CX向上生成AIソリューション「ZETA CXシリーズ」を提供し、顧客体験価値の向上を支援するZETAは4月22日、AIレコメンドエンジン「ZETA RECOMMEND」の「マルチアングルレコメンド」が、ChatGPTアプリに対応したと発表した。商品の特徴やトレンド、またユーザーの興味関心を反映し、AIによって商品をレコメンドするデジタルシェルフをChatGPTアプリ内に表示することで、実店舗のような顧客体験を実現する。
ZETAの提供する「ZETA RECOMMEND」は、パーソナライズされたレコメンドによる潜在ニーズの発掘で収益とユーザ満足度を向上するマーケティングソリューション。人工知能等の活用でユーザーのニーズを予測する。
このほど、「マルチアングルレコメンド」が、ChatGPTアプリに対応した。「ZETA RECOMMEND」の「マルチアングルレコメンド」は、複数の観点から商品群を提示することで、ユーザーに新たな発見と納得感のある購買体験を提供する機能。今回のChatGPTアプリへの対応により、デジタルシェルフを対話型UI上で展開し、検索とレコメンドを統合した購買インターフェースを実現した。
「マルチアングルレコメンド」×Apps in ChatGPTによるデジタルシェルフ体験では、商品データ・ユーザー行動・検索文脈をもとに、用途別・人気・トレンド・ハッシュタグ・パーソナライズなど複数のレコメンド軸を生成。単一のリストではなく「棚」として商品群を提示することで、ユーザーは複数の視点から商品を比較・発見しながら、納得感のある選択が可能になる。
ChatGPT上では、ユーザーの問いかけ自体が強いコンテキストとなり、「敏感肌向け」「人と被らない」「レビュー評価が高い」などの意図をもとに、「ZETA SEARCH」と「ZETA RECOMMEND」が連携し、検索結果の延長として最適な商品提案を実現する。検索とレコメンドを分断せずに統合することで、回遊性や比較検討のしやすさを高める。
さらにマルチアングルレコメンドは、「ZETA HASHTAG」と連携し、商品特徴・利用シーン・トレンドワードを表すハッシュタグをレコメンド軸として活用する。これにより、従来の類似商品表示にとどまらない、テーマ性のある商品提案を実現し、レコメンド×ハッシュタグという新たな探索体験の幅を拡張する。
商品名が曖昧な状態でも、対話の中で条件に基づいた最適な商品にたどり着くことができるという特徴も備える。クチコミ・Q＆A・ハッシュタグ・検索クエリなどを横断的に活用したレコメンドにより、購買意欲の醸成を支援し、CVR、AOV(Average Order Value)、LTVといった主要KPIの向上に寄与する。
ECにおける検索は購買時の顧客接点として、ユーザーの意図を捉える最も重要な起点だが、近年は生成AIの普及により、曖昧なニーズの深掘りや比較検討を対話によって補完する動きが拡大している。こうした対話を起点とした購買行動の重要性が高まる中、ZETAは「ZETA CXシリーズ」のAIエージェント対応を推進。
OpenAI「Apps in ChatGPT」への対応や生成AI連携基盤「ZETA LINK for AI」の提供、チャネルトークとのサービス連携開始などを通じて、対話を起点とした新たな購買体験の高度化に取り組んでいる。
また、検索・レコメンド・コンテンツなどを横断し、複数の観点で商品群を提示する「デジタルシェルフ」が、新たな購買のインターフェースとして海外で注目されており、今後国内においても需要の高まりが期待されている。一方で、このようなデジタルシェルフを生成AI上の対話インターフェースで動的に構成・表示する取り組みは、現時点では限定的にとどまっている。
こうした対話型インターフェースへのニーズの高まりと、デジタルシェルフに対する需要の拡大を背景に、ZETAはこれらを統合した新たな購買体験の実現として、今回の「マルチアングルレコメンド」のChatGPTアプリへの対応に至ったとしている。
これにより、検索とレコメンドを統合したデジタルシェルフ体験を、ChatGPT上の対話の中でアプリを利用して提供可能となった。ユーザーは、「自分に合うおすすめを知りたい」「用途別に比較したい」「今人気のものを知りたい」といった問いかけを起点に、自身の関心や意図に沿って最適化された商品提案を受け、比較検討を進めることが可能になった。商品探索から意思決定までが一体化し、より直感的で満足度の高い購買体験を実現する。
今後は、ハッシュタグやUGCなど多様なデータとの連携を通じて提案精度を高め、エージェンティックコマース時代における購買体験の高度化を推進する。
ZETAはAIを活用したデータ解析の強みを活かし、今後もユーザーおよびECサイト運営企業に有益なサービスを提供していく考えを示した。
日本ネット経済新聞