商品の「買い方」まで提案 長谷川氏が描く「トドック」の未来像とは
──検索エンジン、レコメンドエンジンともに継続的なアップデートを行っていますが、今後はどのような機能を追加したいと考えていますか。
髙田(コープさっぽろ) アプリやECサイトの特性である「ショートタイムショッピング」を、検索エンジンで実現したいです。また、ユーザーが忙しい中でも美味しい商品と出会える機会を、レコメンドエンジンを通じて提供していきます。
アプリの導入後は、以前と比較して「トドック」ユーザーの年齢層が拡大しました。とはいえ、今でもトドックの利用者は60代以上が半数を占めています。今後の事業継続を見据えて、当組合はさらなる年齢層の拡大を目指しています。
私が「トドック」を利用し始めた際、「『トドック』で買ったご飯、美味しいね」と家族が喜んでくれました。同じ体験を多くのユーザーに届けていくために、「トドック」を単なるツールとして捉えず、買い物や食事を楽しくする場へと育てられるように、引き続き取り組んでいきます。
市川(ZETA) 他社への支援では、検索条件から商品に対する予算を予測し、ユーザーごとにレコメンドする商品を出し分けるといった施策も行っています。コープさっぽろ様も、購買行動の傾向などを分析していくことで、オリジナリティのある施策を実施できると考えています。
長谷川(コープさっぽろ) 加えて、現在力を入れている「トドック」の定期便にも、レコメンドが活用できるはずです。いざ定期便を利用しようと思っても、どの商品をどの程度の頻度で注文すれば良いかわからない方も多いでしょう。海外のスーパーマーケットのアプリでは「2週間に1回の購入がおすすめ」「4週間に1回の購入がおすすめ」のように、レコメンドしてくれるサービスもあります。同様の仕組みを「トドック」でも取り入れて、ユーザーの買い物の手間を減らしていきたいです。
将来的には、ユーザーが撮影した冷蔵庫内の写真をもとにレシピをレコメンドし、必要な食材をカートに自動で入れておくなど、ユーザーの「選ぶストレス」をさらに軽減するサービスを実現したいと考えています。
出張(ZETA) 売り手側は情報量が多いほうが親切だろうと考えますが、かえってユーザーが選び疲れするケースも多いです。実際に、検索結果が300件を超えるとクリック率が下がるという他社事例もあります。長谷川氏が考えるように、必要だと予測できる商品を絞り込んでレコメンドすれば、より顧客満足度を上げられるでしょう。
──こうした取り組みによって、コープさっぽろの事業をどのように成長させたいと考えていますか。
長谷川(コープさっぽろ) ユーザーから「コープさっぽろのサービスを利用していれば、安全かつ安心な生活が送れる」と思ってもらえる存在になりたいです。冠婚葬祭など人生で重要なイベントにおいて、ユーザーの生活すべてを支えられるサービスを目指していきます。
出張(ZETA) その実現に向けて、当社はアプリやECサイトだけでなく実店舗での施策から得られた知見も共有し、包括的なサポートを行っていきます。
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