閲覧データが蓄積されていなくても、初回利用者にも、興味関心に沿ったパーソナライズを実現-リスナーに新しい音楽・番組との出会いを創出-
株式会社ブレインパッドは、FMラジオJ-WAVEの番組情報やイベント情報を届けるWebサイト「MY J-WAVE（マイジェイウェブ）」に、レコメンドエンジン搭載プライベートDMP「Rtoaster（アールトースター）」を導入したことを発表いたします。
「Rtoaster」はJ-WAVEのリスナーに新しい音楽や番組、パーソナリティーとの出会いを創出し、ラジオを身近に感じてもらうための先進的なデータドリブンマーケティングの実現に活用されています。
「Rtoaster」はJ-WAVEのリスナーに新しい音楽や番組、パーソナリティーとの出会いを創出し、ラジオを身近に感じてもらうための先進的なデータドリブンマーケティングの実現に活用されています。
■テキストデータやアンケートデータを用いたパーソナライズにより「閲覧データが蓄積されにくい」「初回利用者はデータがない」からレコメンドができないという課題を解決
「MY J-WAVE」は、ラジオの番組情報サイトという特性上、コンテンツの掲載期間が短いために、コンテンツごとの「閲覧履歴データ」が蓄積されにくく、ECサイトなど他のWebサイトで一般的に行われているコンテンツページの閲覧履歴に基づくレコメンドが困難であることが課題となっていました。
そこでブレインパッドは、各ページのテキストデータを解析してコンテンツの内容やキーワードを抽出し、「Rtoaster」がその内容をふまえた類似コンテンツのレコメンドを行うことで、リスナーの興味・嗜好にあった情報を網羅的に提供するパーソナライズの仕組みを実現しました。
そこでブレインパッドは、各ページのテキストデータを解析してコンテンツの内容やキーワードを抽出し、「Rtoaster」がその内容をふまえた類似コンテンツのレコメンドを行うことで、リスナーの興味・嗜好にあった情報を網羅的に提供するパーソナライズの仕組みを実現しました。
■閲覧履歴のない新着コンテンツでもリスナーの興味関心に沿ったパーソナライズが可能に
新着コンテンツであってもテキストデータからキーワードを抽出し、類似のキーワードを持つコンテンツを閲覧しているユーザーに対してすぐにレコメンドを実行できるため、閲覧履歴がまだない新着コンテンツでも、リスナーの興味関心に沿ったパーソナライズが可能となります。
これにより、コンテンツ自体の閲覧履歴が溜まるのを待つことなく、ユーザーの興味関心に沿ったパーソナライズを実現しています。
これにより、コンテンツ自体の閲覧履歴が溜まるのを待つことなく、ユーザーの興味関心に沿ったパーソナライズを実現しています。
■初訪ユーザー向けの簡易アンケート結果をリアルタイムに反映し、関心度の高いコンテンツを提供
上記施策に加えて、「MY J-WAVE」に初めて訪れたユーザーに対しては、年齢・性別・興味のあるジャンルといった数秒で回答できる簡易アンケートを実施し、回答内容に合わせたレコメンドをリアルタイムで行います。これにより、ユーザーの属性・趣味嗜好に関するデータが蓄積されにくいサービス利用初期の利用者に対してもパーソナライズを成功させています。
なお、このテキストデータやアンケートデータを用いたパーソナライズは、自然言語処理エンジン「Mynd plus（マインドプラス）」を用いて実行しています。