レコメンド機能がパワーアップ！

データ分析・レコメンド・マーケティングオートメーションで企業マーケティングを支援する株式会社アクティブコアが提供するデジタルマーケティング基盤「activecore marketing cloud」に「Pythagoras Natural Language」を実装し、進化したレコメンド機能の提供を開始。

これまでのレコメンドは、履歴データに基づいた相関関係やディープラーニングを利用したパーソナライゼーションを実現するものでしたが、今回「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」のレコメンドへの応用により、今までレコメンドされなかった新たな商品もお薦めされるようになり、さらに履歴データを利用したレコメンドでは対象商材になりづらい商品でも自然言語処理による類似性の評価により、売れ筋でなくともマッチする商品オファーを顧客に提供可能となったようです。

Pythagoras Natural Languageとは

自然言語処理とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術で、わかりやすいところでは、GoogleやAmazonなどのスマートスピーカーなどにも応用されています。

今回、実装された「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」は、閲覧履歴・購入履歴を利用したレコメンドアルゴリズムとは違い、履歴データがなくても、すぐにレコメンドができるのが特徴となっていて、商品マスタの商材説明文などから特徴的な単語を抽出、単語間の距離を元に、特徴単語に近い類似単語を評価し、抽出するようです。 また、特徴単語だけでなく類似単語を含めた類似性を評価し、関連の深いと判断される商品をお薦めできるとのこと。

例えば、温泉宿のレコメンドを行う場合、商品マスタにあるタイトルや説明文から「宿」「温泉」「流し」などの特徴的な単語を切り出し、そこでAIの自然言語処理によって、さきの単語と類似性のある「当館」「湯」「良質」「湯量」などの単語を抽出、説明文の文字が一致していなくても単語間の距離が近い単語を多くもつ温泉宿を決定し、レコメンドするのだとか。

これまで購買履歴のない商品は、たとえマッチしていても顧客へのレコメンドオファーに表示されづらく、購買につなげにくいという課題があったのですが、自然言語処理を利用することによって、閲覧や購買、売上データに頼らず、独自に類似商品をオファーできるようになり、さらなる購買につながると期待されています。

またパーソナルレコメンドと組み合わせ、パーソナライズを進化させた精度の高いレコメンドが可能となっているようです。