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2003.06.18

リコメンデーションエンジン構築は実は簡単なはずだ

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＜直感＞今、「ひと気」で売るECから、「もの気」で売るビジネスに変わろうとしている。
かつてECは「売れる」ではなく「売る」だった。店長の力。
しかし、ADSLの普及により、（自発的に）「売れる」に変わりつつある。

＜事実＞
◇アマゾンは昔、高価なリコメンデーションエンジンを入れていたが、それをやめ、数年前から自前に切り替えたという記事があった。

＜推測＞
増え続けるユーザーに対して、リッチなリコメンデーションシステムでは売上１円あたりのシステム投資コストが見合わないという判断があったのだろう。そして、不要なものを削り自前で安くスケーラブルに作る方法を考えたのだろう。

＜購入法則＞
ユーザーは「似てるもの」の中から１つを選ぶ。その数は商品内容にもよるが2～7個が適正数。

＜目的＞
◇商品を買わせることが目的である。悩ませることが目的ではない。

◇つまり、顧客が他に買いそうな商品をおすすめし、将来的に買わせるのが目的ではなく、今選んでいる商品その中から確実に１つでも買わせることが目的なのだ。

＜結論＞
◇リコメンデーションの意味は前にユーザーが買ったものを緻密に、複雑に分析することではない。
◇リコメンデーションエンジンは「複数ユーザー：単品」の協調フィルタリングのみでかまわない。
◇「複数ユーザー対複数商品」のレコメンデーションは蛇足にすぎない。

つまり、レコメンデーションには複雑なシステムはいらない。つまり、「自前で作ったほうが、圧倒的に安い」。

データベースの中から、その商品を他に買った人が誰なのかを調べ、その人達が買った商品のうち上位のものを１～7個リスト化するだけでいい。

そして、その商品ごとに関連情報として持たせるだけ。リアルタイムで複雑な計算する必要なんかない。

＜メモ＞
協調フィルタリング
データマイニング
棚割
属性別ディレクトリ
コレスポンデンス分析
テキストサーチ
サーチワード・リコメンデーション

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