GMO Marketing Connect 的 AI 推薦引擎為店鋪業務翻新，個人化傳遞目標擴大18倍【GMO Commerce】
GMO Commerce已全面更新其針對實體店鋪促銷數位轉型（DX）工具「GMO Marketing Connect」的AI推薦引擎。此強化將使高購買潛力客戶的發現數量擴大最多18倍，實現更精確的個人化信息傳遞。AI將分析客戶的購買歷史和行為模式，自動執行基於情境的最佳策略。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月7日 20:00
- 🔍 收集: 2026年5月7日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月8日 01:57（收集後14小時25分鐘）
GMO網際網路集團旗下的GMO Commerce株式會社（代表取締役社長：山名 正人，以下簡稱GMO Commerce），在GMO網際網路集團AI研究開發室的開發支援下，全面更新了「GMO Marketing Connect」的推薦引擎。
此次新功能改變了「傳遞給誰」的精準度和廣度。透過結合購買歷史和行為模式，例如，即使是購買過商品A的客戶，也能更精準地分析其偏好，判斷「這個人似乎更喜歡商品B而非A」。結果，過去錯失的「高購買潛力客戶」的發現數量擴大了18倍（※1）。此外，AI會根據情境將客戶分類，並列出過去未被發現的客戶群，從而實現客戶培育、新客購買、防止流失等多樣化的行銷策略。
傳遞目標越廣泛，就能將越精確的資訊傳遞給越多客戶，從而最大限度地提升店鋪的促銷效果。GMO Commerce將透過此功能，進一步加速店鋪行銷的數位轉型（DX）。
（※1）經4家公司驗證，最大傳遞對象人數擴大了18倍（根據本公司使用GMO網際網路集團AI研究開發室開發系統的驗證）。
【背景】
在零售、餐飲、娛樂等擁有實體店鋪的行業類別中，57%至61%（※2）的消費者希望收到符合自身需求的資訊。另一方面，當推薦的商品不符合其生活方式時，53.7%（※3）的消費者會感到不悅，對不相關的推播訊息抱持強烈的排斥感。這意味著消費者持續處於「希望獲得個人化資訊卻收到不合適資訊」的狀況，其背景是未能充分發現應傳遞資訊的客戶。
此外，AI代理分析「這個人喜歡什麼」，並代表用戶完成從購物建議到購買的時代（Agentic Commerce）即將到來。屆時，AI代理是否判斷「這家店能為用戶提供符合需求的資訊」，將成為吸引顧客的新競爭點。
GMO Commerce擁有能夠有效利用AI的獨特客戶數據。為了進一步深入利用這些數據，我們結合了GMO網際網路集團AI研究開發室的技術實力，全面更新了推薦引擎，以發現更多應傳遞資訊的客戶，並根據情境自動分類。
（※2）（※3）根據株式會社Macromill的調查，截至2025年9月 https://www.macromill.com/service/knowledge-blog/marketer-column-027/
【新功能特色】
■ 「高購買潛力客戶」發現數量擴大18倍，預測精準度提升
透過本次開發，不僅能分析客戶的購買歷史，也能結合行為模式進行分析。這使得過去無法接觸到的客戶群也能被發現為傳遞對象，同時「高購買潛力客戶」的發現數量擴大了18倍。此外，對於每個客戶的購買機率判斷精準度也得到了提升。
■ AI依情境自動分類客戶，應傳遞對象一目了然
AI會根據客戶的購買經驗和購買機率，自動將客戶依情境分類。負責人員只需選擇想要接觸的群組，並為該群組建立符合其需求的傳遞內容，即可實現針對每個客戶的個人化傳遞。
例如，對於過去曾購買但最近反應較低的客戶群，比起直接推銷商品，創造自然契機更為有效。此時，可以提供配合積分到期時間的優惠通知等，客戶可根據情境獲得貼心的行銷方法，無需專業知識即可實現。
