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旅行予約サイトにおけるレコメンデーション導入効果の最大化
- 3. 3 レコメンデーションによる収益向上と需要分散 宿別予約数 宿1 宿2 ・・・ 宿N レコメンデーション導入効果 • 全体の予約数拡大、収益向上が実現する。 • テールの裾が厚くなり、需要が分散される。 レコメンデーション導入により、CTR・CVRが改善し、全体の予約数が向上。さ らに、パーソナライズされたレコメンドにより需要が分散され、宿別の予約数に 関して、裾が厚い分布になる。 ー 導入前 ー 導入後
- 6. 6 既存顧客に対するレコメンド ある顧客が、宿Aと宿Bを参照したが、どの宿を予約するか迷っている。 各宿が同時に参照された回数は以下の通り。宿Aに対しては、宿Bが同時 に参照される回数は1,000回。しかし、宿B単体での参照回数は6,100回 と最も多く、メジャーな宿であることがわかる。参照回数だけを参考にしては、 ありきたりのレコメンドになってしまう。 参照回数（実績） A B C D total A - 1,000 100 100 1,200 B 1,000 - 100 5,000 6,100 C 100 100 - 100 300 D 100 5,000 100 - 5,200 total 1,200 6,100 300 5,200 12,800
- 7. 7 既存顧客に対するレコメンド ありきたりのレコメンドになることを回避するために、各宿が同時に参照される 期待値を算出し、期待値と実績値からリフト値を算出する。 宿A・宿Bの同時参照の期待値 ＝ 宿A合計参照数 × (宿B合計参照数÷合計参照回数) ＝ 1,200 × (6,100 ÷ 12,800) = 572 参照回数（実績） A B C D total A - 1,000 100 100 1,200 B 1,000 - 100 5,000 6,100 C 100 100 - 100 300 D 100 5,000 100 - 5,200 total 1,200 6,100 300 5,200 12,800 参照回数（期待値） A B C D A - 572 28 488 B 572 - 143 2,478 C 28 143 - 122 D 488 2,478 122 - リフト値 A B C D A - 1.75 3.56 0.21 B 1.75 - 0.70 2.02 C 3.56 0.70 - 0.82 D 0.21 2.02 0.82 - 宿A・宿Bの同時参照に関する期待値 ＝宿A・宿Bの同時参照回数 ÷宿A・宿Bの同時参照期待値 ＝ 572 ÷ 1,000 = 1.75
- 8. 8 既存顧客に対するレコメンド 宿Aに対して、参照回数で宿Bが大きいが、リフト値は宿Cが大きく、最終的に 宿Cがレコメンドされる。リフト値の直観的理解としては、期待値に対して実績 値がどの程度大きいかを表す指標。 参照回数（実績） A B C D total A - 1,000 100 100 1,200 B 1,000 - 100 5,000 6,100 C 100 100 - 100 300 D 100 5,000 100 - 5,200 total 1,200 6,100 300 5,200 12,800 リフト値 A B C D A - 1.75 3.56 0.21 B 1.75 - 0.70 2.02 C 3.56 0.70 - 0.82 D 0.21 2.02 0.82 -
- 9. 9 既存顧客に対するレコメンド 実施的な問題として、リフト値に対して、クチコミで重み付けをした指標により レコメンドする宿を決定。また在庫の欠品リスク等により重み付けをすることも 考えられる。 リフト値 A B C D A - 1.75 3.56 0.21 B 1.75 - 0.70 2.02 C 3.56 0.70 - 0.82 D 0.21 2.02 0.82 - クチコミで重み付け A B C D クチコミ 5 4 3 5 A - 6.99 10.67 1.03 B - 2.10 10.09 C 2.80 - 4.10 D 8.07 2.46 -
- 11. 11 レコメンデーション導入効果 CTR・CVR改善による収益性向上 • 旅行サイトでのレコメンデーション導入効果 CTR：4倍、CVR：1.2倍 • グルメサイトでのレコメンデーション導入効果 CTR：2倍、CVR：1.5倍 在庫観点でのインパクト • 需要が分散されることによる欠品率の低下 • 欠品が予想される在庫確保に向けた営業戦略立案