レコメンデーションテストのご紹介

今日の競争の激しいデジタル環境において、消費者は、Eコマースやメディア企業から受け取るレコメンデーションを含め、すべての体験がパーソナライズされ、関連性のあるものであることを期待しています。レコメンデーションは、企業がコンバージョン率と顧客維持率を向上させるための不可欠なツールであり、各訪問者に関連性の高い商品やコンテンツを提供することが成功のために欠かせません。実際、Dynamic Yieldの調査によると、パーソナライズされた商品のおすすめを利用する訪問者は、サイトの全訪問者と比較して、訪問者あたり平均収益（RPV）が最終的に2.8倍に向上することがわかっています。これは、トップライン収益の増加を目指すあらゆる企業にとって大きな向上効果です。

しかし、レコメンデーションは多くの企業にとってデジタル戦略の中心的なコンポーネントとしてすでに機能しているものの、デジタルプロパティにレコメンデーションウィジェットを導入しただけで成功が保証されるわけではありません。レコメンデーションウィジェットが実装された後、企業はそれが最適化されており、キャンペーンが最高パフォーマンスで稼働していることを確認する必要がありますが、このプロセスは見落とされがちです。レコメンデーションはビジネス収益のかなりの割合を占める可能性があるため、最適な結果を得るには、レコメンデーションウィジェットの継続的な最適化とテストが不可欠です。

• 商品詳細ページ（PDP）でキャンペーンを実行するマーケティング担当者は、「一緒に購入された商品」戦略または混合戦略（「一緒に閲覧された商品」戦略と「類似商品」戦略の混合）を使用した推奨ウィジェットの方がパフォーマンスが良いかどうかをテストできます。
• マーチャンダイザーは、Dynamic Yieldでマーチャンダイジングルールのさまざまな構成をテストし、全体的なパフォーマンスへの影響を測定できます。
• マーケターは、ホームページ上のレコメンデーションウィジェットについて、さまざまなレイアウト（レコメンデーションカルーセル対「Pinterest」風など）をテストできます。
• マーケターは、オーディエンスセグメントごとに異なるレコメンデーション戦略をターゲティングしてテストすることができました。例えば、商品詳細ページの有料検索トラフィックに対して、「人気急上昇」戦略や「類似商品」戦略のどちらのウィジェットを表示すべきかなどを検証可能です。

Dynamic Yieldを活用したレコメンデーションについての詳細は、以下をご覧ください。