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パーソナライズ技法

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パーソナライズ技法
パーソナライズ技法
Oracleホワイトペーパー
2001年12月
パーソナライズ技法
概要 ...................................................................................................................................3
パーソナライズのアプローチ........................................................................................4
顧客を360度の視野から捉える......................................................................................5
収集すべきはデータよりも洞察....................................................................................6
データベースとデータ・マイニングのパワーの活用 ................................................6
パーソナライズ技法........................................................................................................7
Oracle9iASに配布されたリアルタイム・リコメンデーション・エンジン .......9
Oracle9iデータベースに統合化されたモデル作成機能..........................................9
リアルタイムのパーソナライズがもたらすビジネス上のメリット ......................12
顧客アプリケーションの例..........................................................................................14
まとめ .............................................................................................................................17
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
2001 年 12 月
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Oracle Corporation 発行の
「The Art of Personalization, An Oracle White Paper」
の翻訳版です。
パーソナライズ技法
概要
パーソナライズは、単なる「個人アカウント」のカスタマイズではなく、一般的
な「ビジネス・ルール」や協調フィルタリングとも異なります。パーソナライズ
とは、まるでごく親しい友人のように、またはその人の嗜好、関心、交友関係に
至るまでその人自身について熟知しているやり手の営業担当者のように、絶妙の
タイミングと感触で「個人レベルの」顧客情報や広告、コンテンツを提供するこ
とです。このような的確さ、スキル、そして繊細さを持って提供されるとき、パー
ソナライズはまさに「芸術」の域に到達するのです。
ネット上での従来のパーソナライズでは、Web 顧客に自分の好みを明確に提示し
てもらい、それぞれにサイト上での体験をカスタマイズしてもらうという方法が
取られてきました。このような形態のパーソナライズはすでに何年も行われてお
り、1 つの機能として認められていますが、今日の E ビジネス環境ではもはや必
需品となった感があります。このような手動形式のパーソナライズのほとんどが
失敗に終わっているのは、サイト訪問者に自己証明と個別設定を行わせ、パーソ
ナライズされた環境を長期間にわたって保持することを強要するためです。これ
ではパーソナライズではなく、単なるカスタマイズです。このようなパーソナラ
イズがうまく行かない原因は、顧客に責任を負わせていることです。これでは、
自分の誕生日に欲しいプレゼントのリストを作って、友人や家族にメールで送る
のと同じことだからです。
パーソナライズでは、あらゆる顧客の「タッチ・ポイント」を統合して、「ブリッ
ク・アンド・モルタル(従来型企業)」の店舗、「クリック(ドットコム企業)」
E ビジネス企業、および「ブリック・アンド・クリック(複合型企業)」E ビジ
ネスで行われた顧客取引をすべて取り込みます。パーソナライズとは、単一チャ
ネルから見た近視眼的な視点ではなく、「クリック」、購入、返品、苦情、評価、
要望、人口統計など顧客に関するすべての情報をまとめて、顧客を 360 度の視野
から捉えることです。
