Fanplayr(ファンプレイヤー)に関する調査

本記事では、新たに2020年10月にGoogle Recommendations AIを搭載したAIエンジンをリリースしたFanplayr(ファンプレイヤー)に関して調査してみました。https://www.fanplayr.jp/post/recommend_models_usescases

ファンプレイヤーは世界導入社数 1,500社以上の実績を持つデジタルプラットフォームで、日本ではJAMU株式会社がFanplayr Japanとして商材を扱っています。

Webページには以下のように紹介されており、ターゲットはECサイトが多いみたいです。事例も阪急やMiki Houseのような大手採用事例もあります。

Fanplayr(ファンプレイヤー)は、ECサイトに来訪したユーザの行動を解析し、間違いのない施策が実行できるシリコンバレー発のAIと機械学習を使用して利益構造を改善するデジタルプラットフォームです。客観的なデータにもとづくリアルタイムオファーで売上・収益構造を改善します。​何をすればいいか？の答えは御社サイトのユーザが示してくれます。

機能は、主に

ウェブ解析（アクセス解析、LTV分析、広告効果分析、ファネル分析）

Web接客

Push通知

メール

AIレコメンド

CRM(RMF分析、CPM分析)

などがあるそうです。

一気通貫のマーケティング施策を取れる複合型Web接客プラットフォームで、KARTEやb dashのポジションに当たるような気がしています。

個人的な意見ですが、特に行動データ解析の機能に強みを持っている印象があります。

ここからは、Google Recommendations AIを搭載したFanplayr AIレコメンドについてまとめて行きます。Fanplayr AIレコメンドはWebサイト上は以下のように紹介がされています。

Fanplayr AIレコメンドは、お客さまの好みを学習し、お客様一人ひとりの趣味や好みに合わせてパーソナライズ、レコメンドを通じて、より高度な ONE to ONE マーケティングを実現。まさに”お客さまがもとめている商品との出会い”をアシストし、最高の顧客体験、オンラインショッピング体験を提供します。

レコメンドの種類は以上から選べるようになっています。これらは基本的にGoogle Recommendations AIと同じ表現を利用していますね。

プラットフォーム形のWeb接客ツールだと、AIレコメンドエンジンを持っているところは多くはないので強力な武器になると思っています。競合だと、Aigent Recommenderや、NaviPlusレコメンド、Rtoasterなどに当たる可能性があります。

ただし商品・コンテンツベースの強調フィルタリングレコメンドが強くなさそうなのでそこは弱点になるかもしれません。（例えば、関連しているアイテムを出す等）

まとめ

今回は、Fanplayrの機能や直近リリースしたレコメンドエンジンに関して調査してみました。Web接客ツールの中では、Google Recommendation AIを活用した初めてのレコメンドエンジンを搭載しているサービスだと思うので、その活用に関して注目してみていければと思っています。