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。
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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。
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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。
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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。
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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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