User Modeling LABO_ユーザーモデリングラボ

ユーザーモデリングラボは
ユーザーモデルの考え方を使って
多様な人の解像度を高めます

User Modeling LABO

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多様な人の解像度を高めます

What is UserModelingユーザーモデルとは

「ユーザーモデル」は、人の“気持ち”を知るための技術のひとつ

一般的には、その人の持つ属性や何らかの履歴（購買履歴やアクセスログ等）に基づいてその人を知ろうとすることが多いと思います。

しかし、履歴は、その人がとった行動の結果であり、その行動は、その人が対象に対して肯定的な“気持ち”になったことによって引き起こされた結果です。

私たちは、様々な行動や履歴の原因となっている人の“気持ち”を対象に、その人がとった行動の動機や意識を探り、より効果的なコミュニケーションに活用したいと考えています。

とはいえ、「人の“気持ち”を知る」なんて言われても…と感じるのが普通です。

人が行動してくれるのは、もちろんその人が肯定的な“気持ち”になったからなのは確かそうだけど、どうしてそういう“気持ち”になったのか、なんてなかなか判りませんよね。

でも、方法はあるのです。

人の“気持ち”は“気持ち”の成分の量の違い

実は、“気持ち”なんて言われるとちょっと抽象的に感じるかもしれませんが、例えば、コーヒー牛乳の味が、その成分（コーヒー・牛乳・砂糖）の量で異なるのと同じように、また、成分の量を聞けば味がイメージできるように、人の”気持ち”も共通する成分の量の違いによるものなのです。

どのように”気持ち”の成分を抽出するのか…、はともかく、「人の”気持ち”がそれぞれなのは、人が共通して心の中に持つ“気持ち”の成分の量の違い」…と考えれば、人の“気持ち”なんて言われても、と漠然とあきらめるしかなかった、人の“気持ち”に少し近づけそうに感じませんか。

※もう少し具体的に…は[MORE]へどうぞ。

Predict UserModelingユーザーモデルを予測する

作られたユーザーモデルは、あくまでも、サンプリング調査によって作られたものであり、もちろん、何らかの形で活用するわけですから、ユーザーモデルができただけでは充分ではありません。

例えば…

CASE_1

Aさんは（もしくは、今、入店してきたあの人は）どのクラスタに所属するのだろうか…

CASE_2

自社ユーザーには（もしくは、この店のユーザーには）このクラスタの人はどのくらいいるのだろうか…

CASE_3

このクラスタに所属する人（こんな心理的な傾向性を持った人）に直接話を聴けないだろうか…

ユーザーモデルを活用しようとするためには、対象者の所属するクラスタを予測することができる必要があります。

※もう少し具体的に…は[MORE]へどうぞ。

Utilize UserModelingユーザーモデルを活用する

ユーザーモデルの活用は、その活用目的に応じて、3つの側面で考えることができます。

オファーの最適化

人それぞれのクラスタに応じてカスタマイズしたり、出し分けたり…、オファー（商品・サービス・情報等）をそれぞれの人に合わせて最適化するための活用です。
オファーを訴求するためのメッセージやデザイン表現も含めて考えると効果が高まりそうです。

ターゲティングの効率化

どんな商品やサービスにも独自の特性（特徴）があります。
クラスタを予測することによって得られるそれぞれの人の持つ心理的な傾向性を、訴求したいオファー（商品・サービス等）の特性（特徴）を受け入れてくれる原因や動機と親和性がある人を特定するために活用することで、オファーに対する受容性の高い人を効率的に探していくための活用です。