「gooラボネットの未来プロジェクト」でレコメンデーションを考えた

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レポートが遅れ気味になっていますが、かれこれ10日以上前の2009年2月5日にAMNさん主催で開催された「gooラボネットの未来プロジェクト」に参加してきました。

今回のイベントの会場は渋谷のタワーレコードの地下スタジオで行われました。

「gooラボのイベントでなぜにタワレコ？」と思ったのですが、内容としてはタワレコが実際に店舗でやっているようなレコメンデーションを確認しつつ、ネットの技術を使ったらレコメンデーションはどうなるか？

といった辺りが主旨だった模様。

＜参考というか、基本として＞
「レコメンデーション」というのは、勧める、奨励するという意味の言葉で、ネットではアマゾンの「これを買った人はこれも・・・」などが有名。
なんかWeb3.0はレコメンドだ、、、なんて事も聞きましたが、まあ、それは結果次第かと思います。

gooラボ側としては、リアルでレコメンデーションをしているタワレコのノウハウを聞いてシステムにフィードバックしていこうという意図＆取り組みだとは思いますが、どうもアプローチの方向が違いすぎている印象を受けました。

各側のアプローチの方向はこんな感じ
・タワレコ→店舗にいるバイヤーの価値観から
・gooラボ→購入するユーザーの履歴等から

この、店舗にいるバイヤーの価値観って「勘」や「経験」「閃き」など不確定要素が入りまくるので、数値化がかなり難しいと思います。逆にユーザーの履歴等は実際に数字として蓄積されるから完全に数値化されたものになります。

ここにギャップがあることはわかっていたので、公開ディスカッションになったと思いますが、予想以上にタワレコの店頭のレコメンデーションにおける感覚値の割合が大きかったので、迷宮入りっぽくなったかな・・・

それにしてもタワレコの田中さんの商材探しからPOP作りを含めた店頭でのアプローチの話は、意外性は少ないものの、実際にやっている人の話を聞くと真実みがあってよかったですね。やっぱり店頭販売の基本は売り手の意識なんだな、、、ということが再確認できたので、収穫ありのイベントでした。

最後に、「今後Webとリアルのレコメンデーションの融合で可能になる理想のレコメンデーションとは？」というお題でグループワークを行いました。

これもまた迷走していましたが、システムが出してくるお勧めは意外性がなくつまらないという共通認識にはなった感じです。

そこからも紆余曲折ありつつ、最終的に結果に『ゆらぎ』を持たせること、そしてその『ゆらぎ』係数をキャラ立てしてユーザーが選べること。を発表しました（発表はnOObsのGomaさん）。

レコメンデーションのポイントはやっぱり誰がお勧めしてくれているのか、ってことになるのかと思います。この顔が見える仕組みを作っていかないとネットでのレコメンデーションは行き止まりになってしまう感じがします。

あともう一つ感じたのは、タワレコのレコメンデーションは基本的に「お店に入った時点」「特定のフロアに行った時点」といったポイントでセグメントが出来ている人にアプローチしているのに対し、Web側のレコメンデーションは「ゼロの状態」から考えているようにみえます。

gooラボなので、検索エンジンとしてのレコメンデーションを見ているのかもしれませんが、実際のECサイトで考えると自分のサイトに来ているお客様に特化したレコメンドエンジンがあったほうが使えるような気がします。