食べログは好みの近さをキーに再構築すべきである

それを「全体平均として処理」するのは最善なのでしょうか。

アドビのTest&TargetはA/Bテストや多変量解析をもとに最適なコンテンツを自動的に出していくツールですが、そのサービス名は「Test」だけでなく「Target」も含まれています。つまり、全体で1つのA/Bテストをするだけでは不十分で、ユーザーのセグメントによってテスト結果に違いが出るはずだから適切にターゲティング（セグメント分け）するのが重要だというコンセプトが根底にあるのです。

Sitecoreのペルソナ（セグメントプロフィール）はレーダーチャート風に設定（図はイメージ）

CMSとアクセス解析やA/Bテストツールが統合された「Sitecore（サイトコア）」というツールがあります。このツールはターゲティングをちょっとおもしろい形で実現しています。ターゲットセグメントをいくつかの軸でレーダーチャートとして設定しておけば、「どのターゲットプロファイルに近いか」で自動的にユーザーをセグメント分けしてくれるのです。

Webから少し離すと、セミナーイベントのアンケートなどでも同じです。御社のセミナーに初めて来た人と、セミナー参加が3回目の人では、セミナーを見て感じることも違うでしょう。そうした分析から「うちのセミナーに初めて来た人に説明しますが～」という冒頭のメッセージを入れたほうがいいと判断することもあります。

ビッグデータの時代ですから（それが言いたかった）、ぜんぶまるっと平均して扱うのではなく、もっと「良い結果を生むため」のセグメンテーション、工夫できるようになりたいものですね。

※この記事は、Web担当者Forum（Web担）に掲載した編集部コラムを転載しています。
元記事：食べログは好みの近さをキーに再構築すべきである
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