NETFLIX vs 北海道の小さな書店 ~究極のパーソナル化とは何か?を考える~

2019/4/23

あなたが今、自分のPCやスマホでこのコラムを読んでいるのなら、ブラウザをもうひとつ立ち上げてamazonやYouTubeを開いてみてください。
 
・・・開きましたか?
 
そして今開いたその画面、あなたの同僚や友人にそのままの状態ですぐに見せることができますか?
 
ちなみに、私はできることなら見せたくありません。
なぜなら、リコメンド欄が●●●(自主規制)な動画や●●●(自主規制)な書籍で埋め尽くされていて、自分の性癖や嗜好が丸裸にされてしまっている感じがとても恥ずかしいから。
 
さて、本題。
 
なぜ私にこのような恥ずかしい現象が起こってしまうかというと、それは私のAmazonやYouTubeが過去の閲覧履歴や購入履歴によって「パーソナル化」されているからなんですね。
 
この怖い、もとい便利な機能、今やECや電子書籍、動画配信といったサービスでは当たり前のように備わっています。
そしてその究極系といわれているのがNETFLIXのレコメンデーション機能です。
 

自分好みのコンテンツに出会う確率を上げる、NETFLIXのパーソナル化

NETFLIXでは、ユーザのあらゆる視聴行動をデータとして蓄積・分析し一人ひとりに最適なコンテンツをレコメンドするシステムを構築しています。
それがどのくらいのレベルかというと「具体的には、どのコンテンツを見たのか、あるいは見なかったのか、どのくらいの速度で見たのか、どのデバイスで見たのか、1日のいつ見たのかといったことです。夜見たいものと昼に見たいものでも変わってきますから。 コンテンツについては、監督やキャスト、脚本はもちろん、どれくらい見る人にとって複雑な内容か、シーンの数、ロケーションの数といったデータを組み合わせて、それがメンバーに合ったものかを検討します。(グレッグ・ピーターズ氏インタビュー/日経トレンディネット2018年6月7日より)」というように、ユーザの行動やコンテンツ内容をたくさんのファクトに分解し、それを組み合わせて分析することで究極のパーソナル化を実現しています。
そして同じタイトルを推奨する場合でも、ある人にはアクションシーン、ある人には出演俳優、という具合にレコメンドバナーの訴求までユーザ一人ひとりに合わせて変えています。
そしてこれらのことによって、ユーザが自分好みのコンテンツに出会う確率を飛躍的にあげているのです。

その人に合った新しい価値に出会わせる、いわた書店のパーソナル化

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ライター:神津 洋幸


ストラテジックプランナー、リサーチャー。 Webプロモーションの戦略立案、Web広告効果の分析・オプティマイズ、各種リサーチなどを担当。前職はマーケティングリサーチ会社にて主に広告効果の調査・分析・研究業務に従事。2004年より現職。

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