DNP 大日本印刷

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ニュースリリース

2001年11月28日

 

利用者の興味・嗜好に合わせた情報や商品をレコメンデーション(推薦)するエンジンを開発

 

大日本印刷株式会社は、インターネット利用者が閲覧したページから、各利用者の興味や嗜好を自動的に分析し、求めている情報や商品をレコメンデーション(推薦)するエンジンを開発しました。

個人消費が伸び悩む中、インターネット上でeビジネスを展開する企業にとって、情報や商品の充実を図ることはもちろんのこと、利用者との接点をより強化し、継続的な購買に結びつくような長期的な信頼関係を築くといったCRM(CustomerRelationship Management)的な視点が増々重要になってきています。その為には、各利用者の興味や嗜好にあわせた情報や商品を提供するとともに、本人がまだ自覚していない潜在的なニーズにあった情報や商品の提供を能動的に行い、利用者に充足感や満足感を与えるよう働きかけることが必要になってきています。

当社では、インターネット利用者に向けたOne to Oneマーケティングをより効果的に行う手法として、利用者が閲覧したコンテンツの内容を解析することにより、各利用者の最新の興味・嗜好特性を推定し、利用者の求めている、あるいは潜在的なニーズに合った情報や商品を即座に提示するレコメンデーションエンジンを開発しました。

今回開発したレコメンデーションエンジンの特徴は以下の通りです。

  • Webページ上の推薦をしたい各コンテンツの記事や商品解説文などに含まれる特徴的なキーワードから、そのコンテンツの特性を自動的に抽出します。
  • 利用者が閲覧した記事や商品解説文などに含まれる特徴的なキーワードから各利用者の興味・嗜好特性を推定します。
  • 利用者が新しいWebページを閲覧する毎に各利用者の興味・嗜好特性をリアルタイムに更新するので、最新の行動傾向を反映したレコメンデーションができます。
  • 各コンテンツの特性と最新の利用者の興味・嗜好特性をマッチングさせ、推薦すべき販促効果の高い情報や商品を画面に表示します。
  • 各利用者の興味・嗜好特性に基づいたレコメンデーションエンジンであるため、事前に対象とするサイトのコンテンツの特性を抽出しておけば、従来は困難であった複数のショッピングサイトを横断した商品の推薦ができます。

今回開発したエンジンは、従来のレコメンデーションエンジン(*)と比較して、事前に個人情報の収集や条件設定、コンテンツ属性の分類設定、同じような興味や嗜好をもつ人のグループ化などを行う必要が無く、効果的なOneto Oneマーケティングを低コストで行うことができます。

当社は、当社の総合インターネットサービスである「Media Galaxy」および「インターネットデータセンター」を利用する企業を対象として、今回開発したレコメンデーションエンジンを提供していく予定です。
書籍、CDなどの商品を販売するショッピングサイトや旅行、グルメ、ホビー、カルチャーなどの生活情報を提供するサイトなどの情報提示画面、メール、バナー広告などに活用することを提案し、初年度5億円の売上を見込んでいます。


(*)従来のレコメンデーションエンジンについて

  1. ルールベース型レコメンデーション
    会員登録などを行う際に得られた個人情報、商品カテゴリの分類などを基に推薦するためのルールを設定して情報や商品を推奨する方式。細かい推薦ルール設定により利用者の特性に合わせた推薦が可能であるが、ユーザーの趣味や嗜好の変化への対応が難しく、ルールの初期設定、変更などに多くの労力が必要となる。
  2. 協調ベース型レコメンデーション
    同じような興味や嗜好をもつ人をグループ化し、そのグループ内の人は同じような行動特性を持つとの仮説に基づいて情報や商品を推薦する方式。推薦の精度を高めるには多くの人をサンプリングして同じような興味や嗜好をもつ人をグループ化する必要がある。
 
 

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