レコメンドエンジン

2016/07/26

ファッションアプリiQON、機械学習導入1ヶ月で、購入率約2倍、閲覧数約4倍に向上

ファッションアプリiQON、機械学習導入1ヶ月で、購入率約2倍、閲覧数約4倍に向上

 株式会社VASILYが運営するファッションアプリ『iQON』(https://www.iqon.jp)で、機械学習を活用したユーザー単位での商品レコメンドコンテンツ「for You」とアイテム詳細ページに表示される「類似アイテムレコメンド」の提供により、ユーザーのアイテム閲覧数が約4倍に向上したという。

 iQONはダウンロード数200万件を突破しており、現在80万点を超えるファッションアイテムを閲覧および購入することができる。iQONでは、気に入ったアイテムを組み合わせてコーディネートを作ったり、好みのアイテムを探し「LIKE」したりするなど“アイテムを探す”行動がユーザーにとって必要不可欠となる。しかしながら、80万点以上のファッションアイテムが存在することにより、ユーザーの多様なファッションニーズをカバーすることが可能な一方で、膨大な数の中から好みのアイテムをスピーディに見つけ出すことはアイテム数の増加に伴い、難しくなってゆくのが課題だったという。
 
 この課題を解決するために6月から提供を開始したコンテンツが、機械学習を活用してユーザーに好みのアイテムを推薦する「for You」と、好みに類似するアイテムの同時比較が可能な「類似アイテムレコメンド」である。これらの機能導入から1ヶ月で、導入前に比べユーザーのアイテム閲覧数が約4倍に向上したという。ユーザーにとってアイテム探しの負荷が軽減された結果であるといえます。アイテムがユーザーの目に触れる機会が増えたことで、提携しているECサイトが販売しているアイテムの購買促進にも繋がり、購入率も約2倍に向上している。
 
 リアル店舗と違い、販売面積に左右されないECにおいて、豊富な品揃えは多くのユーザーを満足させるために重要だ。しかし同時に、商品にたどり着けないユーザーを増やしてしまうというデメリットもある。サイト側でユーザーに応じた商品を上手くレコメンドしてあげることで、このデメリットを解消することができるだろう。バラエティに富んだ商品を扱うECサイトにとって参考にしたい事例である。

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