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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 堀内 保⼤ AWS Japan G.K. シニアソリューションアーキテクト Amazon Personalize導⼊前に整理したい ビジネス観点でのレコメンドの考え⽅

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⾃⼰紹介 2 堀内 保⼤ (Yasuhiro Horiuchi) AWS Japan シニアソリューションアーキテクト • Web系 EC企業様を横断的に⽀援 • モール / ⾃社EC / ECプラットフォーム等、多岐に渡って⽀援 • AWS上でのEC事例やトレンドのご紹介 • ビジネス拡⼤のためにAWSが貢献できる箇所をディスカッション • 社外イベント企画 バックグラウンド • 前職︓SIerで多岐にわたるシステムへの性能関連の技術⽀援 趣味 • スノーボード、旅⾏

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3 • 実装⽅法について技術的な不安がある。 • 実際に使った時のコストに不安がある。 • ビジネス的に優先度が上がるか不安がある。 レコメンド導⼊について、よくある課題

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5 • 実装⽅法について技術的な不安がある。 • 実際に使った時のコストに不安がある。 • ビジネス的に優先度が上がるか不安がある。 本セッションでカバーします。推薦機能を効果的かつ 低リスクで実装する戦略をお伝えします。 レコメンド導⼊について、よくある課題

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 1. レコメンドのビジネス的な意味を理解する 2. 効果的かつ低リスク な 実装戦略 3. ユーザー効果測定のための戦略をビジネスサイドと すり合わせる 6 アジェンダ

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 1. レコメンドのビジネス的な意味を理解する 2. 効果的かつ低リスク な 実装戦略 3. ユーザー効果測定のための戦略をビジネスサイドと すり合わせる 7 アジェンダ

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8 パーソナライズされた顧客体験の実装例① よく似た商品: 関連商品のレコメンド Similar-items @商品詳細ページ あなたにおすすめの商品 Reccomended for you @Topページ上部

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. • 履歴がないユーザーには⼈気の商品を提⽰ • Event Trackerにてリアルタイム学習して、購買傾向からのオススメを表⽰ 9 パーソナライズされた顧客体験の実装例② 利⽤者履歴なし／Cold データ ⼈気の商品 Most viewed, Best sellers @Topページ上部 表⽰変更 購買傾向からのおすすめ Recommended for you @Topページ上部 Event Trackerにてリアルタイム学習されたもの

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 検索結果の並び替え Personalized-Ranking 10 パーソナライズされた顧客体験の実装例③

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 11 パーソナライズされた顧客体験の実装例④ 件名︓寒い季節に⼼も体も温まる、上質な ニットセーターで⾃分らしさを表現しましょう 本⽂︓…私たちが提案するのは、上質な素材と洗練 されたデザインが魅⼒の⼥性らしいニットセーターです。 肌触りの良さとシルエットの美しさで、着る⼈の内⾯の 魅⼒を最⼤限に引き⽴ててくれます。… ⽺⽑ニット 価格︓¥5,000 https://example.com/item01 プロフィール [情報] パーソナライズさ れた推奨事項 Next Best Action 個々のユーザーを 引き付ける可能性 が最も高いアク ション ・・ あなたにおすすめの商品 Reccomended for you @メルマガ あなたにおすすめの商品 Reccomended for you, Next Best Action @チャットボット

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 12 サービスでボトルネックとなっているのはどこですか? Attention 注意・関⼼ AISAS: 顧客がサービスの存在に気づいてから、サービスの存在を広め てくれるまでの⾏動を表すフレームワーク(※)。 ※他にもいろいろなフレームワークがあります。

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13 Attention / Interest Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数 AISAS から離れるがユーザ流⼊について重要な観点 リピートや継続利⽤（MAU）の維持、LTVの向上 • リピート • 継続的なサービス利⽤（Active User化） • ⼝コミ等のインフルエンス（ロイヤル顧客化） 件名︓寒い季節に⼼も体も温まる、上質なニット セーターで⾃分らしさを表現しましょう 本⽂︓…私たちが提案するのは、上質な素材と洗練 されたデザインが魅⼒の⼥性らしいニットセーターで す。肌触りの良さとシルエットの美しさで、着る⼈の 内⾯の魅⼒を最⼤限に引き⽴ててくれます。… ⽺⽑ニット 価格︓¥5,000 https://example.com/item01 SNSやSEO、広告からの流⼊ リピートユーザーの再訪

