ECにおいて新規購入やアップセル、クロスセルに有効な「レコメンド」機能ですが、より顧客ニーズにマッチしたお勧めには、ユーザーからのパーソナルデータ提供が不可欠です。
しかし、とかくユーザーはパーソナルデータの提供には抵抗を感じるもので、如何に気持ちよくデータを提供してもらうか、事業者としては悩ましいところです。
そんな中、「これは、いいかも！」と目に留まったレコメンドサービスがありました。
最近リリースされた、アパレルECサイト向けサイズレコメンドエンジン「unisize」の新機能です。
試着することができない洋服のネット購入では、サイズ選びが一つのネックです。そこで、ネット購入の際、より身体に合ったサイズを推奨してくれるサービスはありがたいものですね。
が、それでも購入時に毎回、自身の身体情報を入力するのは面倒です。
そこで、さらに一歩進めて、過去に買ったことがあるショップであれば、購入履歴から、自動的にお勧めのサイズをレコメンドしてくれるというもの。
また、購入履歴を用いることで、閲覧しているアイテムと過去に買った洋服の着丈や身幅の長さに何cm差があるのかも提示してくれるのです。
着た時のサイズ感が具体的にイメージできて、便利で親切なサービスだと思いませんか？
こんなレコメンドサービスであれば、喜んで自身の身体情報や購入履歴情報を提供してくれそうです。
パーソナルデータ提供に対しては、ユーザーが合理的な判断ができるよう、「このデータを提供すれば、こんな嬉しいサービスが受けられる」という、アウトプットとしてのサービス利用イメージとベネフィットが明瞭であることが求められます。
（モチロン、情報セキュリティが確保されていることは大前提ですが）
ネット通販の購買履歴などの情報を一括管理する「情報銀行」構想や、買物レシートの電子化を通じた購買履歴データ利活用に関する実験など、政府もパーソナルデータの利活用を後押ししています。
ただ、個人に対するデータ提供のインセンティブが、ポイントがもらえるという経済的なメリットだけでは、なんだか、個人情報を換金しているようで抵抗を感じます。
事業者がデータを活用して個人に提供するサービスそのものの魅力が、データ利活用推進の「鍵」になるのだと思います。
◆アパレル EC 向けサイズレコメンドエンジン「unisize」が
過去に購入した洋服のサイズと比較できる新機能「購入履歴採寸」をリリース。
（株式会社メイキップ 平成29年1月27日）
https://makip.co.jp/blog/wp-content/uploads/2017/01/Purchase-history-function.pdf
◆世界最先端 IT 国家創造宣言
安全・安心なデータ流通と利活用のための環境の整備
（閣議決定 平成28年5月20日）
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20160520/siryou1.pdf
◆買物レシートの電子化を通じたデータ利活用に関する実験を行います
〜個人を起点にした購買履歴データの流通環境の整備〜
（経済産業省 平成29年2月1日）
http://www.meti.go.jp/press/2016/02/20170201003/20170201003.html
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