CASE STUDY / WEBサービス

レコメンド最適化

デジタルサービス事業者向け AIレコメンド最適化支援

BACKGROUND

背景

当該WEBサービス上では複数の商品・コンテンツが掲載されていましたが、その表示順はユーザーごとに十分最適化されておらず、購買データを活用した改善余地が残されていました。

一方で、当初は明確な課題として認識されていたわけではなく、データ分析を起点に事業上の改善機会を探索するところから支援を開始しました。

CHALLENGE

APPROACH

STEP 01

ユーザー行動や購買履歴などのデータを分析し、サービス内の表示順をユーザーごとに最適化することで、事業成果を改善できる可能性を特定。明確な課題が設定されていない状態から、データを起点に改善テーマそのものを設計しました。

STEP 02

ユーザーの特性や過去の行動をもとに、表示する商品・コンテンツの優先順位を決定するアルゴリズムを設計。複数の機械学習アプローチを比較・検証し、実サービス上で利用できる形まで実装しました。

STEP 03

新しい表示ロジックを一部ユーザーに適用し、従来方式とのA/Bテストを実施。売上や購買行動への影響を定量的に検証し、結果をもとにモデル・ロジックを継続的に改善しました。

RESULT

支援体制

FDEが事業・データ分析からモデル設計、実装、A/Bテストまで現場に入り込み、仮説検証を繰り返しながら伴走

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