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14 Attention / Interest Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15 Share Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. EC 関連業界における Amazon Personalize の効果まとめ 16 事例 業種 国 記事 何に使っているか 効果 EC ⽇本 speakerdeck • 検索中のファーストビューで商品をおすすめ • 商品PV +56% RoomClip EC ⽇本 awsblog • おすすめの投稿をユーザーに表⽰する機能を実現 • アプリのホーム画⾯に表⽰された投稿をユーザーがクリック する割合（CTR*）が、導⼊前と後とで最⼤ 3.78 倍 REGALI EC ⽇本 awsblog • 「PARTE」でおすすめの投稿やユーザーを表⽰ • ⼊ボタンのクリック数 1.2 倍 EC タイ aws casestudy • 個々のショッパーの好みに基づいてカテゴリページ上の製品を並べ替え • E メールやアプリ内などで送信される Pomelo Fashion のクロスチャネ ルキャンペーンをカスタマイズ ※AWS パートナーの Segment と Braze を使⽤ • カテゴリページからの総収益 +15% • カテゴリページから製品ページへのクリック率 最⼤+18% カテゴリページからの「ショッピングカートに追加」クリッ ク数 最⼤ +16% 増分総収益 +8% , etc ⼩売り 韓国 awsblog • 販売履歴、製品メタデータ、およびユーザープロファイルを分析し、 クーポンをレコメンデーション • お客様が初めて購⼊する製品数 +40% • 推薦された商品に対する顧客の反応 5x ファッ ション スウェー デン • パーソナライズされた製品レコメンデーションメールを顧客に配信 • 製品購⼊ +56% EC インド aws casestudy • 商品ごとに顧客にレコメンデーションを提供 • ユーザーが商品のページにアクセスすると、⼀緒に購⼊されることが多 い他の製品を提案 • 既存ソリューション⽐のコンバージョン率 3x（5.5-6%） Shagrdi フードデ リバリ サウジア ラビア • アプリのホームページに「おすすめ」セクションを追加 • 新規ユーザーには、場所、時間、⼈気のレストランなどのデータを活 ⽤して、厳選されたおすすめを提供 • 既存のユーザーの場合は、頻繁に訪れるレストランなど、過去のエン ゲージメントデータを組み合わせて使⽤し、独⾃の好みや個⼈的な選 択に合ったおすすめを⽣成 • ・新規ユーザーから購⼊者へのコンバージョン率 +30% ・毎⽉の総注⽂数 +20% Cencosud ⼩売り チリ aws casestudy • ユーザーエンゲージメントを⾼めるような商品を推奨 • 顧客のオンラインショッピング体験を最適化 • ・クリック率 +600% ・平均注⽂額 +Approx. 26% EC パキスタ ン aws casestudy • アプリケーションでお客様に製品のレコメンデーションを提供 • 平均注⽂額 +17% EC アメリカ awsblog • ⾃社のホームページに「Recommended Fer Yo」の製品⾏を追加 • 「おすすめ」の商品列での顧客エンゲージメント +50% Chewy EC アメリカ pdf • ランキング • 購⼊前のおやつレコメンド • アイテム関連性の改善 +0.12% • 売り上げ単価 +0.25% • おやつ注⽂数 +25%

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 17 どのフェーズのお客様へのアプローチを⾏うべきか? Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数 サイトへの再訪を増やしたい キャンペーンのカスタマイズ ⼀部のセグメントでクリック率が最⼤ +50 % パーソナライズされたメール 製品購⼊ +56% メールやプッシュ通知、キャンペーンに活⽤し再訪を増やす。

