home

eBayのAI活用による顧客体験向上事例

背景・課題

eBayは多様な商品が出品される世界的なマーケットプレイスだが、利用者が希望の商品を効率よく探せるかどうかは顧客満足度やリピート利用に直結する課題となっていた。特に商品点数の増大による検索の煩雑さや、初心者ユーザーの離脱率増加が懸念材料だった。

AI活用ソリューション

eBayでは近年、検索機能やレコメンドエンジンにAI技術を積極的に活用。利用者の過去の閲覧履歴や検索行動、キーワード、嗜好傾向など多面的なデータを機械学習で分析し、パーソナライズされた商品サジェストや関連商品提案を強化した。さらに、自然言語処理による曖昧検索や画像検索も段階的に導入することで、検索体験自体のストレス軽減と利便性向上を実現している。

AI導入前後の変化

導入前 (Before)

従来は多くのユーザーが複数の検索語句やカテゴリを切り替え、目的の商品にたどり着くまでに時間がかかっていた。結果、探し疲れや購入の断念、離脱につながることがあった。
たとえば、複雑なキーワード検索やカテゴリ分けに費やしていた時間が20～30％程度削減できたとの社内試算がある。

導入後 (After)

AIによるパーソナライズ機能の充実により、ユーザーはキーワード入力だけでなく自然言語や画像からも手軽に商品を発見できるようになり、検索途中の離脱が減少。関連商品の提案精度も向上し、満足度が改善された。

イメージ図

成果・効果・ROI

AIエンジン導入後、商品発見までの所要時間短縮およびCVR（成約率）の微増が報告されている。特に新規利用者や海外からのアクセス層で離脱率の改善傾向がみられた。ROIも安定的にプラス推移しており、段階的な投資回収が進捗。

実事例

eBay公式テックブログでは、ディープラーニングを使った検索ランキングの最適化や、画像・自然言語を活用した商品発見技術について取り上げられている。AIにより直感的な商品探索が可能になり、ユーザー体験が向上している。

https://tech.ebayinc.com/engineering/search-and-discovery-at-ebay/

さらなる展開

今後はさらに多言語対応やリアルタイム需要予測などの機能強化も計画されており、全世界の利用者に共通してパーソナライズされたショッピング体験の提供を目指している。他部門へのAI活用拡大の可能性も高い。

導入ロードマップ

現状分析 - ユーザーの検索動向・離脱ポイントをデータ分析で特定
PoC・小規模導入 - 限定ユーザー層へのAIパーソナライズド検索機能のテスト実装と効果検証
全体展開 - 全顧客向けに新検索アシスタント・商品レコメンド機能を段階的に公開
社内共有・最適化 - 機能改善のためのフィードバック収集・アルゴリズム改善・運用体制強化

ご相談・お問い合わせ

まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。