パーソナライズの基本は自動化です。押し付けがましくなく、タイムリーで、参
考になることがパーソナライズの真価です。顧客にとっても、E ビジネス事業者
にとっても、必要なときに必要な場所で有益な価値をもたらすパーソナライズに
は、「なるほど」と思わせる説得力があります。まるで親しい友人と一緒にショッ
ピングに出かけたときのようなタイミングで、絶妙かつ的確に助言をしてくれる
ようなパーソナライズを実現すること、それが「パーソナライズ技法」です。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
2001 年 12 月
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Oracle Corporation 発行の
「The Art of Personalization, An Oracle White Paper」
の翻訳版です。
パーソナライズのアプローチ
当初は、登録顧客が自分の好みに合わせて手動で Web サイトを設定できる
「MySite.com」バージョンが多くのサイトに登場しました。MySite.com の手法で
は、顧客は参照したい株式情報や更新情報、レポート、読みたい記事のカテゴリ
を指定したり、どのような場合にどのような方法で通知して欲しいかを選択でき
ます。この手動形式によるパーソナライズは、何年も行われているにもかかわら
ず、爆発的な人気を博すことはありませんでした。なぜなら、手動によるパーソ
ナライズは、顧客に設定を定義させる責任を負わせた単なる「ユーザー設定」に
過ぎないからです。自動化され、登録顧客でも匿名ユーザーでも、すべてのサイ
ト訪問者に負担を感じさせることなく、価値をもたらすことが本来のパーソナラ
イズのあるべき姿なのです。
ビジネス・ルールはパーソナライズではありません。ビジネス・ルールは、単に
食料品店のレジの前にキャンディを並べたり、新しいビデオデッキを購入する顧
客にテープ・クリーナも一緒に購入するように奨めるのと同じことです。これは、
E ビジネス事業者の考えや意図に従って実践されるもので、
その目的は明白です。
顧客はこの「パーソナライズ」を額面どおりに、つまり、何か追加の商品を買わ
せようとする店側の作戦であると受け取ります。確かに、ビジネス・ルールの中
には有益なものもあります。高価な機材を購入した顧客に長期保証を奨めたり、
冬用ブーツに合わせて冬用の靴下の購入を奨めることは、有効なビジネス・ルー
ルの一例です。しかし、ビジネス・ルール一式を作成するには非常に労力を要し、
運用にもコストがかかります。にもかかわらず、ビジネス・ルールは、顧客に深
い意図を感じさせることなく、何か追加のものを買わせようとする作戦としか考
えてもらえないのが常です。
ビジネス・ルールはサイト訪問者に「人間的な感触」を味わってもらうにはある
程度効果的かもしれませんが、非常に単純な方法でパーソナライズを導入すると、
「機械的な」Web サイトという印象を与え、「没個性的」なものになってしまい
ます。ビジネス・ルール手法を使って行われるパーソナライズでは、長期保証の
購入を奨めるといったごく単純なルールに終始する傾向があります。デパートの
入口でクレジット・カード口座を開くように勧められたとき、どのように感じま
すか。苛立たしく、パーソナライズとはほど遠い印象を持ったはずです。ビジネ
ス・ルールは、あくまでそれを考えて導入するマーケティング担当者の力量に依
存するもので、その定義とメンテナンスには多くの人手が必要になります。
その点、協調フィルタリングは、ビジネス・ルールよりも効果的な成果をもたら
す比較的新しい手法です。「リコメンデーション」を提示する最先端の Web サ
イトを訪ねてみると、その価値を実感できます。『ゴルフの練習法』という本を
購入した後にその Web サイトを再び訪ねると、『最高のゴルフ・コース』や『プ
ロからのゴルフ・ヒント』という本が推薦されます。このようなリコメンデーショ
ンは、実用的でタイムリーですが、『スキーの練習法』や『テニスの練習法』、
『裁縫の練習法』といった関係のない「ハウツーもの」の本やビデオが羅列され
るなど、依然として単純さは免れません。確かに、これまでのような手動式のパー
ソナライズの試みやそれに対する「期待」と比べれば、画期的な一面もあります。
ただし、お気に入りの Web サイトを訪ねるたびに、過去のすべての購入履歴を
もとにリコメンデーションが表示されるだけで、それまでに購入した商品が自分
自身のためでものであったか、妻や甥のために購入したものであったかなどが考
慮されることはありません。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
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協調フィルタリングでは、行動パターンや嗜好、年齢層が近い顧客群のプロ
フィールとサイト訪問者のプロフィールを照合することで、パーソナライズのプ
ロセスを自動化します。協調フィルタリングは、現在最も広く使用されている
パーソナライズ手法です。しかし、協調フィルタリングには膨大な計算処理能力
が必要になるため、予想を単純化せざるを得ません。つまり、協調フィルタリン
グは拡張性に欠けるのです。膨大な数のサイト訪問者や顧客を抱える大規模 Web
