購買行動解析のemin、ECサイトが〝負け商品〟を特定できる「商品選好データ提供サービス」を開始

by Masaru IKEDA Masaru IKEDA on 2016.10.18

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東京を拠点とするスタートアップ Emotion Intelligence(以下、emin と略す)は、EC サイト向けに購買行動解析サービスを提供するスタートアップだ。これまでに、購買動機促進サービス「ZenClerk」や、機械学習によりユーザが欲しい商品を自動リスト化し、追っての購買促進ににつなげることができるウィジェット「Interest Widget(インタレストウィジェット)」を提供している。

同社は17日、EC サイトの訪問ユーザが商品を比較した際の「商品選好データ」をもとに、〝負け商品〟を特定できる「商品選好データ提供サービス」を開始した(編注:「選好」とは、 他よりもあるものを好むこと)。

一般的に、どのような EC サイトでも〝売れ筋商品〟の情報を把握するのは容易だ。一方、マーケティングの観点からは、店舗の利益率改善のために「他の商品と比較された結果、どのような商品が購買に至らなかったか」すなわち、〝負け商品〟がどれかを把握することが重要だが、EC サイトにおいては〝負け商品〟を特定するのが困難だ。購買ログを集計することで〝売れ筋商品〟は容易に把握できるが、そもそも売れていない商品は購買ログに記録さえ残らないからだ。

emin では、ZenClerk や Interest Widget でも利用されている、ユーザの EC サイト訪問時に、ブラウザ上のどの部分をマウスオーバーされたか、スワイプされたか、ピンチされたか、スクロールされたかなどの情報を滞留時間とあわせて解析することで、ユーザがどの商品とどの商品を比較したかを追跡。比較の結果、購入に至らなかった方の商品を〝負け商品〟として記録し、EC サイトのマーケティング担当者に検討材料としてデータ提供する。

EC サイトはタグ埋め(Java Script)1行の挿入のみで対応可能で、オプションメニューとして、emin のデータサイエンティストによる改善施策の提案を受けることもできる。料金は初期費用20万円(2016年11月末までキャンペーン適用により無料)、月額料金は31,500円からで月間ページビュー数に応じて変動する。

グロースハックのソリューションの中には、パフォーマンスの比較やポジティブな結果を導き出した選択肢を伸ばそうとするアプローチが多いように思われるが、ポジティブなデータが取れるということは、逆説的にはネガティブなデータも提供できるわけだ。ネガティブなデータをもとに EC サイトがパフォーマンス向上を目指せるしくみを提供するのは、非常に面白い発想と言えるだろう。

Emotion Intelligence は、デジタルガレージらが運営するアクセラレータ Open Network Lab のインキュベーション・プログラム第6期から輩出されたスタートアップ。同社が2014年末に実施したエンジェルラウンド(金額非開示)、2015年7月のシードラウンド(金額非開示)、2015年11月には4億円の資金調達を成功させている。

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