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はじめに

マーケターにとって、戦略的かつ的確なレコメンデーションを提供できるかどうかは、マーケティング施策の効果に大きく影響し、ビジネス全体の成功にも寄与します。レコメンデーションは購入履歴に基づいています。そのため、ユーザーが商品を気に入る可能性が高くなり、アプリへのエンゲージメントが向上します。レコメンデーションはエンゲージメントのためのツールとして機能し、新商品の探索、プラットフォームでの滞在時間の増加、ロイヤルティプログラムへの参加など、顧客がブランドとより多く関わるよう促します。 たとえば、クイックサービスレストラン（QSR）は、個人の過去の購入に基づいたアイテムを紹介する、カスタマイズされたコンテンツを送信できます。また、ユーザーの嗜好に合った新商品を表示して、商品の発見を促進することもできます。時間の経過とともに、既知のユーザーの購入品目の種類と購入額が増加し、顧客ロイヤルティの向上とリピーターからの収益増加につながります。 この記事では、ユーザーの購入履歴に基づいてメニューアイテムをレコメンドする AI レコメンデーションを作成します。

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期待される結果

このケースでは、マーケターがユーザーの行動を分析し、ユーザーの購入履歴に基づいてレコメンドされたメニューアイテムをユーザーに送信します。これにより、ユーザーは Recommended items の AI または機械学習（ML）アルゴリズムに基づいて、気に入る可能性のある新商品を試すことができます。

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商品カタログを作成する

このセクションでは、次の見出しと内容でカタログを作成します。カタログには次の必須フィールドが含まれている必要があります。

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レコメンデーションを作成する

このセクションでは、ユーザーのアクションに基づいてレコメンデーションを作成します。

1. MoEngage ダッシュボードに移動し、左側のナビゲーションから Content > Recommendations を選択します。Recommendations ページが表示されます。詳細については、Creating User Action Recommendations を参照してください。
2. 右上の + Create recommendation をクリックします。最初のステップ “Select recommendation model” に移動します。
3. Recommended items モデルを選択し、Next をクリックします。2 番目のステップ “Create recommendation” に移動します。次の詳細を入力します。
   1. Recommendation name: レコメンデーションの名前を入力します。
   2. Recommendation description: レコメンデーションの説明を入力します。この説明は、モデルの目的を理解するのに役立ちます。
   3. Catalog: レコメンデーションの対象となるカタログを選択します。
4. モデルは次のようになります。 ここでは、レコメンデーションモデルはユーザーの購入履歴に基づき、AI/ML アルゴリズムで動作します。通常、レコメンデーションモデルは Product Viewed、Browsed、Add to Cart などのすべてのイベントを考慮しますが、このケースでは Product Purchased、つまり購入履歴に基づいて商品を絞り込んでいます。
5. Create をクリックして変更を保存し、モデルを実行します。Recommendations のホームページでは、ステータスが Active になります。

レコメンデーションを作成したので、次に Push キャンペーンを作成し、Recommendations を使用してパーソナライズしましょう。

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Push キャンペーンを作成する

このセクションでは、キャンペーンを作成します。

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ステップ 1: ターゲットユーザー

1. 左側のサイドバーで Engage > Campaigns をクリックして + Create campaign をクリックするか、+ Create new > Campaign をクリックします。
2. Outbound で、Push > Periodic を選択します。 キャンペーン定義の最初のステップ “Target users” に移動します。
3. 次の詳細を入力します。
   • Team: 組織のアカウントでチームが有効になっている場合は、チームを選択します。
   • Campaign name: キャンペーンの名前を入力します。
   • Campaign tags: 必要なキャンペーンタグを選択します。
4. Target Audience セクションで All users を選択します。
5. Target Platforms セクションで Android を選択します。
6. Next をクリックして 2 番目のステップ “Content” に移動し、Push キャンペーンのコンテンツを定義します。

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ステップ 2: コンテンツ

1. 使用するテンプレートを選択します。この例では Basic notification を選択します。
2. Message title フィールドにタイトルを入力します。
3. メッセージを定義する際に、定義したレコメンデーションによって生成された商品セットを選択します。Push Personalization ポップアップで ”@” を入力し、作成したレコメンデーションの名前を検索します。 レコメンデーションを使用すると、キャンペーンのタイトル、本文、ランディングページをパーソナライズできます。たとえば、顧客が 3 種類のコミュニケーションを希望する場合、それぞれに異なるレコメンデーションを含む 3 種類のコミュニケーションを用意できます。 同じ順序で Email に配置することもできます。 Row 1 は Choice 1 のレコメンデーション、Row 2 は Choice 2 のレコメンデーション、Row 3 は Choice 3 のレコメンデーションです。これらのレコメンデーションは、在庫状況とサイズに基づいてフィルタリングされます。
4. Next をクリックして 3 番目のステップ “Schedule and goals” に移動し、キャンペーンのスケジュールとゴールを定義します。

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ステップ 3: スケジュールとゴール

1. Send campaign セクションで、キャンペーンをユーザーに配信するタイミングと配信の周期を選択します。
2. 要件に応じて配信設定を変更します。これらの設定の詳細については、Create Push Campaigns を参照してください。
3. Publish をクリックします。

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まとめ

この記事では、ユーザーの購入履歴に基づいてメニューアイテムをレコメンドする AI レコメンデーションを作成しました。 レコメンデーションは、アプリの利用を促進し改善するための鍵です。これらのアウトバウンドのレコメンデーションはユーザーにナッジするだけでなく、適切な商品セットを適切なタイミングで送信することで、ユーザーがさらに多くを試すよう促し、アプリへの定着率を高めます。