サイトで協調フィルタリング手法を使用しても、計算負荷に耐えられなくなりま
す。そのため、協調フィルタリングでは予想を単純化することでデータの複雑さ
や量を軽減し、個人を「代表的な顧客」や「メンター」に大別してしまいます。
問題はここにあります。個人の行動は、パフォーマンスを高速化するために 1 人
の「メンター」の行動パターンの枠にはめ込まれるため、顧客の行動パターンは
代表的な顧客の集約的な行動パターンとしてひとまとめに扱われてしまいます。
すなわち、友人へのプレゼントなど、個人の通常の嗜好を外れた購入が紛れると、
その後の訪問におけるリコメンデーションの内容が変わってしまいます。協調
フィルタリングを使用しているある Web サイトでは、「アクション」映画を評
価する「代表的な顧客」(協調フィルタリングの世界では「メンター」と呼ばれ
る)
の 1 人がインド人であるために困った事態が生じています。
このサイトでは、
アーノルド・シュワルツネッガーやブルース・ウィルス、クリント・イーストウッ
ドなどが主演するアクション満載の映画が大好きな訪問者に、アミタバ・バッ
チャン主演のインド映画がリコメンデーションとして提示されてしまうのです。
サイト訪問者がこのインドのアーノルド・シュワルツネッガーと呼ばれる男優を
知っていれば有益なリコメンデーションとして喜ばれるかも知れません。残念な
がら、現状ではこれは協調フィルタリング手法の典型的な弊害の一例なのです。
顧客を 360 度の視野から捉える
Web サイトで収集される顧客の購入データや顧客の「好き嫌い」のレーティング、
人口統計情報など、自社の顧客から無償で収集できるデータから外部から購入す
る顧客データまで、情報源は多岐にわたります。また、パーソナライズでは、あ
らゆる顧客の「タッチ・ポイント」を統合して、「ブリック・アンド・モルタル
(従来型企業)」の店舗、「クリック(ドットコム企業)」E ビジネス企業、お
よび「ブリック・アンド・クリック(複合型企業)」E ビジネスで行われた顧客
取引をすべて取り込みます。このように顧客を 360 度の視点から捉えたデータが
企業のデータベースに格納され、このデータをもとに顧客に関する的確な洞察が
生み出されます。適切なツール、ソフトウェア、およびアプリケーションがなけ
れば、このデータはただ漫然と蓄積されて企業データベースをいたずらに占有す
るだけでなく、この貴重な情報を活用して(明示的にも暗黙的にも)顧客自身や
そのニーズ、関心事を考慮した優れたサービスを期待している顧客の不満が募っ
ていくだけです。
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収集すべきはデータよりも洞察
多くの Web サイトでは、サイト訪問者全員の「クリック」情報をくまなく収集
する必要があると考えられています。結果として、一般的に「情報価値のない」
データの氾濫を引き起こしています。ほとんどの Web トラフィック・レポート・
ツールでは、このデータがヒット数や閲覧ページ、インプレッションなどの集計
単位に集約されます。これらのツールは個人の行動パターンを認識できないため、
提供できる情報はせいぜい Web トラフィックのサマリー・レポートどまりです。
パーソナライズ技術では、個人が Web サイトでどのような情報を閲覧したかを
示す行動パターン(トラバース行動)を収集し、この情報を登録データや購入情
報と統合します。多くの E ビジネスでは、登録データを外部から購入した人口統
計情報と統合して、顧客に関する知識を固めます。また、Web サイトの内容につ
いて具体的な「レーティング」を求めて、サイトの商品に対する顧客の「好き」
または「嫌い」の程度を把握しようとする Web サイトも多数あります。この情
報を人口統計、取引、およびナビゲーション・データと統合すれば、顧客の嗜好
や希望、関心事が見えてきます。これが真のパーソナライズの実現につながる基
礎データとなるのです。
データベースとデータ・マイニングのパワーの活用
21 世紀のいま、企業はたった 1 日で米国議会図書館をいっぱいにできるほどの膨
大なデータを Web サイト上で収集できます。今や企業は、顧客のあらゆる「タッ
チ・ポイント」から情報をリアルタイムで収集して統合し、サイト訪問者や顧客
それぞれの明示的な行動と暗黙的な行動の両方に隠された嗜好や関心事を探り
出す必要があります。購入や出荷先住所、顧客が提供したレーティング・データ、
人口統計データなどの明示的な行動は、顧客のニーズを満たすための計り知れな
い洞察を E ビジネスにもたらします。閲覧した Web ページ、「クリック」した
商品、過去と現在の買い物かごの中身などの暗黙的な行動からは、さらに深い洞
察が得られます。Web サイトを訪問し、タートルネックのセーターとウールの靴
下を買い物かごに入れ、フリース・ジャケットとウィンドブレーカーをただ閲覧
したお客様には、綺麗なノルウェー・セーターをお奨めすればきっと喜んでいた
だけます。
ここでもやはり、問題はデータの量です。ビジネス・ルールに応用できるのは、
量産製品に関する一般的な経験則と戦略だけです。ビジネス・ルールに基づく単
純なリコメンデーションの提示は、Web サイトの効率アップには役立っても、