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 18 どのフェーズのお客様へのアプローチを⾏うべきか? アイテムのView/購⼊を増やしたい 検索の1stビューで商品をおすすめ 商品PV +56% カテゴリページからのカートに追加 購⼊数 +16% ⼀緒に購⼊される商品の提案 購⼊率 3x クーポンのレコメンデーション 初購⼊数 +40% サイト内アイテムやクーポンの推薦に使⽤しSearch/Actionを増やす。 Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 19 ⾃社にとって必要な戦略とは? 戦略①: サイトへの再訪が少ない = MAUが少ない問題を解決したい メールやプッシュ通知、キャンペーンに活⽤し再訪のInterestを増やす。 戦略②: アイテムのView/購⼊が少ない問題を解決したい サイト内アイテムやクーポンの推薦に使⽤しSearch/Actionを増やす。 Interest 関⼼ Search 検索 Action ⾏動 Share 共有 Attention 注意・関⼼ 広告表⽰回数 CTR アイテムView数 購⼊数, CVR SNS上のシェア数 戦略① 戦略②

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 1. レコメンドのビジネス的な意味を理解する 2. 効果的かつ低リスク な 実装戦略 3. ユーザー効果測定のための戦略をビジネスサイドと すり合わせる 20 アジェンダ

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. High value & Low risk とする実装戦略 実装の戦略: 打席を増やす vs 打率を上げる • 打席を増やす: 推薦を増やす • 例: 新規に推薦を「追加」する。 • 打率を上げる: 既存の表⽰をより良くする • 例: 既存のページに表⽰されているアイテムを「変更」する。 21

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. High value & Low risk とする実装戦略 打席を増やす⽅が低リスク • 「追加」のためデグレード(Personalizeにより効果が落ちる)が発⽣しない。 • 「追加」なので何かしらの効果が必ず発⽣する。 22 Shagrdi アプリのホームページに「おすすめ」セクションを追加 ・新規ユーザーから購⼊者へのコンバージョン率 +30% ・毎⽉の総注⽂数 +20% ⾃社のホームページに「Recommended Fer You」の製品⾏を追加 「おすすめ」の商品列での顧客エンゲージメント +50%

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23 データフライホイールを回しましょう Customer Experience Traffic Data Data Driven Decision Growth ②利⽤増による 利益増 ③データの蓄積に よるモデルの改善 ①顧客体験の改善 低リスクなところで実装を⾏って、実際のユーザーの効果測定を⾏うことが重要 ④顧客理解

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 1. レコメンドのビジネス的な意味を理解する 2. 効果的かつ低リスク な 実装戦略 3. ユーザー効果測定のための戦略をビジネスサイドと すり合わせる 24 アジェンダ

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ユーザー効果測定のための戦略 取るべき戦略を確定するためのデータ収集・質問をする。 25 打席を増やす 打率を上げる 戦略①: サイトへの流⼊が 少ない問題を解決したい 新規キャンペーンの広告・ メールにPersonalizeを 使⽤する。 既存のメールに掲載する内 容やターゲットを Personalizeに置き換える。 戦略②: アイテムのView/ 購⼊が少ない問題を解決し たい トップページやアイテムの 空きスペースに、 Personalizeによる推薦 アイテムを表⽰する 既存のトップページ表⽰を Personalizeに置き換える。 実装戦略 ビジネス 戦略

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 企画案の例① 新規キャンペーンの広告・メールにPersonalizeを使⽤する場合。 26 • Personalize ハンズオンで、ユーザー個別に関⼼のあるアイテム を提案する機能を検証しています。 • Personalizeによる推薦で、前回キャンペーン時に反応があったア イテムの xx %をカバーできることを確認しました。 Personalizeを利⽤しても効果は落ちない⾒込みです。 • Personalizeによる反応率の向上は計測してみないとわかりません が、他社の事例で yy%向上した事例があります。実装はあとzz ⽇程度で完了する予定です。次回のキャンペーンがあればそこで 使⽤してみたいと考えていますがいかがでしょう? よければ、広 告・メールを担当している部署とつないでください。

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 企画案の例② トップページやアイテムの空きスペースに、Personalizeによる推薦アイテムを 表⽰する 27 • Personalize ハンズオンで、ユーザーが表⽰したアイテムに関連 するアイテムを提案する機能を検証しています。 • 既存の商品紹介ページのxxはスペースが開いており(添付図参照)、 ここに表⽰して効果を計測できないかと考えています。実装⾃体 はあとyy⽇程度で完了する予定で、他社の事例で zz%向上した 事例があります。 • 承認が頂ければ、このまま実装して計測してみようと思いますが いかがでしょうか? 懸念事項があれば教えてください。

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© 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Thank you! 28