■ 活用現有通路，4步驟即可完成
只需「①商品選擇→②訴求軸選擇→③群組選擇→④傳遞」4個步驟即可完成。由於可直接使用LINE、Instagram、店鋪官方App、電子郵件等現有通路，無需額外費用或工時。AI將自動執行手動難以發現和傳遞的、符合客戶情境的最佳策略，不僅提升業務效率，更實現了前所未有的高品質個人化傳遞。
【關於「GMO Marketing Connect」】
URL：https://www.gmo-c.jp/lp/marketing-connect/
此次新功能改變了「傳遞給誰」的精準度和廣度。透過結合購買歷史和行為模式，例如，即使是購買過商品A的客戶，也能更精準地分析其偏好，判斷「這個人似乎更喜歡商品B而非A」。結果，過去錯失的「高購買潛力客戶」的發現數量擴大了18倍（※1）。此外，AI會根據情境將客戶分類，並列出過去未被發現的客戶群，從而實現客戶培育、新客購買、防止流失等多樣化的行銷策略。
傳遞目標越廣泛，就能將越精確的資訊傳遞給越多客戶，從而最大限度地提升店鋪的促銷效果。GMO Commerce將透過此功能，進一步加速店鋪行銷的數位轉型（DX）。
（※1）經4家公司驗證，最大傳遞對象人數擴大了18倍（根據本公司使用GMO網際網路集團AI研究開發室開發系統的驗證）。
【背景】
在零售、餐飲、娛樂等擁有實體店鋪的行業類別中，57%至61%（※2）的消費者希望收到符合自身需求的資訊。另一方面，當推薦的商品不符合其生活方式時，53.7%（※3）的消費者會感到不悅，對不相關的推播訊息抱持強烈的排斥感。這意味著消費者持續處於「希望獲得個人化資訊卻收到不合適資訊」的狀況，其背景是未能充分發現應傳遞資訊的客戶。
此外，AI代理分析「這個人喜歡什麼」，並代表用戶完成從購物建議到購買的時代（Agentic Commerce）即將到來。屆時，AI代理是否判斷「這家店能為用戶提供符合需求的資訊」，將成為吸引顧客的新競爭點。
GMO Commerce擁有能夠有效利用AI的獨特客戶數據。為了進一步深入利用這些數據，我們結合了GMO網際網路集團AI研究開發室的技術實力，全面更新了推薦引擎，以發現更多應傳遞資訊的客戶，並根據情境自動分類。
（※2）（※3）根據株式會社Macromill的調查，截至2025年9月 https://www.macromill.com/service/knowledge-blog/marketer-column-027/
【新功能特色】
■ 「高購買潛力客戶」發現數量擴大18倍，預測精準度提升
透過本次開發，不僅能分析客戶的購買歷史，也能結合行為模式進行分析。這使得過去無法接觸到的客戶群也能被發現為傳遞對象，同時「高購買潛力客戶」的發現數量擴大了18倍。此外，對於每個客戶的購買機率判斷精準度也得到了提升。
■ AI依情境自動分類客戶，應傳遞對象一目了然
AI會根據客戶的購買經驗和購買機率，自動將客戶依情境分類。負責人員只需選擇想要接觸的群組，並為該群組建立符合其需求的傳遞內容，即可實現針對每個客戶的個人化傳遞。
例如，對於過去曾購買但最近反應較低的客戶群，比起直接推銷商品，創造自然契機更為有效。此時，可以提供配合積分到期時間的優惠通知等，客戶可根據情境獲得貼心的行銷方法，無需專業知識即可實現。
■ 活用現有通路，4步驟即可完成
只需「①商品選擇→②訴求軸選擇→③群組選擇→④傳遞」4個步驟即可完成。由於可直接使用LINE、Instagram、店鋪官方App、電子郵件等現有通路，無需額外費用或工時。AI將自動執行手動難以發現和傳遞的、符合客戶情境的最佳策略，不僅提升業務效率，更實現了前所未有的高品質個人化傳遞。
【關於「GMO Marketing Connect」】
URL：https://www.gmo-c.jp/lp/marketing-connect/