「なぜその商品を買ったのか」という購買動機でグルーピング

　FLoCとは、Googleが提唱しているポストCookie時代の新しいパーソナライゼーションテクノロジーだ。これまではユーザー個人をターゲティングし、パーソナライズしていたが、FLoCは「群衆理解」と呼ぶべきもので、ある傾向性を持つグループごとにターゲティングしていく手法となる。nununiには、これと同じテクノロジーが実装されているという。そのキーとなるのが、ユーザーごとの「購買動機」だ。

　購買動機とは、簡単にいえば「なぜこの人はこの商品を購入したのか」というWhyの部分に当たる。これまでは、たとえばある人がメガネを見ていたら、レコメンドエンジンは「この人はメガネを探している」と判断し、様々なメガネを提示する。なぜなら、その人が「なぜメガネを探しているのか」というWhyは判断しようがないからだ。

　nununiでは、この購買動機を推定することに成功し、購買動機で群を作ってターゲティングしていく。この購買動機を推定する1つの要因に、「前述した商品理解というアプローチがあります」と吉澤氏は説明する。商品の特性を理解することで、「この人はなぜその商品に興味を持ったのか／購入したのか」という点が浮かび上がるという。

　たとえばある人が、メガネを見て、ヘッドフォンを見て、短パンを見たとする。一見するとつながりがわからないが、これらの商品はすべて「ランニング用」という特徴があったとしたらどうだろう。「ランニングを始めたいので、用具を一揃い購入したい」というWhyが見えてくる。

　「この購買動機がわかれば、メガネだけでなく、ランニング用のシューズや時計など関連用品を勧めたりして、偶発性を喚起させることができます。つまり消費者理解だけでなく、商品理解を加えることで、購買動機を推定し、購買動機別にユーザーをターゲティングしていく。これがnununiが実現している群衆理解という考え方です」（吉澤氏）

購買動機を基に、商品情報にマイクロニーズタグを自動付与

　nununiでは、AIが商品紹介コンテンツから商品の特徴を理解すると共に、購買動機を学習して「マイクロニーズタグ」を自動的に生成・付与していく。同社ではこれを「タグ接客」と呼んでいる。タグは、ユーザーの行動を見て購買動機を推定しながらリアルタイムに変更されるので、新規ユーザーはもちろん、新商品に対しても同じように適用できるという。

　たとえばある人が、ビートルズのロゴが入ったTシャツを見て、ジョン・レノンのiPhoneケースを見た場合、「ビートルズグッズを探している」と判断できる。別の人が、ビートルズのロゴが入ったTシャツを見て、その後オアシスのロゴが入ったTシャツを見たら、「ブリティッシュロックバンドのグッズを探している」と思われるし、ビートルズやオアシスに加え、映画シリーズのロゴが大きく入ったTシャツを見ている人がいれば、単に「ロゴTシャツを探している」と推定できる。

　そのたびごとに、nununiでは、「#ビートルズ パーカー」「#ロック グッズ」「#ロゴ Tシャツ」といったように、タグをリアルタイムに生成・付与していく。反応によって購買動機がどんどん浮かび上がり、最適なタグに変化していくので、より動機に近い、楽しい買い物体験につながっていくという。

　「これにより、ユーザーは、よりニーズに合った商品に出会う率が高まりますし、偶発的消費につながる楽しい買い物体験が期待できます。これまでは、商品カテゴリーに沿って、何が自分に適しているかをユーザー自身で探す必要がありましたが、購買動機に沿ってターゲティングすることで、これまでのEコマースでは難しかった、リアル店舗に近い買い物の楽しみが再現できます」（吉澤氏）