AIレコメンドエンジンで課金額5%以上アップリフト、未掘り起こし作品も拡大
マンガアプリ「マンガMee」は、ユーザー体験と課金額の向上を目指し、AIレコメンドエンジンを導入。読書セッションに着目した機械学習モデルを構築し、旧エンジンと比べ課金額を継続的にアップリフトさせた。
提供（製品）
Conata™️ Discovery Recommend
flywheel
▶
導入（顧客）
株式会社集英社
- 導入企業
- 株式会社集英社
- 業種
- その他
- 部門
- マンガMee編集部
- 解決した製品
- Conata™️ Discovery Recommend（flywheel.jp）
- アプリダウンロード数
- 1,300万DL超
- 掲載作品数（導入検討時）
- 約400作品
01課題
自社開発のレコメンドエンジンは全ユーザーの半数へのテスト適用に留まり、ユーザー体験向上と課金額上昇への影響が正確に把握できていなかった。より高度なAIレコメンドへのチャレンジが必要だった。
02やったこと
テスト導入期間を設けて費用対効果を検証した後、読書セッション（作品発見から有料課金セッションへの移行までの一連のユーザー行動）に着目した機械学習モデルを構築し、本格導入に踏み切った。段階的な改良とチューニングを実施。
03成果
課金額アップリフト率
5.0%超達成、中長期的に最大10%程度を期待
レコメンド経由でユーザー継続率が増加。今までレコメンド対象でなかった作品が掘り起こされるようになった。ABテストでフライウィールのエンジンが常にプラスの成果を残していることを確認。
この事例の出典（掲載元）
https://www.flywheel.jp/case/case-mangamee/ ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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