楽天ブックスのレコメンド機能に対する評価を調べていると、けっこうレコメンデーションに批判的な記事が見つかる(楽天ブックスに対してではなくて、レコメンデーションそのもの自体に対する批判)。
書いてあることを要約すると、こんな感じ。
- レコメンドよりももっと他にやることがあるんじゃないの?
- レコメンドは費用対効果が低いんじゃないの?
- そんな大切なことをブラックボックスに任せて良いの?
��に関してはなるほどごもっとも。言い換えると、「付加機能を入れられるだけ充分に日本のECサイトは成熟していない」ということなのでしょう。ただし、レコメンドが要らないと言っている訳ではないので、将来レコメンドを導入できるだけ充分に成熟した時を考えて、サイトの造りはあらかじめ今から考えておいた方が良いと思う。少なくとも、誰がどの商品にアクセスしたのかはトレースできた方が良いですね。
2に関しては本当にそうなのかな? ちゃんと定量的に評価できているのかな? ルールベースは確かに人件費がかかりすぎるような気がするけど、協調フィルタリングとか、AIとか、自動でレコメンドしてくれるやつは、そんなにコストかからないんじゃないのかなぁ。それよりも、「試験的に導入」とか言って「端っこにちょろっとテキストだけ表示」して評価していませんか? そんなんだと、レコメンドじゃなくてもクリックされないよね。レコメンドの効果を定量的に測定して公開しているところって、まったく見当たらないんで想像で書いてますが、実際どうなんでしょう?
3に関しては、まったくの的外れ。ルールベースとかメンテナンスできない以上、ブラックボックスに任せるしかない。車のエンジンがどういう仕組みになっているか理解していない人に「自分の命をそんなものに任せて良いの?」と言っているようなもの。歩くより便利だからブラックボックスでも自動車に命を預けるのと同じように、利用者の利便性が向上するならブラックボックスのレコメンデーション・エンジンを導入するのも有効だと思う。問題は、本当に利用者の利便性が向上しているかどうかなんだけど、少なくとも私はAmazonやbk1のレコメンドは便利に使わせてもらってます。
…なんて、レコメンデーション・エンジン開発関係者が反論してみるテスト。 :)
費用の大半は、結果を評価したり、ルールを管理したり、システムを最適化するのにかかる人件費だという。
パーソナライゼーションもリコメンデーションも90年代後半のネットバブルの残骸のひとつだ。
たとえば自分のサイトのトップページ上段に置く「あなただけの本日の目玉商品！」の選択を、 人工知能なる謎のブラックボックスに託すことになるのだ。 そのことに違和感も不安も覚えないというのであれば、試してみる価値はあるかもしれない。
パーソナライゼーション技術そのものの名誉のためにひとつ書くとすると、 要はハサミは使いようってことではないでしょうか。
構造も非常にシンプルで基本的には受注データを集計加工してWEBに反映するだけですので、短期間の社内開発で完成させました。コストもほとんどかかっていません。 これをリコメンデーションと言ってしまったら本格的なリコメンデーション･エンジン開発会社の方に叱られてしまいそうですが、本格的でも簡易的でもそれほど売上への影響が変わらないというのが現実だったります。
「それって、BVに掛ける予算をもう少しまともなウェブに回したら？」と思う事が多々あり。それは「使いやすさ」とか以前の問題。
ウェブでのCRMツールの代表格として語られて久しい機能ですが、うまくやってるところは少ないみたい。
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