、これが「ターゲティングメール」であると認識している方も多いと思います。
この方法もある程度は機能すると思いますが、こういった属性情報でターゲティングできるセグメントの粒度は非常に粗いものになってしまい、効率は悪いです。効率が悪いがゆえに配信量を増やす必要があって、ユーザーのメールボックスをゴミメールで埋め尽くしてしまっているのが現状ではないでしょうか。
また、もう少しマーケティングが進んだ会社では、過去の行動ログ（購買ログや閲覧ログ）に基づいて、関連商品（情報）を配信するという取り組みも行われています。
ただ、こういったデータ分析は専門知識が必要ですし、量が増えてくると計算量も膨大になり、自社でやるのは中々難しいという現実があります。
ALBERTの開発したレコメンドメールを利用すれば、ユーザーの行動ログを「自動的に収集、解析」して、個々のユーザーに配信すべきプロモーション内容も「自動的に抽出」できます。
また今回メール配信のASPサービスと連携することで、抽出されたレコメンドメールをシームレスに送信できるようになりました。
おかげさまでALBERTのレコメンドエンジンをご利用いただいているサイト数もいよいよ3桁に届くところまでやってきました。
最近は雨後の竹の子のようにレコメンドエンジンを提供する会社が増えてきていますが、最後は間違いなく精度が勝負になります。
・どれだけ興味をもたれているか（クリック率や開封率）
・どれだけ売上につながっているか（コンバージョン率、1客単価、レコメンド経由売上）
・どれだけ早くエンジンが学習できるか（学習速度、ルール算出に必要なログの量）
こういった点に重点をおきながら、インタースコープ時代から受け継がれたデータマイニングや統計解析のノウハウを強みとして、どこにも負けない高精度なエンジンを開発し続けたいと思います。
2009年03月26日 08:04