ECサイトにおける「負け商品情報」が一目瞭然！Webユーザーの無意識の行動を解析するeminが「商品選好データ提供サービス」を開始

Emotion Intelligence株式会社(読み：エモーション インテリジェンス、本社：東京都渋谷区、代表取締役：音田 康一郎、以下 emin)は、2016年10月6日(木)にWebユーザーの商品選好データの提供を開始しました。

これにより、Webサイト担当者は、訪問ユーザーが商品を比較した「商品選好データ」をもとに、潜在的なユーザーニーズを発掘できるようになります。また、マーケティングや新商品開発にすぐに活かせる分析結果を手軽に入手できるようになることで手探りでのサイト改良作業から解放されます。


【サービス開発の背景】
＜当サービスを支えるeminの技術＞
これまでeminでは、「Webブラウザ上のユーザーの無意識の行動から次の行動を予測する」という領域にフォーカスしてプロダクト開発とビジネス展開を行ってきました。
2014年から提供してきたECサイト向けクーポン配布最適化サービス「ZenClerk」シリーズでは、膨大な量のWebユーザーの行動情報データを収集し、特徴量分析を行い、機械学習により「クーポンがあれば買う人」を見分けて、クーポンの効率的な配布を実現。大手から小規模ECサイトに至るまで導入社数は増え続けており、クライアント企業の流通総額は200億円を越えています。
このユーザー行動解析のためにトラッキングするデータには、「マウスの動き」や「スクロールのスピード」などPV内の詳細な閲覧行動も含まれます。この中で、昨今特にクライアントサイドからのニーズが高まってきているのが「ユーザーの商品比較行動」の分析データです。

＜「負け商品情報」が店舗の利益率改善に大きく寄与＞
売れ筋商品の情報はどんな店舗でも保有しています。今、感度の高いマーケティング担当者が求めているのは「比較された結果、購買に至らなかった(負けた)」商品の情報です。なぜならそこに、店舗の利益率改善につながるヒントが大量に隠されているからです。
実店舗では、負けた商品の情報を得ることは、お客様の購買行動を観察することで容易に得ることができます。そのため、実店舗では店員の意見を元に価格改定やセール対象商品の選定、棚割りの変更などが行われています。
その商品の売上が悪いという情報だけでは、商品力が低いということしかわかりません。しかし負け商品情報を活用し、比較された結果選ばれなかった理由を考えていくことで、お客様が何を基準にその商品を選ばなかったのかが分かり、潜在的なユーザーニーズに寄り添った商品選定やプロモーション施策を考案することが可能になります。
例えば、同じ価格帯の2商品が頻繁に比較されている場合、片方の商品に購買が偏っていたとしたら「負け商品」の情報から、商品の特徴のうち、ユーザーが重視している部分が見えてくるかもしれません。また、比較された結果、どちらも同じくらい売れているのであれば、類似商品を思い切ってラインナップから排除し、アイテム数を絞ることで在庫を削減することも可能になります。
その他にも「負け商品情報」から得ることができるヒントは数多く存在します。

＜実店舗の「手に取る」「試着」にあたる情報を機械学習で抽出＞
ECサイトにおける商品比較行動や「負け商品」に関する情報は、実店舗とは異なり手軽に得ることはできません。Webサイトでは、アクセスログやPOSデータからお客様の比較行動を解析することは困難でした。なぜなら単純なアクセスログからは「興味のない(見ているだけの)閲覧行動」と、「比較検討の閲覧行動」を判別できないからです。POSデータを見ても、購入された点数がわかるのみで比較行動の履歴を追うことはできません。
サイト訪問ユーザーの商品比較行動をリアル店舗での購買行動に置き換えると、「手に取る」「試着」にあたる情報だと考えることができます。リアル店舗において、優秀な店員は来訪者の動きを見ながら、自然に「比較された結果、購買されなかった商品」「比較検討に強い商品」に対する知見を高め、それらの知見を元に仕入れや在庫調整、価格調整を行っています。無意識に商品ラインナップを最適化しているのです。
そこで、eminではお客様のページスクロールやマウスの動きなどの情報をもとに、機械学習を活用し、お客様が比較検討したであろう商品を推定しています。

＜優秀な店員が無意識に収集している情報を可視化してお届け＞
今回当社がリリースした「商品選好データ提供サービス」は、リアル店舗で優秀な店員が無意識に収集していた「顧客の比較行動データ」を、ECサイト上で収集し、誰にでもわかりやすくまとめてご提供するサービスです。

1．活用可能なデータ形式で商品比較情報を提供
抽出・分析した商品比較情報は、ウェブサービスを通じてビジュアルで閲覧可能なほか、CSV形式など、すぐに活用可能なファイル形式で提供することが可能です。実際のサイト運営にすぐに反映することのできる「活きたデータ」を入手できます。

2．機械学習により、比較行動に関係のない閲覧行動を除外
すぐに分析・施策に活用することができるよう、比較行動に関係のない閲覧行動を除外した状態でデータを提供するため、「商品比較に強い商品」が一目でわかります。このデータを元に、ECサイト担当者は顧客の選択理由・潜在的な購買理由を分析し、日々の施策に活用することが可能です。

3．タグ埋め1行で利用開始
当社が指定する1行のタグをページに埋め込むだけでご利用を開始いただけます。開発コストはほぼ不要で、サイトの大幅改善につながるヒントを得ることができます。

4．当社データサイエンティストによる施策提案(オプション)
ご要望に応じて、数々のECサイトでCVR(コンバージョン率)向上に貢献してきた当社データサイエンティストがサイトの改善施策をご提案いたします。(別途料金発生)


【ご利用の流れ・費用】(税別)
初期費用20万円、月額31,500円から利用可能です。
費用は月間PV数に応じて変動します。専門のデータサイエンティストがご訪問し、貴社にあったプランをご提案します。
また、2016年11月末まではキャンペーンにつき、初期費用無料でご案内します。当社の他サービスをご利用中の企業様には割引プランもございます。
※代理店様向けプランもご用意しています。


【Emotion Intelligence株式会社について】
「Webブラウザ上のユーザーの無意識の行動から次の行動を予測する」という、今まで誰も着目してこなかった領域にフォーカスして多角的なプロダクト開発とビジネス展開を行うことで、世の中を変える新たな価値を提供しています。
ファーストプロダクトとして現在提供しているのはECサイト向けクーポン配布最適化サービス「ZenClerk」シリーズ。レスポンスモデリングという機械学習の手法を使い、クーポン配布時にユーザーがどのように反応するかを予測し、好意的な反応を返すと予測された人にのみクーポンを配布するサービスです。

所在地： 東京都渋谷区恵比寿南2丁目19-7 VORT恵比寿Duals101
代表者： 代表取締役　音田 康一郎
URL　 ： http://www.emin.co.jp/

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プレスリリース提供元：＠Press