GMO Internet Group 旗下的 GMO Commerce 株式会社（代表取缔役社长：山名 正人，以下简称 GMO Commerce），在 GMO Internet Group AI 研究开发室的开发支持下，全面更新了「GMO Marketing Connect」的推荐引擎。 此次功能更新改变了「向谁推送」的精准度和广度。通过结合购买历史和行为模式，例如，即使对于购买了 A 商品的客户，系统也能更准确地分析客户偏好，例如「这个人可能更喜欢 B 而不是 A」。结果，过去错失的「购买潜力高的客户」的发现数量扩大了 18 倍（※1）。此外，AI 会根据情况自动对客户进行分类，并列出以前未曾见过的客户群体，从而实现客户培养、新购、防止流失等多样化的策略。 随着推送目标的扩大，可以向更多客户传递更准确的信息，从而最大化商店的促销效果。通过此功能，GMO Commerce 将进一步加速商店行销 DX。 （※1）经 4 家公司验证，合格接收者数量最多增加了 18 倍（根据我们使用 GMO Internet Group AI 研究开发室开发系统的验证）。 【背景】 在零售、餐饮、娱乐等拥有实体店的业务类别中，57-61%（※2）的消费者希望收到适合自己的信息。另一方面，53.7%（※3）的消费者在收到与其生活方式不符的商品推荐时感到不适，这表明对不相关推送的抵触情绪根深蒂固。换句话说，消费者持续处于「他们想要适合自己的信息，但却收到不相关信息」的状况，其背后的问题是未能充分识别应该接收信息的客户。 此外，「Agentic Commerce」时代即将到来，AI 代理将分析「这个人喜欢什么」，并代表用户处理从建议购买到完成购买的所有事宜，并提供「这推荐给你」的建议。在这种情况下，AI 代理是否判断「这家商店提供适合用户的信息」将成为吸引客户的新战场。 GMO Commerce 拥有可以有效利用 AI 的独特客户数据。为了进一步利用这些数据，我们结合了 GMO Internet Group AI 研究开发室的技术能力，全面更新了推荐引擎，以发现更多合格客户并根据情况自动对其进行分类。 （※2）（※3）根据 Macromill, Inc. 于 2025 年 9 月的调查 https://www.macromill.com/service/knowledge-blog/marketer-column-027/ 【新功能特色】 ■ 「购买潜力高的客户」发现数量扩大 18 倍，预测准确性提高 通过此次开发，现在不仅可以分析客户的购买历史，还可以分析行为模式。这使得可以发现以前无法接触到的客户群体，「购买潜力高的客户」的发现数量扩大了 18 倍。此外，更精确判断每个人的购买几率的准确性也得到了提高。 ■ 自动根据情况对客户进行分类，一目了然地知道向谁推送 AI 会根据客户的购买经验和购买几率自动将客户按情况分类。负责人只需选择要接触的群体，并创建适合该群体的推送内容，即可实现针对每个人的个人化推送。 例如，对于过去曾购买但最近反应较少的客户群体，创造自然的契机比直接推销产品更有效。在这种情况下，无需专业知识即可实现针对客户情况的策略，例如在积分有效期临近时提供优惠通知。 ■ 沿用现有管道，4 步骤即可完成 只需 4 个步骤即可完成：「① 选择商品 → ② 选择诉求点 → ③ 选择群组 → ④ 推送」。由于可以沿用 LINE、Instagram、商店官方应用程序和电子邮件等现有管道，因此无需额外费用或精力。通过 AI 自动运行针对客户情况的最佳策略，这在手动操作下难以发现和实现，不仅提高了营运效率，还实现了更高品质的个人化推送。 【关于「GMO Marketing Connect」】 (URL: https://www.gmo-c.jp/lp/marketing-connect/) 「GMO Marketing Connect」