自社メディアからの送客で、広告に頼らないEC集客を！「サイト横断型レコメンドサービス」を解説

先日、SELFは自社の会話型AIシステム「コミュニケーションAI」の一部機能を使って、KADOKAWA運営のメディア・EC間を連携するサイト横断型レコメンドサービスをリリースしました。

この記事では、「サイト横断型レコメンドサービス」が、どのようなサービスか解説していきます。

【こんな課題をお持ちの方に読んで欲しい】
・EC集客のための広告費が高すぎると感じる
・オウンドメディアは開設したが、収益化で悩んでいる
・各サービスの連携を強めたいがいい方法がないかと考えている

■「サイト横断型レコメンドサービス」とは

「サイト横断型レコメンドサービス」について、以下が概要図です。
メディアサイトのユーザーに対して、メディアサイトとは別のECサイトの商品をレコメンドする仕組みです。

具体的には、以下のような仕組みです。
①情報取得：各記事・商品情報を解析・取得（スクレイピング）
　・メディア記事の情報を自動解析
　・ECサイト商品の情報を自動解析
②レコメンド：解析した情報を自動でマッチング
　・ユーザーが閲覧中記事に関連したECサイトの商品をレコメンド
　KADOKAWA社の場合には、記事内の「商品名」「作品名」などの情報からECサイトの商品を紐付けレコメンド

■「サイト横断型レコメンドサービス」の導入メリット

「サイト横断型レコメンドサービス」導入のメリットは、以下のようなものです。
・商品クリック率及びECへの「送客数の増加」
・ユーザーの興味に合わせた商品マッチングによる「売上アップ」
・グループ内サービスの回遊を増加させ「顧客囲い込み」
・記事情報と商品情報の自動紐付けによる「運用コスト削減」

■「サイト横断型レコメンドサービス」の導入パターン

「サイト横断型レコメンドサービス」を活用したサイト横断のパターンは以下のようなものがあります。

●メディア→EC

このパターンは、今回のKADOKAWAでの導入例で、メディア記事の閲覧ユーザーに記事に関連したEC商品を提示し、ECへ誘導することができます。​​

●EC→メディア

商品を購入するために訪れたユーザーに対して、商品に関連した記事を提示します。
商品の使い方、活用方法、ライフスタイルなどの記事を紹介することで、ユーザー体験を充実させることも可能です。

●EC→EC

複数のECサイトを持つ企業であれば、サイト双方の商品を関連づけて提案することも可能です。
例えば、片方のサイトで売り切れている商品に似た商品が他のECで販売されている場合などに有効です。

さらに、共通ID連携を行えば、サイトを横断してもユーザーのデータを引き継ぎ提案することができます。

■導入のプロセス例

導入作業の概要は、以下の通りです。
●導入作業期間：（要件確定後）最短約3週間
●導入作業プロセス：
　導入企業側にお願いする設定作業は、基本的には導入ページに特定のscriptタグを設置することだけです。(※要件によっては追加作業が発生する場合あり)

■最後に

以上が、「サイト横断型レコメンドサービス」の概要です。
オウンドメディアの収益化やECサイト流入への活用でお悩みの方は、是非以下の問合せからご連絡ください。

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なお、「サイト横断型レコメンドサービス」は、SELFが独自で開発する「コミュニケーションAI」の機能の一部を活用して開発したレコメンドサービスです。
SELFの「コミュニケーションAI」自体は、ユーザー理解を目的とするSELF社独自の会話エンジンです。ユーザーのインサイト（本音）を把握し、個別ユーザーに応じた最適な情報提案を行うことを可能とするシステムです。

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