どうでもいいことですが:Amazonのレコメン
金森はアマゾンのかなりのヘビーユーザーです。
そのかいあってか、以前はなかなかしっくりくるレコメン(商品推奨)はなかったんですが、最近ではかなり「これは!」というものが多く、メールやサイト内で出されるお勧めによって商品を購入していました。
が、今日、メールで久々に「大外れ」なレコメンがきました。
あまりに面白いので、以下に転載します。
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Amazon.co.jpのお客様へ、
Amazon.co.jpで、以前に『アルプスの少女ハイジ 劇場版』をチェックされたお客様に、DVD『日本沈没 スタンダード・エディション』のご案内をお送りしています。 DVD『日本沈没 スタンダード・エディション』、2007年1月19日発売予定です。 今なら¥ 997OFF。ご予約は以下をクリック。
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アマゾンのレコメンは、似たプロフィールや購買傾向、サイト内行動傾向を持つユーザーが購買した商品を、別の未購入ユーザーに提示する「協調フィルタリング方式」のはず。
だとすれば、本当に「アルプスの少女ハイジ」を買った多くのユーザーが、「日本沈没」を発売前に商品検索したりしているんでしょうか???
フシギです。
皆さんも???というレコメンに出会われたら、情報をお寄せください。
ちょっと研究してみたくなりました。
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アマゾン側がとても困るのは、ユーザーが、誰かの代わりに商品を購入しちゃうことだそうです。本人の購買履歴から浮かび上がってくるはずの嗜好の一貫性というか共通性の軸の精度が低下しますからね。
日本沈没を買ったオヤジが、自分の子供のためにアルプスのハイジを買うというのは、結構多いパターンだったのかも知れません・・・
Posted by: 松尾 順 | 2007.01.05 06:23 PM
mixiのコミュから流れてきました~(^^)
Amazonのレコメンは見た目すごくOne to Oneっぽく見えますが、個々人のプロファイルはあまり重視してなかったかと思います(昔Amazonの人から聞いた話なので、いま違っていたらごめんなさい^^;)。
彼らはあくまで流通業なので、細かいフィルタリングでを精度を上げて、リサーチ会社がやるような本格的なデータマイニングまでやる気はない。システム負荷や手間も考えて必要ないと割り切っているとか。
したがって、人を軸にするのではなくあくまで商品が軸。
でも、これがとても分かりやすくて、合理的かつ効果的。
レビューが強力なPUSH材料になっているし。
松尾さんがコメントされているように、通販でよく起こるのが、購入者と実使用者が違うケースですね。特におもちゃやゲームなんて、30~40代の女性購入者がたくさん出てきますから。
でも、Amazon流に割り切ってしまえば、30~40代の女性はおもちゃやゲームを買う確率が高い(特にクリスマス商戦)ということさえ押さえておいて、あとは過去の購入履歴とぶつけるだけ。そうなると個人の嗜好性なんて関係なくなりますね。そういうことも想定して、あくまで人ではなく商品を軸にしているのだと思います。
昔聞いた話と古い知識で書いているので、違っていたら遠慮なく修正してしてくださいm(_ _)m
Posted by: Flat Drive | 2007.01.06 09:45 PM
まったくの推測ですが、
ハイジと日本沈没は“初回放映時期”といった商品属性つながりではないでしょうか?
Flat Driveさんのおっしゃる通り、“顧客軸ではなく商品軸”のレコメンドによって、顧客にしてみれば“予想外”な商品を認知させるロングテールが機能するところなのかと。
Posted by: 課長007 | 2007.01.08 02:17 AM
皆様、コメントありがとうございます。
ご指摘いただくと、確かに身に覚えがあります。
以前、娘に見せようと、昔の「カルピス名作劇場」(後の「ハウス名作劇場」でしたか・・・?)のハイジをはじめ、フランダースの犬、ラスカルなどを続けて購入しています。
また、調べてみると「ハイジ」と「日本沈没」共に放映は74年でした。
この情報だけでは、放映年つながりでアルゴリズムを組んでいるのか、たまたまその世代の人が、私と同じように子供に名作劇場DVDを購入し、一昨年のリメイク版映画のDVDや原作書籍を購入し、「日本沈没」商品つながりでアルゴリズムが組まれているのか判りませんが、いずれにしても商品つながりと購入パターンが効いているのは確かなようですね。
また、「これは?」というレコメンに出会ったら、ご紹介しますので、ご意見を賜りたく、よろしくお願いいたします。
Posted by: 金森努 | 2007.01.08 12:49 PM