「パーソナライズ」の実現にはつながりません。この概念を説明するのが、『Zipf
の法則』として知られる現象です。人気と頻度の関係を説明する Zipf の法則は、
Web サイトに当てはめて考えると最もわかりやすくなります。一般的に広く人気
のある「物」(Web サイトまたは Web サイトで販売されている商品)はごく限
られています。実際には、Web サイトや商品の人気度は総じてどんぐりの背比べ
です。別の言い方をすると、多くの Web サイトやそこで売られている商品は限
られた狭い市場セグメントの中でしか人気がありません。しかし市場での競争は
量産製品での価格競争を意味するため、必然的にこれらの量産製品が重要な商品
になります。実際に最も高い利益を生み出すのは、限られた狭い市場セグメント
でのみ人気のある商品です。つまり、高利益を得るためには、多くのニッチ製品
を適切な顧客に販売することが必要になります。
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ここで絶大な効果を発揮するのが、データ・マイニング・テクノロジに基づくパー
ソナライズです。データ・マイニング・テクノロジは、膨大なデータの山の中に
埋もれた、複雑で捉えにくいパターンを探し出すことに威力を発揮します。デー
タ・マイニング・テクノロジに基づくパーソナライズは、基本的なビジネス・ルー
ルや単純な協調フィルタリング手法の限界を飛び越えて、サイト訪問者や顧客と
の間で「より密接した個人レベルの対話」を可能にします。
Zipf の法則とリコメンデーションの測定基準
Oracle Personalization
協調フィルタリング
ビジネス・ルール
ヒット数
しかし、多くの賞品は
狭い市場セグメント内で
のみ人気がある
High
価値
一般的に人気がある
商品は限られている
1,000,000 = High
Low
1 = Low
#1 High
レーティングにおける人気 1,000,000th = Low
自動化されたインテリジェントなパーソナライズ手法を追加することで、Web サ
イトの有用性が高まり、Web 訪問者と E ビジネス事業者の両方にパーソナライズ
された本当の付加価値を提供することができます。
パーソナライズ技法
まるで親しい友人のように絶妙なタイミングと感触で「より密接した個人レベル
の」リコメンデーションや広告、コンテンツを提供する優れたパーソナライズ技
法を実現するには、パーソナライズ製品の特別な機能が必要になります。第一の
条件は、通りすがりの匿名ユーザーに対しても「心のこもった」リコメンデーショ
ンを提示できることです。リコメンデーションの提示を公言する以上、盲目的な
バナー広告や、Web サイトを訪ねる誰にでも当てはまるような製品提案をするわ
けにはいきません。効果的なパーソナライズでは、ナビゲーション・データや登
録データ、人口統計データ、購買履歴、さらにはレーティング・データまでも駆
使して、手元にあるすべてのデータをもとに、個人の嗜好に合わせたリコメン
デーションやナビゲーション、バナー広告を提示します。
しかし、本当の意味のパーソナライズで良いリコメンデーションを提示するため
には、科学やテクノロジの力では及びません。ここでマーケティング担当者の洞
察力や経験、手腕が発揮されるのです。人気の高い商品は何もしなくてもほとん
どの人が購入します。いまさら提案したところで何の意味もありません。よいリ
コメンデーションとは、時として思い切った商品を提案することです。リコメン
デーションの有無にかかわらず、いずれにしてもバナナを買うと思われる顧客に
改めてバナナの購入を提案するのではなく、思い切って新鮮なレッド・ラズベ
リーを提案してみれば、注文が 1 つ増える可能性があります。
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「適切な」ものをどこでどのようなタイミングで提案するべきかを理解できれば、
パーソナライズは技法の域に達します。たとえば、カメラを探しているサイト訪
問者には、35 ミリ・カメラやデジタル・カメラなど他の種類のカメラを提案した
り、場合によっては普通のフィルム・カメラではなくデジタル・ビデオを提案し
ます。その訪問者がチェックアウト画面に進んだら、今度はフィルムやカメラ・
ケースの購入を提案してみます。同様に、Web サイトでゴルフ用品やスキー用品
を探している訪問者には、ゴルフやスキーを満喫できるリゾートでのバケーショ
ンを売り出しているバナー広告を表示します。「技法」の域に達したパーソナラ
イズには、データ・マイニング・テクノロジの科学と、親しい友人のように顧客
を熟知している経験豊かな販売担当者の優れた手腕が融合されます。
ORACLE9iAS PERSONALIZATION
Oracle9i Application Server Personalization は、顧客ごとにパーソナライズされた商
品のリコメンデーションの提示、顧客がリコメンデーションを「気に入る」見込
みのレーティング分析、サイト訪問者の関心やプロフィールを考慮したサイト・
ナビゲーションの改善を行って、企業がインターネット上で顧客にリアルタイ
ム・リコメンデーションを提示することを支援します。
Hello! We have recommendations for you.
