ホリデーシーズンが間近に迫り、多くの消費者が大切な人への最高のプレゼントを探している。しかし、無限の選択肢と限られた情報に直面した場合、特に適切な贈り物を見つけることは、困難で時間のかかる作業になる可能性がある。

そこで Mastercard は、AI を活用し、贈る相手の好みや性格、興味に基づき、パーソナライズされたおすすめのギフトを提供する新サービス「Shopping Muse」のローンチを決定したのだろう。

Shopping Museは、Mastercard が2022年4月に McDonald’s から買収したパーソナライゼーションプラットフォーム兼意思決定エンジン「Dynamic Yield」を利用している。

Dynamic Yield は、さまざまな業界の400以上のブランドが、過去の購入履歴、ページビュー、顧客アフィニティプロファイル情報、AI アルゴリズムなどのさまざまな要因に基づいて、個別の商品レコメンド、オファー、コンテンツを提供できるよう支援している。

Shopping Muse は、「Dynamic Yield by Mastercard」の初の消費者向けアプリケーションで、より魅力的で便利なギフトの発見と購入方法を提供することで、オンラインショッピング体験を変えることを目指している。

Shopping Muse の仕組み

Shopping Muse は現在、ブラウザやデバイスからアクセスできるウェブアプリとして提供されている。ユーザはまず、ギフトを贈りたい相手の名前とメールアドレスを入力し、関係性、機会、予算、希望する配送方法など、いくつかの質問に答える。

その回答に基づいて、Shpping Muse は贈る相手のユニークなプロフィールを作成し、AI を使って何千ものオンライン小売業者の何百万もの商品を分析し、最も適したギフトの選択肢を見つける。また、贈る相手の趣味や好きなブランド、スタイル、性格などの追加情報を提供することで、結果をさらに絞り込むこともできる。

その後、AI チャットボットは、ギフトアイデアの厳選されたリストを、選ばれた理由、価格、評価、在庫状況、小売業者のウェブサイトへのリンクとともに提示する。ユーザは、提案を閲覧したり、比較したり、後で使うために保存したり、アプリから直接購入したりすることができる。

Shpping Muse では、ユーザがギフトリストを友人や家族と共有し、フィードバックや提案を得ることもできる。また、ユーザは他のユーザをサービスに招待し、自分のプロフィールを作成することもできる。

このショッピング・サービスは、スマートで直感的なチャットアシスタントとして設計されており、ユーザの行動やフィードバックから学習し、時間の経過とともにおすすめ商品を継続的に改善する。また、贈る相手の嗜好やニーズの変化にも適応し、それに応じてギフトの提案を更新する。

Mastercard によると、Shopping Muse は消費者と小売業者の双方に以下のようなメリットを提供する。

• 時間と労力の節約 …… Shopping Muse を利用することで、最適なギフトを探すために複数のウェブサイトや検索エンジン、ソーシャルメディア・プラットフォームを閲覧する必要がなくなる。また、間違ったギフトや不要なギフトを購入するリスクや、返品や交換の手間も軽減される。
• 顧客満足度とロイヤルティの向上 …… Shpping Muse は、よりパーソナライズされた魅力的なショッピング体験を提供し、消費者が贈る相手にとって最も適切で有意義なギフトを見つけるお手伝いをする。また、リピート購入や紹介の可能性を高め、消費者と小売業者の関係を強化する。
• 売上と収益の向上 …… Shpping Muse は、小売業者のウェブサイトへのトラフィックとコンバージョンを増やし、平均注文額とバスケットサイズを増加させる。また、小売業者が自社の製品やサービスをアピールし、競合他社との差別化を図るのにも役立つ。

AI を活用したショッピングの未来

Mastercard は最終的に、このサービスをより多くの市場、言語、カテゴリーに拡大し、ロイヤリティプラットフォーム「SessionM」や実験ソフトウェア「Test & Learn」など、同社の他の製品やサービスと連携する計画だ。

この製品は、Mastercard のデータとサービス能力を活用し、トランザクションを超えたより多くの価値を提供し、顧客やパートナーがビジネスを成長させ、消費者を取り込み、企業全体でより良い結果を伴うよりスマートな意思決定を行うのを支援するという、Mastercard の広範な戦略の一部である。

Shopping Muse はまた、Mastercard がどのようなサービスを提供しているかを示す一例でもある。

Shopping Muse はまた、AI が小売業界にどのような変革をもたらし、消費者と小売業者の双方に新たな機会と課題をもたらすかを示す一例でもある。Gartner のレポートによると、2025年までに顧客とのやりとりの80％が AI によって管理されるようになるという。最近の McKinsey のレポートも同様に、AI が小売業界に4,000億～6,600億米ドルの価値を生み出すと予測している。

しかし、AI は、プライバシー、セキュリティ、透明性、説明責任、偏見など、倫理的・社会的な問題も提起しており、これらに対処し、規制する必要がある。例えば、AIが推奨する商品が小売業者の利益やインセンティブに影響されていないことを、消費者はどのように信頼できるのだろうか？消費者は自分の個人データや嗜好をどのように管理し、保護できるのか？これらは、MasterCard や小売分野における他の AI プレーヤーが、今後数年間で回答し解決しなければならない問題の一部である。

ますます混雑する市場

AIを活用したギフトレコメンデーションサービスは、Shopping Muse だけではない。Shopify の AI ショッピングアシスタント「Shop.app AI」、アマゾンのショッピングアシスタント「Claros」、カテゴリベースの検索と詳細な商品レコメンデーションを提供する AI ショッピングアシスタント「Buysmart.ai」など、競合他社は他にも存在する。

しかし、Shopping Muse は、以下のような独自の利点があると主張している。

• Dynamic Yield との連携により、大規模で多様なデータセット、強力で柔軟なAIエンジン、さまざまな業界やユースケース向けに大規模なパーソナライゼーションを提供してきた実績を利用できる。
• Mastercard との提携により、顧客、パートナー、小売業者のグローバルネットワークへのアクセスが可能になり、また強力なブランド評価と信頼が得られる。
• ユーザではなく、贈る相手のプロフィールに焦点を当てることで、贈る相手の嗜好、性格、興味に合わせた、より正確で適切なマッチングを実現している。

つまり、Shopping Muse は、オンラインギフトショッピング体験を再定義し、小売業界におけるパーソナライゼーションとカスタマーエンゲージメントの新たなスタンダードを生み出すことを目的とした、野心的かつ革新的なプロジェクトなのだ。成功するかどうかはまだわからないが、注目し、試してみる価値のあるサービスであることは間違いない。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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