インターネットが普及し、最近ではAIやIoTなどの言葉を耳にする機会が増えました。
それらの技術の進歩により、私たちの生活は本当に便利になってきました。そして、今後もさらに私たちの生活を便利にしてくれるでしょう。
日々進化するサービス
その中で、注目を浴びているサービスの特徴の一つとして、”リコメンド”が挙げられます。
ネット広告業界においては、リスティング広告などキーワードに関連した広告を表示するということも、当時は革命的だったと思います。
しかしながら、その技術もユーザーが「こんな情報を探しています」とキーワードを入力するなどして、示す必要がありました。
現在のAIの技術では、キーワードなどで示す必要がなく、ユーザーの「行動」からAIがユーザーの求めている情報をリコメンドしてくれるほどにまでなっています。
リコメンドされる様々な情報
“リコメンド”というサービスの付加価値は高く、現在人気を集めているサービスもリコメンドサービスが大きな魅力の一つになっています。
例えば少し前までは、iPodに自分の好きな曲を入れて聴くというのが一般的でしたが、現在人気を集めている音楽配信サービスのAWAやSpotifyなどは、ユーザーの視聴履歴などをもとに、「ユーザーが好きそうな曲」をリコメンドしてくれます。この機能の魅力は、今まで聴いたことがない曲でも好みの曲に出会える可能性が広がるという点です。また、何よりも自分で探すという労力が必要なくなります。YouTubeも動画の視聴履歴をもとに、好きそうな動画をオススメしてくれますね。
そして音楽や映像だけでなく、ファッションもリコメンドされる時代になってきました。
アメリカでは最近、自分好みの服や小物などのファッションアイテムをリコメンドしてくれる「STITCH FIX(スティッチ フィックス)」というサービスが話題になっています。
このサービスは、まず登録時に、服のサイズや年齢などの情報を入力します。さらに、デニムの長さや種類などを登録し、いくつかのアイテムの写真を見て大好き・好き・嫌いなどの好みを選択します。
また、コメント記入欄もあり、好みのアイテムなどを入力することもできます。
そうした登録作業が完了して、発送依頼をするとAIとスタイリストが選んだアイテムが5つ送られてきます。
それらのアイテムを実際に見て、好きなら購入・嫌いなら返送できます。
リコメンドの本質は好みだけじゃない？！
これまでに紹介したリコメンドサービスはユーザーの“好み”が基本になっています。しかし、リコメンドにも様々なタイプがあります。
ルグランでも「TNQL(テンキュール)」というファッションテックサービスを先月ロンチいたしました。
TNQLもリコメンド型サービスです。しかしTNQLの特徴は、その日の天気に合わせた最適なコーディネートをリコメンドするという点です。
様々な情報を勘案した上で、あなたにとって”必要”な情報をリコメンドするということも、ユーザーエクスペリエンスを考えるととても大切ですね。
TNQLでは、AIがユーザーの好みを学習して、”必要”かつ”好み”の情報をリコメンドするように設計されています。
テクノロジーの進化や顧客のニーズがめまぐるしく変わっていく現代において、時代に取り残されず、ユーザー満足を獲得することは、これからの時代の企業成長において必要不可欠です。
ルグランでは、時代の先を見据え、これからの時代に企業が成長していくためのサポートをしています。一緒にこれからの時代を切り拓いていきませんか？