業界で最も完全かつ統合されたアプリケーション・サーバーである Oracle9i
Application Server のオプション、Oracle9iAS Personalization は、Web ストア、ア
プリケーション・ホスティング環境、コール・センターなどの E ビジネスの販売
チ ャ ネ ル で リ ア ル タ イ ム な パ ー ソ ナ ラ イ ズ を 実 現 し ま す 。 Oracle9iAS
Personalization は、Oracle9i Application Server を介して配布される、統合されたリ
アルタイムのリコメンデーション・エンジンを提供します。
Oracle9iAS と Oracle9i データベースを経由したリアルタイムなパーソナライズを
提供する Oracle9iAS Personalization は、顧客との「コンタクト・ポイント(接点)」
で強力かつスケーラブルなリアルタイムのパーソナライズを実現します。これに
より、顧客の嗜好に合わせたワントゥーワンのエクスペリエンスを提供して、単
なるサイト閲覧者を新規顧客に変えることができます。
Oracle9iAS Personalization は、膨大な Web データの処理という難題を解決しなが
ら、今日の E ビジネスが競合していくための必須条件である、パーソナルなワン
トゥーワンの関係を実現するように設計されています。Oracle9iAS Personalization
は、Oracle9i 固有のスケーラビリティを生かし、個々の顧客関係が持つ一意な情
報を保持しながら、大量の顧客データを分析することができます。
Oracle9iAS Personalization は、データ・マイニング・テクノロジを使用して、Web
サイトから収集される顧客の「クリック」、取引、人口統計、およびレーティン
グ・データという膨大な E ビジネス・データの中から重要な情報をより分けてい
きます。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
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Oracle Corporation 発行の
「The Art of Personalization, An Oracle White Paper」
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Oracle9iAS Personalization は、リアルタイム・リコメンデーションを提供すると
同時に、次のような疑問に答えます。
·
この顧客が最も購入しそうな商品、または気に入りそうな商品はどれか。
·
この商品を購入した顧客、または気に入った顧客は、他にどんな商品を購
入する、または気に入ると予想されるか。
·
この顧客が特定の商品を購入または気に入る見込みはどのくらいか。
·
顧客が別の商品を気に入っている、または購入している場合、この顧客が最も
購入または気に入りそうな商品はどれか。
計算の複雑さを軽減するための予想の単純化を行わないデータ・マイニングは、
精度の高さに定評があります。Oracle9iAS Personalization の Transactional Naïve
Bayes アルゴリズムと Predictive Association Rules アルゴリズムを使用した分析結
果は、協調フィルタリングをはるかに上回る精度を示しました。ORACLE9iAS
PERSONALIZATION の主な機能
Oracle9iAS に配布されたリアルタイム・リコメンデーション・エンジン
Oracle9iAS Personalization は、登録顧客や匿名ユーザーの明示的な情報(取引、
購入、レーティング、人口統計データ)と暗黙的な情報(クリック、閲覧ページ、
参照バナー)に基づいて、パーソナライズされたリコメンデーション(製品、コ
ンテンツ、ナビゲーション・リンクなど)を動的にリアルタイムで表示します。
データベース管理者や Web 管理者は Oracle9iAS Personalization Recommendation
Engine API を Web サイトに実装し、訪問者の「クリック」データを追跡または
取得して、リアルタイムのリコメンデーションを要求できます。この API を使用
すれば、膨大なクリックストリーム・データの山から特定のデータを探し出す必
要はありません。Oracle9iAS Personalization の「クリック」データは、Oracle9iAS
Personalization ス キ ー マ 内 で 使 用 可 能 な 場 合 に は 履 歴 デ ー タ と 統 合 さ れ 、
Oracle9iAS Personalization Recommendation Engine に渡されます。リコメンデー
ション・エンジンは、現行セッションと過去の履歴データ・シナリオに最も適し
た「ルール」またはリコメンデーションを検索し、そのリコメンデーションを瞬
時に Web アプリケーションに渡します。
Oracle9i データベースに統合化されたモデル作成機能
Oracle9i インフラストラクチャに完全に統合された Oracle9iAS Personalization は、
強力なパワーと高いスケーラビリティを発揮し、データの冗長性を最小限に抑え
ます。Oracle9iAS Personalization は、データを外部のデータ・マイニング・サー
バーに抽出するのではなく、データの収集、データの格納、予測モデルの作成を
すべて Oracle9i データベース内で実行し、Oracle9iAS にリアルタイム・リコメン
デーションを配布します。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
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データ・マイニング・テクノロジ
Oracle9i データベースに組み込まれている強力なデータ・マイニング・テクノロ
ジは、個々の行動パターンを自動的に発見し、きわめて的確なパーソナライズさ
れたリコメンデーションをリアルタイムに生成します。データ・マイニングは、
個人の行動パターンとデータを考慮するため、協調フィルタリングよりも高度で、
