Amazonのレコメンドに象徴されるように、最近はAI（ビッグデータ）を通したお勧めが当たり前となってきています。Amazonだけでなく「気分を解析して、その気分に合わせた音楽をかける」なども商品開発の場ではよくアイデアとして提案されます。すなわち、その人の好みをAIを通して解析し、好みに合わせた何かを提案する。それをここではレコメンド1.0と呼びたいと思います。
◆レコメンド1.0
実感値として、2015年あたりは物珍しさもあって、レコメンド1.0 、すなわち好みに合わせた提案の結果にはとても心を動かされました。こんな本もあるんだ、読みたい！というように。可愛いウブな消費者ですね。
ただ、レコメンド1.0は悪くはないのですが、マーケティングの本を買えばまたマーケティングの本がお勧めされる、クラシック音楽をiTunesで購入したら別のクラシック音楽がお勧めされるというように、同じジャンルのものだけしかお勧めされないという特徴があります。消費者の情報慣れも加わって、おそらくは2019年頃からはレコメンド1.0では消費者に飽きられてしまうのではと考えています。
◆レコメンド2.0
レコメンドする内容を３つに分類してみましょう。
１．その人の好みの延長線上
２．その人の好みではなかったが、見せると興味を惹くもの
３．見せても興味を惹かないもの
次世代のレコメンドはおそらく「２．その人の好みではなかったが、見せると興味を惹くもの」になっていくべきだと思います。僕は室内クライミングが好きでときどき楽しむのですが、例えばお出かけ情報を提供するサイトが僕のクライミング嗜好に対して近隣の新しいクライミングジムを教えてくれる場合はレコメンド1.0であり、ラフティングなどを教えてくれる場合はレコメンド2.0なのだろうと思います。シャワークライミングは微妙ですが、これも日常にはない選択肢なのでレコメンド2.0と言ってもいいかもしれません。
そのような感じで、今回はレコメンドのバージョンについて考察しました。
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