業界別パーソナライズ活用実践セミナー_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_.pdf

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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
    

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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
    

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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。
    

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13. データ活用の促進を通じて、持続可能な未来をつくる
    

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