精度の高いリコメンデーション・エンジンであると評価されています。協調フィ
ルタリングでは、類似性のメトリック(測定基準)、すなわちアドバイスを求め
ている人と趣向が似ている集団のサブグループを使用します。類似性のメトリッ
クで本当に趣向が近い集団が選択されていれば、その集団が高い評価を下した選
択肢が、アドバイスを求めている人にも満足される可能性は高くなります。しか
し、協調フィルタリングでは、顧客のタイプをきめ細かく分類できず、単純な予
想が多数提示されることになります。Oracle9iAS Personalization ではデータ・マ
イニング・テクノロジを使用して、より精度の高い高度なリコメンデーションを
提示することができます。
パーソナライズ指標
Oracle9iAS Personalization の「パーソナライズ指標」を使用すると、E ビジネス事
業者は目的の「個別化」の程度を指定できます。顧客からの評価が低くなること
を覚悟の上で、広く浅く受け入れられるようなリコメンデーションを提示しても、
高度に「個別化」されたリコメンデーションを提示して高い評価を狙うこともで
きます。たとえば、『ハリー・ポッター』の本やマイケル・クライトンの小説な
ど、誰にでも楽しめる本やビデオを提案するのは簡単です。ただし、通常、顧客
には万人受けする分かりきった目録よりも、パーソナライズされたリコメンデー
ションのほうが価値が高いと評価されます。また、ほとんどの店舗の間では人気
商品の価格競争が行われますが、高い利益を得られるのは実はそれほど人気のな
い商品であることが多いのです。パーソナライズ指標は、「リコメンデーション
ごと」(API コールごと)に調整できます。
過去の履歴と現行セッション
取り扱う商品によって、過去の購入履歴を重視するべき場合と、ごく最近の履歴
のみを取引や「クリック」データに反映した方が適切な場合があります。たとえ
ば、家具や装飾品を扱う Web サイトでは、これまでの顧客の行動パターンを長
期間「記憶」しておく必要がありますが、音楽やティーンエイジャー向けのファッ
ションを扱う E ビジネスでは、ごく最近の「記憶」に基づくリコメンデーション
を提示する方が適切です。たとえば、クリスマス商戦中に購入されたブリト
ニー・スピアーズの CD は、その顧客の通常の行動パターン外の買物で、姪への
プレゼントだった可能性もあります。
Oracle9iAS Personalization を使用した場合、
Web サイトで「履歴と現行セッションの比率」を API コール単位で設定できるの
で、このような状況にも的確に対応できます。
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リコメンデーションを洗練するための分類と「コンテキスト・ベースのフィルタ
リング」
Oracle9iAS Personalization は、状況を把握するために分類(TAXONOMY)の概念
をサポートしています。Oracle9iAS Personalization は、Web サイトの分類または
構造から、商品構成の内容を把握することができます。次に例を示します。
Oracle9iAS Personalization
分類の例
ACME デパート
ファッション
メンズ
スポーツ用品
レディース
インドア・スポーツ
シャツ
シャツ
ズボン
ズボン
靴
靴
スニーカー
スニーカー
アウトドア・スポーツ
スニーカー
Oracle9iAS Personalization はこの分類情報をもとに、Oracle9iAS Personalization の
リコメンデーションを 1 つまたは複数のサブセットのカテゴリに絞り込む「フィ
ルタ」を作成します。たとえば、顧客が Web サイトの「スニーカー」セクショ
ンからリコメンデーションを要求した場合、Oracle9iAS Personalization は他のス
ニーカーのみを提案し、テニス・ラケットやバレーボールなどの商品を提案する
ことはありません。この機能を使用すれば、顧客の注意をそらすことなく、購買
意欲を刺激できます。
レーティング・データ
Oracle9iAS Personalization では、「レーティング」データ、すなわち顧客がある
商品をどの程度「好き」または「嫌い」であるかを示す指標を使用します。レー
ティング・データを使用すると、顧客から詳細情報を収集できる上に、リコメン
デーションが顧客にどの程度喜ばれるかを予測できます。過去の映画や音楽 CD、
またはレストランやホテルなどについて訪問者に好き嫌いの評価(レーティン
グ)を尋ねることで、Oracle9iAS Personalization はそれに応じたリコメンデーショ
ンを提示できるだけでなく、そのリコメンデーションに対する顧客の満足度を予
測して提示できます。単に顧客の目的にかなうだけの商品と顧客が大満足する商
品を予測できるのであれば、漠然と商品を羅列することなど無意味です。その顧
客の満足度の予測を同時に提示した場合、標準的な料金のスタンダード・クラス
のホテルよりも、料金はかなり高くても一流または高級ホテルが選ばれる可能性
は高くなります。
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リアルタイムのパーソナライズがもたらすビジネス上のメリット
より的確なリアルタイム・リコメンデーション
一部の E ビジネスでは、オンラインショップで午前 8 時に商品を購入して午後 4
時に返品した後、再びサイトを訪れると、午前中に購入した商品がまだリコメン
デーションに含まれているという問題が生じています。これでは、とても「最新」
またはリアルタイムなリコメンデーションとは思われず、E ビジネス事業者の印
象は悪くなります。Oracle9iAS Personalization の Java ベースの Recommendation
Engine API(REAPI)では、現行セッションの「クリック」データ、取引データ、
レーティング・データが Oracle9iAS Personalization の Mining Table Repository
(MTR)に送られるため、このような問題は起きません。Oracle9iAS Personalization
では、夜間にデータ・ウェアハウスから更新情報が送られてくるのを待たずに、
