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Case Study

・新メニュー【ビジュアルターゲティング】事例紹介

・新しくリリースした画像解析レコメンドが導入された事例を紹介いたします。

 

ビジュアルターゲティング広告とは

デザインの類似性を主軸に視覚的なイメージで欲しい「これ！」を見つけてくれる最先端の人工知能を活用して
行動履歴型より視認性に特化した、実店舗の接客に近い顕在ニーズに訴求するレコメンド広告

■コールドスタート問題を解決

“一定の行動解析情報がないと最適化に時間がかかる” このようなお悩みをお持ちではないでしょうか？
ビジュアルターゲティングは行動履歴の収集・分析が不要なので、初速から安定したパフォーマンスを提供します。
※新商品や期間限定セールであっても即座（商品マスター連携直後）にレコメンド表示が可能です。

■ロングテール商品問題を解決

ユーザーにとって価値のある商品でも、人気商品でなければ(購入・閲覧数少)オススメされません。
ビジュアルターゲティングは興味がある(=閲覧した)商品の画像データを分析し、類似商品をオススメするので、
眠っている宝(商品)を掘り起こし光を当てることが可能です。

下記は『行動履歴レコメンド』と『画像解析レコメンド』のイメージ図になります。

京都きもの市場様で実施していただき、行動履歴でアイテムを最適化して表示するレコメンドと画像解析技術を使用してユーザーが見たアイテムの類似アイテムが表示されるレコメンドの効果を比較した際に、次のような向上効果がでました。

・広告クリックから24時間以内のCV獲得件数向上
・平均売上金額向上

Benefits導入効果

広告クリックから24時間以内のCV獲得件数向上

ユーザーが広告をクリックしてから24時間以内のCVを集計した際に行動履歴レコメンドに比べ
画像解析レコメンドの方が、10％高い結果になりました。
また24時間のCVで見た際のCVRも行動履歴レコメンドと比べ、画像解析レコメンドの方が1.5倍高い結果になりました。

平均売上金額向上

1ユーザーの購入金額について平均すると行動履歴レコメンドに対して、画像解析レコメンドの方が
26％向上しており、1ユーザーがCVした際の購入金額が高くなる傾向が見受けられました。