千趣会は３月21日から、自社通販サイト「ベルメゾンネット」で画像を活用した新たなレコメンドサービス「ベルメゾン　ムービング　サーチ」を導入した。商品の購買情報や商品閲覧履歴などの情報を組み合わせ、顧客が興味を持つ商品を推奨するもので、ネット販売で多い商品検索や目的買いではカバーできない潜在的な購買ニーズに対応した商品の提案手法の確立、衝動買いの創出などを目指す。

　今回の試みは、構造計画研究所（本社・東京都中野区）が開発したレコメンドロジックとぺタビット（同・兵庫県神戸市）が開発したユーザーインタフェースを組み合わせた「ビジュアル・ナビ・レコメンド」を千趣会が「ベルメゾン　ムービング　サーチ」として導入するもの。まず、キッチン用品やインテリア雑貨など約１０００アイテムを対象にサービスを提供し、実際の効果を検証する。

　「ムービングサーチ」のページでは、１画面で３００アイテムの商品画像を表示。顧客が興味のある商品をクリックするたびに表示される関連商品の画像が入れ替わる仕組みで、ウィンドウショッピングをしている感覚で商品を比較できるようにした。

　画面に表示する内容は、各種情報を組み合わせてカスタマイズすることで、顧客が潜在的な購買ニーズに対応した商品を知らないうちに推奨されている状況を演出。クリック後に表示される商品画像についても、購買関連度（当該商品を購入した他の顧客が何を一緒に買っているか）の高低に応じて大きさや表示位置（距離）を変えることで、それまで接点のなかった商品への興味付けや購入判断の後押し、衝動買いなどにつなげるようにした。

　また、「ムービング　サーチ」では、既存の商品閲覧や購入履歴のほかに、商品マスタ情報（カテゴリーやスペックなど）や日々更新される商品の関連度などを反映させることで、それまで推奨が難しかった新商品も抽出されるようにしたという。

　千趣会によると、顧客属性や過去の購買履歴などをもとにした従来のレコメンドシステムでは、一部の人気商品にアクセスが集中する傾向があり、アクセス数の少ない商品や履歴のない新商品の提案が難しかったが、新たに導入した「ムービング　サーチ」でこの問題を解消。顧客に対するより幅広い商品提案や衝動買いの喚起につなげる考えだ。