最新の顧客ステータスを反映したリコメンデーションを作成できます。
新規または匿名ユーザー向けの「盲目的な」リコメンデーションの改善
ほとんどの Web サイトでは、登録しない限り、新規訪問者がパーソナライズさ
れたリコメンデーションを受け取ることはできません。Oracle9iAS Personalization
は顧客を 360 度の視点から捉えたパーソナライズ・モデルを作成し、このモデル
をもとにリコメンデーションを作成します。これには、訪問者の過去の購入履歴
データ、人口統計、レーティング、ナビゲーション・データに加え、現行セッショ
ンのナビゲーション・データも含まれます。訪問者が匿名ユーザーであっても、
Oracle9iAS Personalization は手元にあるデータ、すなわち現行セッションのナビ
ゲーション・データを使用して、心のこもったリコメンデーションを提示できま
す。Oracle9iAS Personalization は、訪問者がナビゲートする際の「クリック」デー
タをもとに、単なる推測や無難な人気商品を提示するのではなく、よりパーソナ
ライズされたリコメンデーションを提示できます。たとえば、Amazon.com では、
サイト訪問者がゴルフ関連の本とハワイとフェニックスに関する旅行ビデオを
クリックすると、ハワイとアリゾナのお奨めゴルフ・コースに関するリコメン
デーションが表示されます。
Web「滞留時間」の延長
より高い「価値」を訪問者に提供することで、Oracle9iAS Personalization は Web
サイトの「滞留時間」、つまり訪問者がサイトに留まる時間を延長します。これ
により、実際の購入につながる可能性が高まり、Web サイトの ROI(投資利益)
が向上します。これは広告の露出度を気にする広告主にとっても重要なことです。
登録ユーザー数の増加
Oracle9iAS Personalization は匿名ユーザーにもリコメンデーションを提示できる
ため、訪問者は一様に、リアルタイムで質の高いリコメンデーションの内容に目
を見張ることでしょう。登録した場合にはさらに緻密な個人レベルのリコメン
デーションが提示されるのですから、Web サイトでは「リコメンデーションはい
かがでしたか?ここをクリックして登録して頂ければ、さらにパーソナライズさ
れたリコメンデーションをリアルタイムでご提示します。」といったポップアッ
プ・メッセージを表示して登録を促すことができます。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
2001 年 12 月
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Oracle Corporation 発行の
「The Art of Personalization, An Oracle White Paper」
の翻訳版です。
いったん登録されれば、Oracle9iAS Personalization はナビゲーションでの「クリッ
ク」データに加えて過去の購入データや人口統計、レーティング・データを活用
して、より質の高いリコメンデーションを提供できます。
オンラインでの平均購買発注の増加
Oracle9iAS Personalization を使用すると、E ビジネス事業者は「Hot Picks(スペシャ
ル商品)」リストから商 品を選んでリコメンデー ションを作成できます。
Oracle9iAS Personalization では、訪問者の関心に合わせたリコメンデーションを
提示しながら、E ビジネス事業者が「Hot Picks」として指定した商品のリコメン
デーションを提示することもできます。顧客のタイプや状況に応じて、複数の
「Hot Picks」リストを使用できます。「Hot Picks」を推奨することで、収益性の
高い製品の販売を促進したり、在庫の処分に利用することができます。
パーソナライズ技法、Oracle ホワイトペーパー
2001 年 12 月
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Oracle Corporation 発行の
「The Art of Personalization, An Oracle White Paper」
の翻訳版です。
顧客アプリケーションの例
Swisscom でのパーソナライズされた映画のリコメンデーション
2001 年前半期の収益 70.2 億スイス・フラン、
従業員数 20,200 人を有する Swisscom
Group は、スイス最大のテレコム・プロバイダです。Swisscom は包括的なテレコ
ム製品やサービスを提供しており、モバイルおよびネットワークベースの音声や
データ通信サービスはもとより、インターネットベースのサービス・プロバイダ
のリーダーとして確固たる地位を築いています。社内の制度改革を担当する
Corporate Technology(CT)部門は CTO の管理下にあります。Swisscom Corporate
Technology では常に新しいテクノロジを探求し、新しいビジネス・チャンスを模
索しています。
MovieGuide は、CT の Media Active チームが開発中のアプリケーションです。こ
のアプリケーションは Oracle9iAS Personalization(OP)を使用して、現在スイス
で公開中の映画に関する情報をパーソナライズされた方法でユーザーに提供す
るものです。Swisscom のアプリケーションは OP を使用して、ユーザーの人口統
計データとユーザー自身や他のユーザーからのレーティング・データに基づいて
リコメンデーションを提示して、個人またはグループが映画を選ぶ上での手助け
をします。ユーザーは、携帯型ワイヤレス・パーソナル・デジタル・アシスタン
ト(PDA)やデスクトップ PC から、インターネット上の Swisscom の MovieGuide
アプリケーションにアクセスできます。ユーザーが最初にフィードバック情報を
入力し、これまでに見た映画のランキングを指定すると、パーソナライズされた
映画のリコメンデーションが表示されます。ユーザーが映画を選択すると、映画
の予告編を見たり、最寄りの映画館での上映時間を調べることができます。
