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「多数決」ではなく「人にフォーカス」して提案。“スマホ時代のレコメンド型グルメサービス”プロデューサーインタビュー

こんにちは!
2014年夏にリリースした簡単グルメ検索アプリ「goody!(グッディ)」が先週大幅アップデートということで、今日は平成生まれ・2013年ファンコミュニケーションズ入社の総合プロデューサーに話を聞いてみました。

 
──早速ですが、なぜこのアプリを作ろうと思ったのか、きっかけを教えてください。

goody!プロデューサー

思いついたのは実はもう3年くらい前です。
学生の時からビジネスプランコンテストなどに出るのが好きで、その頃から温めていました。
きっかけはいくつかあるのですが、友達と飲んでいて2軒目行くかーってなった時に、既存のグルメアプリが使いづらくてなかなかお店が決まらなかった経験が一番大きいですね。
あとは、知り合いがFacebookでシェアしていたお店に期待して行ってみたものの正直あまり美味しくなかった(笑)時などにも、グルメアプリってまだ改善の余地があるんじゃないかな?と思うようになってきました。

飲食店を利用するって、多くの人にとってすごく日常的で身近なシーンですよね。
自分自身、その後何気なくお店を選んでは訪れる機会があるたびに、理想的なグルメアプリを作りたい気持ちが大きくなって。
いろんな所で実現しようと提案して、ブラッシュアップを繰り返して、いまファンコミュニケーションズでやっと形にできたところです。

 
──従来のグルメアプリの使いづらさって例えばどんなところですか?

クチコミ評価やクーポンが売りの有名なグルメアプリなどいくつかあると思いますが、どれも共通して大きく2つ、良くないところがあると感じています。

1.検索時の項目が多すぎて面倒
2.検索したけど結果が多すぎてお店選びに迷ってしまう

1つ目は、従来のサービスがPCから利用する前提で作られていること、2つ目は、店舗をたくさん表示させて広告収益を得る必要があるというビジネスモデルに起因するのではと思います。
スマートフォンの使用シーンを考え抜いて一から作られているサービス自体もあまりないので、自分が変えるしかないのかな?と思いました。

 
──「goody!」ではそこをどう改善しているのでしょうか?

goody!プロデューサー

1. 1アクションで検索ができるように
2-①.ユーザーの好みを学習してくれる
2-②.学んだ情報を元にユーザーにオススメの店舗を1店舗紹介
   ※気に入らなければ次の候補へ行けます

「いまから行きたい」という時にスマートフォンで使うシーンを想定して、とにかく検索の手間を省くことや、不要な候補で悩まされるお店選びをなくすことを目標に作っています。
そのためにも、一人一人のユーザーごとに検索結果を最適化することが重要だと考えています。

 
──「人」にフォーカスしたグルメアプリ。

そうですね。
今までのサービスはどこの誰だか知らない人の評価やレビューを見て美味しそうかどうかを判断するしかありません。
仮に友達が薦めていた場合にも、好みが違えばアテにならないですよね。
それよりも、自分の好みに似た人の評価を考慮してくれたほうがもっとお店選びは上手くいくと思う。
そこで、ビッグデータを使ってグルメサービスのあり方を変えたい、「ビッグデータ×グルメ×スマホ特化」で作ろうとなりました。

 
──スマートフォンでの新しい体験になりそうですね。

はい。使い始めは逆に少し戸惑うところもあるかと思います。
検索結果に表示されるのはピンポイントで1件ずつですし、現在位置から近い店舗しか出ないなど、従来のサービスとは全く違ったユーザーエクスペリエンスになっているので。
特に、溜まっているデータが少ないうちは正直その人に合ったオススメをすぐに出せない(一般的な人気のお店などが優先的に表示される)ことも多くなるので、パッと表示された候補に、うーん・・この店舗?という感想になることもあるかもしれません。
ただ、これは今後「goody!」の利用が増えてどんどんデータが溜まり精度が増してきた際に、必ず最高の体験を提供してくれるものになると確信しています。
その中でこのアプリに対する信頼性が高まっていき、「どこに行っても、起動後指をスライドさせるだけのおまかせ検索で3店舗くらい見れば、自分に合った美味しいお店が見つかるアプリがある」──そんな世界を作りたいです。

 
──それはワクワクしますね。他にも目標や目指す世界などはありますか?

今後、時計やメガネなどのウエアラブルデバイスが少しずつ世の中に出てくるようになると、人が触れたり見たりする端末がどんどん小さくなっていくことが想像できます。
当然、表示できる情報も同様に限られてきます。
そうなった時に求められることは、ずらっと情報を並べることではなく「その人に合った情報」を選んで出してあげることになります。

まずそれをグルメに特化してやろうとしているのが「goody!」ですが、僕達が本業でやっている広告についても同じことが言えると思っています。
この、「情報を整理して出す」というのをキーに、サービスや広告の事を考え尽くして、それをユーザーに合った形で提供できれば、もっと便利な世界ができる。
3年とか5年とか、ちょっと先の未来を考えた時にここで培ったものを活かしていけるような、そんなサービスに育てていきたいですね。

goody!プロデューサー

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いかがでしたか?
ユーザー一人一人にフォーカスして、データをもとに最適な情報(店舗)を整理して提案するコンセプトの「goody!」。
みなさんの利用データが肝になるので、まずは知らない場所に行った時も評価の高いお店をすぐに教えてくれるアプリとして何度か利用していただき、「カフェが好きな人なんだな」「雰囲気重視なんだな」などなど学習させてみてください。
多くの人が何度も使えば使うほど、より早く、最高の体験をお返しできるようになるはずです。(もちろん裏側でgoody!チームもがんばります!)
それではまた。

→「goody!」ダウンロードはこちらから

 
【2014/12/19追記】
「goody!」や「nend」を支えているADN事業部エンジニアのブログに「goody!」の仕組みについての投稿がアップされました!
ちょっと専門的ですが、ご興味ある方はぜひ下のリンクからどうぞ。
goody!を支える技術│ADN LAB’s Blog