デジタルマーケターが絶えず抱くジレンマには次のようなものがあります。 買物客がサイトを閉じてしまうと、その買物客を呼び戻して購買を促すことが困難になります。 個々の買物客の注意を引くようデザインされた個別の商品レコメンドを提案する必要があります。 これは、どのように行うのでしょうか。 提案を最適化して売上を最大限に高めるために、どのようなツールや技術を利用できるでしょうか。
CriteoのAIエンジンは、買物客に必要な後押しができる、スマートで細かく調整可能なソリューションです。 この3部構成のシリーズでは、予測入札、商品レコメンド、Dynamic Creative Optimization+といったCriteoエンジンを構成するコンポーネントについて考察します。
現在、商品レコメンドはブランドの最も重要なツールの1つですが、Criteoエンジンは1歩先に進んでいます。 Criteoの商品レコメンドは、買物客の注意を引いて購買を促すチャンスが最も望まれるアイテムを強調する予測入札の機能をベースとしています。
ほとんどの「レコメンド」に制限がある理由
商品レコメンドは、ほとんどのリターゲティングソリューションで標準機能となっています。 ただし、そのほとんどは、範囲が限定されています。標準的なソリューションでは、サイトで誰かが表示した製品の広告を生成したり、最もよく売れている製品を「レコメンド」したりすることもあります。 しかし、このようなお勧めは買物客の意図を考慮していないため、最適な「レコメンド」ではありません。買物客が表示したアイテムを潜在的な買物客に思い出させることは重要ですが、最終的に望んでいたものではなかった、またはその時点でそのページで購入する準備ができている製品ではなかったといった理由から、ページをクリックして閉じたのかもしれません。 もしかしたら、あなたの会社の最も売れているアイテムに興味があるものの、探しているアイテムそのものではないというだけかもしれません。 買物客が購入しない理由を知ることはできませんが、類似の購買から得た買物客の意図データに関する知識を活用することで、より良い提案を行い、購入の可能性を高めることができます。
Criteoの違い
以前に表示した商品の提案が効果的であることは間違いありませんが、その提案は最初のステップに過ぎません。 Criteoの商品レコメンドは、より直観的な機械学習ベースのインサイトを使用した提案に基づいています。 Criteoの商品レコメンド技術では、毎日12億以上の買物客からの情報を分析することで、買物客が見たことのないアイテムを含め、買物客が最も関心を持つと予想されるアイテムに焦点を合わせることができます。
Criteoの商品レコメンドは、各買物客の過去のインタラクション、最も人気のある商品、および類似する買物客のアクションに関する詳細を活用して、買物客の意図を特定します。 その後、買物客ごとに最も注意を引く他のアイテムがエンジンから提案されます。 この方法で、この機能は在庫カタログ全体に及ぶレコメンドを作成し、新しいアイテムの売上を大幅に推進する力を備えています。
商品レコメンドは買物客の意図を示す信号からのインサイトを使用して、購入する可能性が最も高いアイテムを表示します。
Criteoの商品レコメンドが高い独自性を示すのは、買物客が過去に見たことのない商品を含めることができるためです。 圧倒的なレベルのパーソナライズサービスを提供しながら、各個人にとって理想の商品を予測するという洗練された機能を備えたソリューションは他にはありません。
広告のカスタマイズ、最適化、自動化を実現する機能であるDCO+について考察する、本シリーズの次の記事をぜひご覧ください。
