オンラインショッピングも検索から対話の時代へ―話すだけで欲しい商品がみつかる

eコマースソリューションを提供するFluid Incは、オンラインショッピングに「対話」という方法を導入して商品をレコメンドするサービス「Fluid’s Expart Shopper(XPS)」を開発しました。

顧客をつかみきれていないネットショップ

オンラインショッピングは、ショップ利用者のアクセス履歴から関連する商品を表示するレコメンド機能やターゲット広告を使った、買い物客それぞれに合わせたサービスを展開するなど、私たちの買い物のスタイルを新しいものにしてきました。それは便利な一方で、店舗型のショッピングと違い、店員が買い物客と対話することができないため、どうしてもショップ側が情報を一方的に流しがちです。対面であれば、買い物客の疑問や要望を把握し、本人がしっかりと自覚していない要望を明らかにして商品を提案することもできますが、オンラインショッピングではそれは困難です。店舗側が設定したキーワードと、フィルタリングの結果表示されたWebサイトを組合わせてほしい商品を探すという現在のサービスでは、どうしても顧客への対応に限界があるのです。

見込み客を購入者に変える

そこでFluid IncはIBM Watsonを使うことで、あたかも対話をしているかのようによりよい購入の手助けをしてくれるシステム「XPS」を開発しました。IBM Watsonに、利用者の利用頻度や購入履歴、製品情報、ユーザーレビュー、ブログ、関連雑誌といった小売に関わる人や物のデータを蓄積、解析させることで、これまでとは違った対話ベースのレコメンドができるようになったのです。

例えば、テントが欲しくてオンラインショップをのぞいたとします。これまでは、自分からカテゴリーを探し、自分の要求に合うキーワードを使って絞りこまなければなりませんでした。しかし、XPSを使えば、ただ「家族を週末に山へキャンプに連れて行きたいんだけど、どれがいいかな?」と伝えるだけで、目的にあった最適のテントが出てくるようになるのです。XPSは、オンラインショップにおいて、見込み客を実際の購入者に変える手助けをしてくれる、優秀な店員となることでしょう。

photo:Thinkstock / Getty Images

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