ZOZOTOWNでの推薦システム 活用事例の紹介 株式会社ZOZO
 技術本部 データシステム部 推薦基盤ブロック
 ブロック長
 寺崎 優希 Copyright © ZOZO, Inc. 1 2024/10/28 @生成AI Conf - AIレコメンドシステムの最前線を語る

© ZOZO, Inc. 株式会社ZOZO 技術本部 データシステム部 推薦基盤ブロック ブロック長 技術本部 データサイエンス部 推薦研究ブロック ブロック長 寺崎 優希 最高のZOZOTOWNを作るために2つの推薦系チームの リーダーを兼務しています。 先々週RecSys2024 in Bariに参加して推薦システムの最 先端に触れてきました。 趣味は鳥貴族です。 2 渡航前日に購入したネックピローで快眠している図

© ZOZO, Inc. https://zozo.jp/ 3 ● ファッションEC ● 1,600以上のショップ、9,000以上のブランドの取り扱い ● 常時102万点以上の商品アイテム数と毎日平均2,600点以上の新着 商品を掲載（2024年6月末時点） ● ブランド古着のファッションゾーン「ZOZOUSED」や コスメ専門モール「ZOZOCOSME」、シューズ専門ゾーン 「ZOZOSHOES」、ラグジュアリー＆デザイナーズゾーン 「ZOZOVILLA」を展開 ● 即日配送サービス ● ギフトラッピングサービス ● ツケ払い など

© ZOZO, Inc. 4 本日お話しすること・しないこと 話すこと ● ZOZOTOWN にまつわる推薦システムの変遷 ● 様々な推薦システムの開発に至った経緯など 話さないこと ● 推薦システムの技術的な話 ○ (例). 使用している ML モデルの詳細, システムアーキテクチャの詳細, etc.

© ZOZO, Inc. 5 ZOZOTOWNの推薦システム3選 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 2. ホーム面モジュール 3. マーケティングオートメーション（MA）

© ZOZO, Inc. 6 ZOZOTOWNの推薦システム3選 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 2. ホーム面モジュール 3. マーケティングオートメーション（MA）

© ZOZO, Inc. 7 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 - 機能概要 ● ZOZOTOWN内の商品を押下した際の遷 移先ページの下部にある枠のこと ● おすすめアイテム枠では詳細面で表示さ れている商品に基づく推薦商品が表示さ れる Scroll アプリ商品詳細面の例

© ZOZO, Inc. 8 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 - 考慮事項 ● クエリ商品とユーザー行動ログを使って おすすめアイテムを推薦する際に考慮す ることは多岐に渡る ○ 最適化する指標と KPI ○ 推薦アイテムの更新頻度 ○ コールドスタートアイテムの取り扱い ○ システム導入・運用コスト ○ 秒間あたりのリクエスト数 ○ レイテンシ ○ etc. ● ユーザーID ● 過去に閲覧した商品のID等 クエリ商品 ユーザー行動ログ おすすめアイテム

© ZOZO, Inc. 9 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 - 推薦モデル変遷 ● 〜2019年 ○ ルールベースの推薦ロジックをクエリで構築 ○ バックエンドチームで管理する API で運用 ● 2020年 ○ 推薦モデルのML化を開始・ABテスト実施 w/Google Cloud ○ 内製モデルの開発も開始 ● 2021年 ○ ABテストを繰り返すも鳴かず飛ばず ● 2022年 ○ Recommendations-AIをPC/SPに100%リリース ● 2023年 ○ Recommendations-AIをアプリに100%リリース ● 2024年 ○ 内製モデルをフォールバック用のモデルとして100%リリース

© ZOZO, Inc. 10 ZOZOTOWNの推薦システム3選 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 2. ホーム面モジュール 3. マーケティングオートメーション（MA）

© ZOZO, Inc. 11 2. ホーム面モジュール - 機能概要 ● ZOZOTOWNを起動した時に最初に開か れるページ ● モジュールと呼ばれる単位で施策ごとの 商品をグルーピングしている ● ホーム面上部のモールタブと性別タブの 組み合わせで表示されるモジュールが異 なる モジュール scroll モール 性別

© ZOZO, Inc. 12 2. ホーム面モジュール - パーソナライズ内容 大きく分けて以下の2パターン 1. モジュール内に表示される商品のパーソナライズ 2. モジュールの並び順をパーソナライズ

© ZOZO, Inc. 13 2. ホーム面モジュール - パーソナライズ内容 大きく分けて以下の2パターン 1. モジュール内に表示される商品のパーソナライズ 2. モジュールの並び順をパーソナライズ 今人気のマストバイアイテム！！ ユーザーA ユーザーB 今人気のマストバイアイテム！！ 同じモジュール（=商品の訴求軸）でも 表示される商品がユーザーごとに異なる ・トレンドアイテム全般を好むユーザーAには広く浅く ・最近メガネを探しているユーザーBにはメガネや小物系を

