レコメンドは基本的な機能だけどまだ本格的に導入していない
はてなブックマークにはエントリーとエントリーを紐付けるレコメンド機能を提供しています。昨年、一部ロジックを見直し新鮮な記事を出やすくするということをしました。これは基本的な機能として提供する部分の基本を素直に提供したという形です。感覚的に言うと、もっと高度なレコメンドにすることも僕らのチームのエンジニアなら可能だと思っています。一方でその高度なレコメンドにどのような価値が有るのか常に考えています。
ひとくちにレコメンドといっても多様です。イチバン有名なのはAmazonのおすすめでしょう。Googleの検索アルゴリズムやFacebookのタイムラインのアルゴリズムも一種のレコメンドと捉えることも出来るかもしれません。このようにレコメンドエンジンとしてしまうと様々な場所で基本機能として提供されています。これを目に見える形で提供しているのはEC企業が中心です。ニュースなどを取り扱うメディアでもレコメンドが提供されていますし、急速にそれは広がっているように思います。
そんななかで、レコメンドエンジンをサービスの革新・ビジネスに組み込むことが出来た企業がいます。それがNetflixです。
Netflixは膨大なコストをかけてレコメンドエンジンを作り上げ、その維持に大きなコストをかけています。同じようにサービスを作る身として、レコメンドエンジンを作ることにそこまで投資することとそのリスクをトル判断に恐れ入ります。
ECで導入されるレコメンドエンジンとビジネスの展開は簡単に結合します。商品のついで買いを生み出すためであったり、買い忘れを防ぐためであったり、レコメンドした商品がそのまま購入されれば売り上げにつながるからです。一方でNetflixは映像の見放題サービスのため、レコメンドによって視聴されることで、それが直接的に売上に繋がるわけではありません。なぜレコメンドを入れるべきなのか、それがサービスの革新とビジネスの成長にどうつながるのか、それを確信して投資するリスクを取れる胆力に感嘆します。
実際のところ、論理の一部は想像がつきます。郵便レンタル時代からのユーザーを映像配信に引き継いだNetflixですのでユーザーを獲得するよりもユーザーの維持を重要KPIとしていたのだと思います。そうなると、維持に聞く変数として１月あたりの視聴数が置かれるだというのはユーザー感覚として正しく感じます。そのために１月あたりの視聴数をあげるためにレコメンドが重要というものです。これはたぶん誰でも思いつくようなレベルで、外部の人間でも推測できます。
もっとも胆力のいるところは、だからといってレコメンドで本当に高い精度をだし、実際にユーザー行動を生み出すことが出来るのかという部分です。この部分について私はどうしても企画や投資内容に半信半疑になって勇気が持てないだろうなと感じています。それに対して莫大な投資とそれから得られるリターンをNetflix、尊敬に値する企業です。少し長くなってしまったので、続きは明日としたいと思います。明日は、なぜはてなブックマークでレコメンド機能をnetflixほど本格的に導入していないかをご紹介します。
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