Initial | 2016.07.25
1ヶ月でアイテム閲覧数約4倍UP! ファッションアプリ「iQON」の機械学習を活用したレコメンドコンテンツが好調

1ヶ月でアイテム閲覧数約4倍UP! ファッションアプリ「iQON」の機械学習を活用したレコメンドコンテンツが好調

Coutersy of VASILY
Coutersy of VASILY

「その服が好きならこれもいいんじゃない?」ってアドバイスをくれる、お洒落な友達が出来たみたい。

ファッションアプリの「iQON」が、機械学習を活用したユーザー単位での商品レコメンドコンテンツの提供により、ユーザーのアイテム閲覧数が導入前の約四倍に向上、提携ECサイトが販売しているアイテム購入率が約2倍に向上したと発表しています。

「トレンドが見つかる・買える・貯められる」をコンセプトに、ダウンロード200万件を突破しているiQON。現在では80万点を超えるファッションアイテムを閲覧、購入することが出来るように。その一方で、膨大な情報量から好みのアイテムをスピーディに見つけ出すことが難しくなっていることが課題になっていたんだとか。

iQONが2016年6月から導入を開始したレコメンドコンテンツ「for You」は、ユーザーが閲覧したアイテムや“LIKE”したアイテム、購入したアイテムなどの傾向から、それぞれの好みを学習し把握。個々の好みに合ったアイテムを「1日1回10アイテム(有料会員は1日1回100アイテム)」提案するという機能。

ファッションアプリ「iQON」のレコメンド機能「for You」画面
ファッションアプリ「iQON」のレコメンド機能「for You」画面

また、あわせて機械学習の一種であるディープラーニングを活用し、今見ているアイテムと形や色が似たアイテムを提案する「類似アイテムレコメンド」機能も導入。ユーザーが閲覧したアイテムの詳細ページ内で「似ているアイテム」として表示され、「1アイテムに対して4アイテム(有料会員は1アイテムにつき20アイテム)」が同時比較できるようなインターフェースとなっています。

オンラインショッピングをする時に「このブランドのこの色のこのサイズを買う」と決めて画面を開くことって少ないのではないでしょうか。お買い物したい気分なのに、なかなか欲しいものが見つからなくて冷めちゃった、なんてよくある話。

iQONを開いて「こういう服好きだなぁ」ってLIKEをぽちぽち押しておくだけで、自分がどんな傾向のファッションが好きなのか客観的に知ることも出来るし、「その服が好きならこれもいいんじゃない?」なんてアドバイスをくれるお洒落な友達が出来たみたい。ファッションの楽しみ方を教えてくれる先生のような存在が出来ると、もっとお買い物も楽しくなりそうですね。

iQON

www.iqon.jp

Text:Miho Iizuka

Miho Iizuka



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