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Facebook アプリ経由でデータが収集されたら、販売者の推奨システムが最初に行う必要があるのは、誰かが「いいね！」したページと 1 つ以上の商品との関係を特定することです。これは、純粋に動作によって行うことも、動作とページおよび製品属性の組み合わせによって行うこともできます。たとえば、買い物客の「いいね！」と購入パターンを分析すると、レストラン経営者の Facebook ページに「いいね！」をする人がいることがわかるかもしれません。ダニー・マイヤー彼の本を購入する傾向があったテーブルのセッティング。その結果、システムは、ダニー・メイヤーの Facebook ページのページ ID と、販売者のサイト上の彼の本の ISBN との間の関係を識別できるようになりました。
この一見小さな情報は非常に貴重です。これは、そのページに「いいね！」した人にその本を勧めることに何らかの価値があることを示唆するだけでなく、将来の推奨事項を構築する能力にも影響を与えます。この場合、Facebook ページは、購入した本の著者でもあるダニー・マイヤーについて特に取り上げているため、彼が別の本を出版する場合、発売時にその本を推奨することが優れたマーケティング戦略であるという強力な証拠が得られました。彼の Facebook ページのファン。
「いいね！」ページに対する購入の追跡は、特定できる関係の 1 つのタイプにすぎません。同様に、スター (映画の場合)、年齢層 (おもちゃの場合)、ブランド (アパレルや家電製品の場合) などの他の製品属性も、システムを「いいね！」ページから関連製品に誘導するのに役立ちます。慎重に管理すると、これらのタイプの製品属性とユーザーの生の行動の組み合わせにより、最良の推奨事項が生成される可能性があります。
「好き」が必ずしも購入につながるとは限らない
Facebook のようなソーシャル ネットワーク上に構築されたレコメンデーション システムを成功させるための 2 番目の重要な部分は、検索から商品の閲覧、カートへの追加まで、特定のショッピング行動がどのように相関しているかを深く理解することです。特定のページのファンになる、または「いいね！」すること。私は上で、Danny Meyer の Facebook ページに「いいね！」をした人々の購買行動を見る例を使ってこのことをほのめかしました。レコメンデーション システムは通常、以前の購入と今後の購入、または閲覧と購入の関係を理解するために構築されています。
Facebook ページの「いいね！」の仕組みはかなり異なり、購入よりもコストがかかりません。 「いいね！」が購入傾向を示すページもあれば、「いいね！」が購入傾向を示さないページも多くあります。たとえば、「いいね！」は、Facebook ページに「いいね！」した 10 代の若者の場合のように、純粋に願望を表すものになる場合があります。ポルシェ 911。彼に商品を売ろうとしているカスタムメイドのカバー911にとって、それはおそらく素晴らしいアイデアではありません。一方、ポルシェ ロゴ T シャツを推奨することは、より適切かもしれません。
現実には、たとえ Facebook ページに関連付けられた特定の製品を特定し、かなりの量の追加メタデータ (スポーツの場合は車のメーカーやモデル) を持っていたとしても、「いいね！」の意味は大きく異なります。車の例。
ソーシャルネットワークを広げる
ページと個人の「いいね！」からページの友人の「いいね！」に移行すると、事態はさらに複雑になる可能性があります。 20 代の女性 Facebook ユーザーには、何百もの映画に「いいね！」をした数百人の友達がいるかもしれません。しかし、もし彼女が本当に購入する映画についてアドバイスを求めているとしたら、おそらく数人の親しい友人だけを最も信頼するでしょう。彼女は母親やボーイフレンドと親しいのに、靴から電子レンジ、日焼け止めに至るまで、他の製品に対する母親やボーイフレンドのフィードバックには興味があるかもしれませんが、彼らが好きな映画には興味がないかもしれません。
したがって、同じような友人グループが買い物行動にどのような影響を与えるかを確認することに加えて、さまざまな個人が持つさまざまな種類の影響を非常に注意深く考慮する必要があります。
すべてをひとつにまとめる
Facebook アプリを構築し、顧客にその使用を奨励することを選択した販売者は、上記で概説したすべての推奨機会と関連するすべての課題を利用できます。買い物行動のみに基づく推奨と同様に、販売者は、買い物客とソーシャル ネットワークでの行動の両方に基づいて、さまざまな推奨戦略を買い物客に提示できますし、提示する必要があります。理想的には、これは、買い物客が販売者の Web サイトを閲覧しているときと、Facebook で販売者のアプリを使用しているときの両方で発生する必要があります。
パズルの最後のピースは、さまざまなレコメンデーション戦略がさまざまなコンテキスト (販売者のサイトや Facebook のさまざまな場所) でどのように機能しているかを監視し、それぞれに最も関連性の高いコンテンツを選択するリアルタイム最適化システムです。すべての買い物客が体験のあらゆる瞬間に。
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