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1. エンタメ業界vol.1 ～興味・嗜好にぴったりなコンテンツ提供のポイント～ 業界別パーソナライズ活用実践セミナー
2. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 1 株式会社 ブレインパッド 自己紹介 ビジネス統括本部 マーケティングソリューション営業部 柳 翔太 〈代表案件〉 •大手コーヒーメーカー レコメンド構築 •商業施設 パーソナライズ設計 •大手工芸EC サイト内最適化構築 など 2015.07 – 現在 アプリマーケティング支援会社において、 アプリグロースツールの営業に従事
3. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 2 ジャンルを超えたおすすめで、解約阻止を 視聴者の「見たい」の半歩前を先回りする おすすめを実現 お客様のきもちに寄り添ったデータ活用による 顧客維持、解約抑止を実現 初回利用のリスナーにも興味・嗜好にぴったりな情報 を提供し、閲覧データに頼らないパーソナライズを実現 今回はJ-WAVE様の事例をご紹介します。 エンタメ業界｜弊社ご支援企業様 一部抜粋
4. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 3 ご担当者様の悩みと本日お持ち帰り頂きたい事 回遊率を高めた い 無料⇒有料会員の 転換に繋がらない 有料会員に継続利 用してもらいたい 担当者 多くのコンテンツを保有しているため、 消費者にマッチした複数のコンテンツに 触れてもらうことが重要
5. 【SABON様】 実店舗と変わらない「体験価値」を、Webサイトでも ご紹介事例① 【J-WAVE様】 初回利用のリスナーにも興味・嗜好にぴったりな情報 を提供し、閲覧データに頼らないパーソナライズを実現 ご紹介事例①
6. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 5 事例：サービス内容 MY J-WAVEはこれから放送されるJ-WAVEの番組情報や radikoタイムフリーで聞ける聞き逃し番組情報、イベント・プ レゼント情報等を提供するWEBサイト。 リスナー1人ひとりの年齢・性別・興味にあわせて、パーソナライ ズ化された番組情報を提供するためにスタート。 サービス内容
7. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 6 事例：課題 ラジオ情報番組の特性上、コンテンツの掲載期間が1週間と 短い。 そのため、全てのコンテンツが新商品のような状態のため閲覧 履歴データが貯まりにくく、レコメンドができない状態。 加えて、初めて利用するユーザーは視聴データがないため、パー ソナライズできない状態 課題 閲覧履歴データが蓄積されにくい サイト初回訪問 初回ユーザーは視聴データが存在しない
8. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 7 事例：解決策 閲覧データを使わないレコメンド 閲覧履歴データが蓄積されにくい サイト初回訪問 初回ユーザは視聴データが存在しない 解決策 UIの工夫
9. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 8 事例：施策例① 閲覧データを使わないレコメンド ① 全コンテンツの内容・キーワードを自然言語処理 エンジンにて、分析・把握 ② 閲覧行動から興味関心のあるキーワードを分析・把握 ③ ユーザーの興味関心とコンテンツ内容の類似性に基づ きレコメンドを実施 コンテンツ毎の閲覧データは利用していないため、 新作コンテンツであっても、記事に含まれたテキスト情報も基に 類似コンテンツとしてレコメンド可能 ① ② ③
10. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 9 事例：施策例② UIの工夫 初回訪問リスナーには 簡易アンケートが表示される アンケート回答に応じた パーソナライズを即座に実施 ① 初回利用者に簡易アンケートを表示 ② 回答内容に基づいた好みのジャンルレベルで サイト内をパーソナライズ ① ② アンケート結果を蓄積するだけでなく、 次の画面からすぐにパーソナライズされた コンテンツの表示が可能
11. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 10 まとめ：成果 閲覧データを使わないレコメンド コンテンツ掲載期間が1週間のため 閲覧履歴データが蓄積されにくい サイト初回訪問 初回ユーザは視聴データが存在しない UIの工夫 自然言語処理エンジンを活用した コンテンツの類似性をレコメンド レコメンドしたコンテンツのCTR10~15%と想定よりも高い結果 アンケート回答を促し 回答内容に基づくパーソナライズ
12. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 11 最後に 達成したビジネス成果 無料⇒有料への転換 有料会員の継続 利用頻度の向上 例）既存顧客からの売上向上（LTV向上） ビジネス成果を支えるKPIの課題 KPIの課題の原因となる業務課題 業務課題の発生要因 この課題に対してこれまでお客様と一緒に 解決策を模索し実行しております。
13. データ活用の促進を通じて、持続可能な未来をつくる