今回からは「レコメンドウエアハウス®」について連載を開始します。この連載ではインターネットにおける「レコメンド」「CRM」「データウエアハウス」について以下のトピックスを取り上げていきます。レコメンデーションとはレコメンデーションの種類レコメンデーションの仕組みCRMとデータウエアハウス集合知と暗黙知レコメンドウエアハウスとはレコメンドウエアハウスの今後レコメンデーションとは「お薦め」機能のことです。インターネットの世界では急速にレコメンドが普及してきています。レコメンドといえば、アマゾン社に代表されるECサイトでのイメージが非常に強いのですが、ECサイト以外でもレコメンデーションは広がりつつあります。「レコメンデーション」「CRM」「データウエアハウス」は密接な関係があります。顧客中心のアプローチにはこの3つの概念・テクノロジーは重要です。この連載では「レコメンド」と「データウエアハウス」が融合した新しい概念である「レコメンドウエアハウス®」について考察していきます。顧客(見込み顧客含む)の過去の購買履歴、現在の表情・会話から薦める商品を決めています。(ただし、2009年時点ではですが)。インターネットでは訪問者のアクセスデータ(購入含む)を記録することができます。これがインターネットをマーケティングに活用できるようになった大きな要因です。「マスマーケティング」が主な形態でした。すべての人に対して同じWebページを閲覧してもらい、同じコンテンツが常に表示されていました。それは当時では普通のことでした。競合との差別化を図り、大きく成長しました。下記はアマゾンドッドコム社の代名詞とも言えるレコメンド機能です。あなたにお薦めの商品はこちらこの商品を見た人は以下の商品も見ています。この商品を見たはこちらの商品を買っています。さりげなくレコメンドを実装しているウエブサイトも増えてきました。今週のTOP10などのランキングもレコメンドといえるでしょう。取り上げられることはありませんが、グーグル社に代表される検索連動型広告も「レコメンド」と言えます。訪問者が入力したキーワードに関連するランキングと広告(キーワードにマッチする)を推薦しています。レコメンドとして捉えることができます。DMを発送して、といったマスアプローチが有効とされてきました。ある年代だから、性別だからといって特定の商品を好むはずだといった定性的なデータに基づくマーケティングは過去のものになりつつあります。現在は価値観・ライフスタイルの多様化により人々の嗜好を単純な属性(性別・年代)などから推し量れなくなってきています。インターネットにおけるレコメンデーションそれでも、ある嗜好や傾向にある人は同じ傾向を示す可能性があります。お薦めを決定する仕組みです。インターネットの普及により、膨大な商品や情報を検索、情報収集できるようになっています。便利になった反面、情報が多すぎて、自分にあった情報を探すのは難しくなっています。コンピュータによる仕組みが必要です。【レコメンド】インターネットでは訪問者のアクセス履歴と購入データを紐付けることができます。このデータを利用してレコメンデーションすることにより、成果を上げることができるのです。レコメンデーションのポイント一方、ウエブサイトのデザインには決まりがありません。訪問者は立ち去ってしまいます。ウエブ運営側の想定どおり、操作ができるとは限りません。検索したが、思い通りの商品が見つからないと、そこで検索を止めてしまいます。会員制サイトではログインした訪問者には顧客登録時の情報を利用してレコメンドすることは可能です。ログインする前の顧客や、会員登録していない訪問者や見込み客に対してレコメンドすることができません。したがって、どこでどのようにレコメンドを行うか?は非常に重要なポイントとなります。商品間の関連性と商品を通じて類似した嗜好を持つ人と人の関係性を得ることができるようになります。レコメンドできる内容は商品だけではなく、情報コンテンツでも可能です。コンテンツ間の関係性やコンテンツと関連する商品をレコメンドするなどが考えられます。いったロングテール的な利用方法もあります。マーケティングクラウドなら散在しがちなデータを統合し・可視化し、AIによるデータ分析、レコメンドを自動で行うことで、マーケティングに要する工数を大幅に削減することができます。27001:2014認証の登録範囲は、当社が開発・運用するインターネットマーケティングソリューションです。