インプリケーション 【レコメンド型チャットボットが導入ブランドに与える影響とそのメカニズムの解明Ⅴ】

この記事では、2019年の関東学生マーケティング大会でリサーチ賞を受賞した論文を紹介します。

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調査を通して導き出した示唆を元に、インプリケーションとして実務的な新規提案を行う。このインプリケーションでは、レコメンド型CBをより効果的に活用するために、「CBと一緒に悩みを解決する」という共創の経験を高め、ブランドへの好意的な態度を高めることを目的とする。

我々の提案は「レコギフ」である。「レコギフ」は、コメンド型CBによって、他人への贈り物を選ぶことのできるサービスに用いるシステム全体を指す。このサービスにはコミュニケーションメディアLINEを用いる。ユーザーがLINE上で、各企業の公式アカウントに対し、贈る相手のLINEアカウントを送信する。相手のアカウントの情報を「レコギフ」が読み取った上で属性や趣味趣向を判断、企業に匿名化して送信する。その情報を元に、企業はユーザーにプレゼントをオススメする、というものである。更に、会話によってオススメを取捨選択していくことができる。

既存のレコメンド型CBは、自身の情報をCBに提供することで、ユーザーはオススメを得ていた。しかし、「レコギフ」では、他人の好みに関するレコメンドも得ることができる。他人の好みを的確に把握することは難しく、プレゼント選びは、ユーザーが持つ、贈る相手に関する手がかりだけを元に行うことになる。しかし、「レコギフ」によって相手の趣味趣向を分析してもらうことで、これまでは考え得なかったプレゼントも選択肢に入り、「CBと一緒に悩みを解決する」という共創経験が高まるのではないかと考えた。今やLINEは、コミュニケーションツールとしてだけでなく、ショッピングや音楽、漫画などのサービスも提供している。それらの利用状況は、贈り先をセグメンテーションする上で「心理的変数」や「行動変数」として利用でき、活用することでこれまでのサービスとは一線を画したギフトのレコメンドを提供できるのである。

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