Amazonのレコメンデーションは簡単にいうと下記のような仕組みになっています。
◼Aさんの買った本
『バカの壁』
『断捨離』
『PDCAこれだけ』
◼Bさんの買った本
『バカの壁』
『PDCAこれだけ』
ここでAさんは『断捨離』を買っているのに、ほとんど同じものを買っているBさんは『断捨離』買っていない。じゃあ、Bさんに『断捨離』を勧めてみようというわけです。
- 仕組み的には簡単ですので、ポイントを把握すればExcelでもできますし、とても役に立つものです。これは実はExcelのオートフィルタを使えばできます。この場合、項目の一行をオートフィルタに指定して、書名の列から『バカの壁』のプルダウンメニューを選べばいいのです。
参考
オートフィルタの基本 [エクセル（Excel）の使い方] All About http://bit.ly/11Rjmei
そうすれば、『バカの壁』は買ったけど、『断捨離』を買っていない人が、『断捨離』を空白にしたままずらっと出てきます。Amazonのレコメンデーションシステムはこれを大量にやっているだけなのです。お手軽にできますのでぜひやってみてください。
では実際どんなことに具体的に使うかです。
前回のアメブロ連動アクセス解析で、メルマガを発行した人たちが、どんなことに興味を持っているのかが、明らかになっていきます。
最初はまったくブラックボックス。でも、回を重ねるごとにだんだんと興味を持ってアクセスしてくれるトピックスがわかってきます。
これを先ほどの書名のように、Excelに記入していきます。買った書名でじゃなく、興味を持ったトピックスというわけですね。
- そうすると、似たような人にもかかわらず、まだお勧めしていないオススメしたらかなりの高確率で反応してくれるトピックスが見えてきます。これが半自動アマゾンシステムです。
ですので、メルマガの読者はお客さんを絞り込むべき不良顧客なのではなくて、何に興味をもってくれて何に興味がないのかを教えてくれる存在なのです。その場で絞り込んでしまうと、この貴重なマーケティングデータが取れません。ですので、このヒントの宝庫を決してこの段階で絞り込んで捨ててはいけないのです。
さらに、このヒントとなってくれたお客様候補の方々も、実際に見込み客にしてしまいましょう。
それが次回【３アクションボックスにいれる（分類リストとアクションプランを半自動で動かす）】になります。
次回もよろしくお願いします。