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オススメの品 #418

おはようございます。渋屋です。

昨日は普段あまり一緒に仕事をしないメンツで、
ミーティングをしました。

会話をしてみると、意外と同じことに困っていることや、
大きくは同じ方向を向いて動こうとしていることが分かり、
有意義なミーティングでした。

日常の仕事においても、「変化」を大切にしたいですね。


顧客情報の活用シリーズはまだまだ続きます。

今日は顧客の購買情報を元に「オススメの品」を
見つけ出すことについて書きます。

ある製品Aを買った顧客に対して、
「製品Aを買った人は、製品Bも買っていますよ」と
オススメをする仕組み、いわゆる「レコメンド」は、
皆様もどこかで出会ったことがあると思います。

有名どころではアマゾンです。
あるいはYoutubeである動画を見ると、次のオススメも出てきます。


レコメンドを上手く活用すれば、
今、何かを購入したお客様に「もう1品」買って頂くことが可能になります。

一度、財布の紐をゆるめたお客様は、
一定期間、紐がゆるみっぱなしになるので、
このレコメンドが有効にはたらくと言われています。

多くのWebサイトが、レコメンド機能を導入しているのは
そのような背景があるからです。


しかし、アマゾンやYoutubeくらい本格的にやろうとすると、
膨大な購買・閲覧履歴を解析する仕組みが必要になります。

実際にこのような分析をすることは、
そう簡単なことではありません。
しかし、今ではレコメンドエンジンをサービスで
提供している会社も増えてきています。

自社では、購買や閲覧の履歴を溜めておき、
それをサービス提供会社に渡せば、
オススメの品が出てくるというわけです。

イキナリそこまでやらなくとも、
顧客情報をこのように活用出来ることを知ってしまえば、

・顧客の購買履歴(データ)を残しておく
モチベーションに繋がる
(小規模な会社では、なかなかデータ化が進んでいません)

・必要なときが来たら、専門家やサービス会社に依頼できる

ようになるでしょう。


今日は重要なミーティングがギッシリです。
張り切って参ります!!

今日も素晴らしい1日になりそうです。感謝!!

===
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