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GIP のパーソナライズされたインターネット・ポータル・ゲーム
GIP Research Institute は、コンピュータ・サイエンスと E ビジネスの分野におけ
る最新技術のトレンドと動向の分析および検証を行っています。新しい IT コア・
テクノロジが開発されると、GI 社とその顧客に最新テクノロジとして提供され、
利用できる仕組みになっています。K1010 は、ある顧客のために開発されたイン
ターネット・ゲーム・プラットフォームで、インターネット・ゲーム・ポータル
をコンセプトとして開発されたものです。
プレーヤは、ブラウザで K1010 のインターネット・サイトhttp://www.k1010.de/およ
びhttp://www.k1010.com/にアクセスし、様々なオンライン・ゲームを選ぶこと
ができます。また、ゲームだけでなく、ゲームに勝った場合の副賞として車やテ
レビ、旅行などの賞品を指定することができます。賞品を獲得するには、プレー
ヤは登録して姓、E メール・アドレス、生年月日、郵便番号などの少しばかりの
個人情報を提供する必要があります。このサイトにはゲーム以外にも星占いや天
気予報などのコーナーもあります。この情報は、生年月日や郵便番号をもとに非
常に単純な方法でパラメータ化された形ですでにパーソナライズされています。
このサイトの経営は広告収入で成り立っており、ゲームへの参加は無料です。こ
の広告は、ゲームを中断して定期的に広告を流すという(少なくとも Web サイ
トでは)珍しい形態をとっています。広告スポットは「E マーシャル」と呼ばれ、
ブラウザの画面いっぱいに完全動画 CG が再生されます。E マーシャルのスケ
ジュールは、セッションごとにその場で作成され、スポットの優先順位とプレー
ヤが大別されたターゲット・グループを考慮した、やや複雑なメカニズムで制御
されます。Smiley Show という雑学ゲームでは、10 の問題が出題されます。賞品
を獲得するには、9 個の問題に正解する必要があります。10 個のうち 9 個の質問
は多数用意された一定の問題群から出題され、残りの 1 問にはその日に関係のあ
る特別な問題が出題されます。その日に関する特別な質問は、毎日更新されます。
GIP では Oracle9iAS Personalization を使用して Smiley Show ゲームのパーソナラ
イズを行っています。GIP では新しい要素を Smiley Show を動かすアプリケー
ション・サーバーに追加し、現在のプレーヤに応じて問題の選択や主題順序を制
御しています。OP は問題に対する答えとユーザーのナビゲーション・パスを分
析します。こうして、購入データやナビゲーション・データ、レーティング・デー
タに関連付けられるデータが収集されます。GIP では特別問題に Hot Picks を使用
することもあります。現在 GIP では、コンテンツのセグメントやカテゴリ、プレー
ヤのグループ別に問題の構成を表す分類(TAXONOMY)を作成しています。
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Oracle9iAS Personalization の K1010 アプリケーション・サーバーは、1GB の RAM
を装備した Linux が稼動する PC、アプリケーション・サーバー、そしてこのサー
バーとゲーム自体の全データが格納された Oracle データベースで構成されます。
さらに、4 つのプロセッサ、4GB の RAM、および 2 つのディスクが搭載された
SUN Enterprise E450 サーバー上で、リコメンデーション・エンジン・ファームと
基礎となる Oracle9i データベースが稼動します。
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まとめ
パーソナライズは、単なる Web サイトの環境設定やユーザー設定とはまったく
異質のものであり、手動による定義、作成、運用が必要な手間のかかる単純なビ
ジネス・ルールをはるかに凌ぐ技法です。協調フィルタリングが登場したことで、
従来より「個別化された」提案が可能になりましたが、情報量が膨大な Web サ
イトに対応するためには、予想を単純化して、顧客をグループまたはカテゴリに
大別せざるを得ませんでした。協調フィルタリングは E ビジネス事業者にとって
パーソナライズの実現を約束するものでしたが、このテクノロジには限界があり、
顧客には「自分のことをもっとよく理解してもらいたい」という不満を残す結果
になってきました。
真のパーソナライズは、適切な状況の中で適切なタイミングで顧客それぞれに
「個人レベルの」リアルタイム・リコメンデーションを提示し、顧客に最大限の
価値をもたらすものです。真のパーソナライズを提供するには、パーソナライズ
製品でデータ・マイニング・テクノロジを使用して、より緻密な個人レベルでの
行動パターンを発見および管理する必要があります。データベースにデータ・マ
イニングを組込むことで、データの移動と冗長性が不要になり、スケーラブルな
プラットフォームとリアルタイムのパフォーマンスが実現します。
Oracle9i Application Server のオプションである Oracle9iAS Psersonalization は、熟
練したマーケティング担当者が顧客についての洞察を深め、まるで親しい友人の
ように絶妙なタイミングと感触でリアルタイムに提案とリコメンデーションを
提供することを可能にするテクノロジ、機能、そして特徴を備えています。
Oracle9iAS Psersonalization のリコメンデーションにより、平均注文量が増加し、
顧客のサイトでの滞留時間が延び、顧客が何度もリピーターとして Web サイト
を訪れるようになります。
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パーソナライズ技法
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著者: Charles Berger
Oracle Corporation
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