© ZOZO, Inc. 14 2. ホーム面モジュール - パーソナライズ内容 大きく分けて以下の2パターン 1. モジュール内に表示される商品のパーソナライズ 2. モジュールの並び順をパーソナライズ 今人気のマストバイアイテム！！ ユーザーA ユーザーごとに表示されるモジュールと 並び順を変える ・トレンドアイテム全般を好むユーザーAにはトレンドを 　押さえたモジュール ・小物をよく閲覧するユーザーBには雑貨系のモジュール いま羽織りたいライトアウター おうち時間を楽しむインテリア ユーザーB 今人気のマストバイアイテム！！

© ZOZO, Inc. 15 2. ホーム面モジュール - 事例1 ● モジュール内に表示される商品のカテゴリーとブランドをパーソナライズ ● アップデートを加える度にA/Bテストを行い現在の形に 商品検索条件に推薦カテゴリー による絞り込みを決定 商品検索条件に推薦ブランドに よる絞り込みを追加 ルールベースによる 行動ログの集計 ML モデルによる 推薦ブランドの予測 ※上記はイメージ画像です チェックしたカテゴリーのおすすめアイテム ソックス/靴下 カテゴリー ブランド

© ZOZO, Inc. 16 2. ホーム面モジュール - 事例2 ● ユーザーごとにモジュールが表示される順序をパーソナライズ ○ サイト上に表示できるモジュール数には限りがあるため、N 件ある表示候補モジュールの中 から k 件選んでいる 今人気のマストバイアイテム！！ いま羽織りたいライトアウター … ● 今人気のマストバイアイテム！！ ● いま羽織りたいライトアウター ● 着回し力抜群の厳選トップス ● 秋冬カラーの注目アイテム ● … 表示候補モジュール モジュール企画チーム 企画 & 入稿 計50件程度 ユーザー ZOZOTOWN上での 行動ログ データベース MLモデル 最適な 並び順を予測 計30~40件程度

© ZOZO, Inc. 17 ZOZOTOWNの推薦システム3選 1. 商品詳細面おすすめアイテム枠 2. ホーム面モジュール 3. マーケティングオートメーション（MA）

© ZOZO, Inc. 18 3. マーケティングオートメーション（MA） - 概要 ● メールやLINE、プッシュ通知等のコンテンツをパーソナライズする ● 役割分担は以下の通り ○ コンテンツのパーソナライズ：推薦チーム ○ 配信処理：MAチーム ● 配信タイミングもユーザーごとにパーソナライズされている クーポンメールの イメージ

© ZOZO, Inc. 19 3. マーケティングオートメーション（MA） - 事例 運用されている推薦システムの一例 ● シューズアイテム推薦 ○ シューズコンテンツを訴求 ● ラグジュアリーアイテム推薦 ○ ZOZOVILLA (ラグジュアリーアイテム) のコンテンツを訴求 ● コスメアイテム推薦 ○ コスメコンテンツを訴求 ● クーポンショップ推薦 ○ クーポン対象となっているショップを訴求 etc.

© ZOZO, Inc. 20 ZOZOTOWNの推薦システム年表 2019年 商品詳細面おすすめアイテム枠 　・推薦モデル導入検討開始 2020年 2021年 ホーム面 　・モジュール推薦用APIリリース MAシステム 　・シューズ推薦リリース 　・ラグジュアリアイテム推薦リリース 商品詳細面おすすめアイテム枠 　・内製モデル開発開始 　・A/Bテスト開始、長き戦いの始まり MAシステム 　・推薦モデル開発開始 　・リテンション最適化モデルリリース 2022年 商品詳細面おすすめアイテム枠 　・Recommendations-AI リリース（PC/SP） ホーム面 　・第1弾パーソナライズモジュールリリース 　・第2弾パーソナライズモジュールリリース MAシステム 　・コスメ推薦リリース 2023年 商品詳細面おすすめアイテム枠 　・Recommendations-AI リリース（App） ホーム面 　・第3弾パーソナライズモジュールリリース MAシステム 　・クーポンメール推薦リリース 2024年 商品詳細面おすすめアイテム枠 　・内製モデルリリース（for fallback） ホーム面 　・モジュール並び順パーソナライズリリース 20XX年 To Be Continued…

© ZOZO, Inc. 21 今後のZOZOTOWNの推薦システムが向かう先 ● Beyond-accuracy metrics (e.g. 多様性, 新規性, etc.) を追求 ○ ホーム面・商品詳細面など全ての場所で CTR 最適を目指せば良いのか？ ○ CTR 最適を目指したリターゲティング偏重な推薦は最高の UX か？ ● WEAR のデータを活用したクロスプラットフォーム・マルチドメイン推薦 ○ ZOZOTOWN 上でのコーディネートの推薦・パーソナライズ ■ いわゆる「こちらもいかがでしょうか？」でコーディネートを完成させる ■ ZOZONEXT の「似合う」の研究と地続きにある ● LLM による推薦体験の変革 ○ e.g. サイト上の行動ログを元にユーザーのコンテキストを LLM で解釈する ■ 検索機能との境界が曖昧になっていく

No content