この記事は、 Building a Credit Card Payment Processing Platform on AWS を翻訳したものです。 金融サービス業界（FSI）は大きな変革のただ中にあり、デジタル化が果たす重要な役割を考慮すると、電子決済はこの変革の中心的存在です。決済のキャッシュレス化が進展する中、業界がインクルージョン（包摂性）を促進する役割は重要な優先事項となっています。デジタル経済の革新と発展は、世界経済の安定した基盤として機能する決済によって支えられています。カード決済取引の裏側では多くの処理が行われており、クレジットカード処理の仕組みを明確に理解することは、企業が業務をより効果的に管理する上で役立ちます。本ブログ記事では、AWS上でクレジットカード決済処理プラットフォームを構築する方法を解説します。また、クレジットカード決済のオーソリゼーションにおけるアクワイアリング側とイシュアリング側の2つの高レベルなリファレンスアーキテクチャを紹介します。 ベネフィット 決済処理システムをクラウド上でモダナイズすることで、以下の目的が達成されます： 季節的な需要急増に対応するための迅速かつ効率的なスケーリング 高可用性を維持しつつ、年々増加するスループットをサポートし、厳格なセキュリティ要件に対応 データ居住要件や規制要件を遵守しながら市場へ展開し、グローバルビジネスを支援 新製品開発のための迅速なプロトタイピングを実現 クレジットカード決済処理では、金融機関が高可用性とスループットのSLAを満たすと同時に低遅延を実現する必要があります。 AWSは、 Amazon API Gateway 、 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) 、 Amazon DynamoDB などのツールとサービスを提供し、クラウド上で最新の分散型決済処理プラットフォームを構築し、毎秒数千件のトランザクションにスケールアップしたいお客様を支援します。AWSのお客様は、コンテナ化を強力な技術として活用し、アプリケーションの依存関係を持ち運び可能な方法で分離・管理することで、決済処理システムの可用性を大幅に向上させています。 組織が Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS） を活用すると、需要やリソース可用性に応じてコンテナ化ワークロードのスケーリングと管理を自動化できます。また、AWSのネットワークセキュリティサービスと統合することで、さらに高い可用性と回復力を実現できます。さらに、自動化された監視・アラートツールをコンテナオーケストレーションプラットフォームと統合することで、決済処理システムの健全性とパフォーマンスをリアルタイムに可視化し、ユーザーに影響が出る前に先制的に問題へ対応することが可能になります。 AWSクラウドは、厳格なセキュリティ要件を満たすID管理を備えた、多層的なセキュリティを提供します。また、潜在的なセキュリティ設定ミス、脅威、または予期せぬ動作を特定するための脅威検知および対応サービスが利用可能です。AWSは、 Amazon Virtual Private Cloud（VPC） や AWS PrivateLink などの最新のネットワーク機能を提供し、メッセージがパブリックインターネットを経由せずに決済事業者間で通信することを可能にします。グローバルな顧客は、複数のAWSアベイラビリティゾーンおよびリージョンを使用して新規市場に拡大することができます。さらに、顧客は AWS Artifact のコンプライアンスレポートや認証、ベンダーデューデリジェンスメカニズムを活用し、AWSが責任を負う統制を理解・立証できます。また、AWSのサービスやリソースを活用して堅牢な統制環境を構築することで、現地市場におけるコンプライアンス要件への準拠を実証することが可能です。 開発者は、AWSのツールやサービスを活用することで、コンプライアンス、セキュリティ、インフラストラクチャ・アズ・コードの標準化と自動化を実現できます。また、技術プロダクトマネージャーは開発チームと連携して顧客と迅速にプロトタイプを作成し、新たなユースケースの解決に役立てます。AWS DevOpsは開発者が新機能を迅速にリリースできるようにし、運用チームがアプリケーションを本番環境に投入するまでの時間を短縮します。 AWS Config Rules 、 Service Catalog （ガバナンス・アズ・コード、セキュリティおよびIAMポリシー、バックアップ保持ポリシー、ロギング・モニタリングポリシー）、 CloudFormation Guard などのツールにより、中央管理チームは分散開発チームを容易に統制でき、コンプライアンスとクラウドのベストプラクティスを維持しながら迅速な開発を実現します。 クレジットカード決済処理の構成要素 クレジットカード決済は通常、3つの主要なステップで構成されるメッセージ取引として処理されます。最初のステップは取引の「オーソリゼーション（信用照会）」です。オーソリゼーションはリアルタイムで行われ、発行銀行に照会してカード所有者の口座に資金が存在することを確認します。また、発行銀行は取引を承認するか拒否するかの判断も提供します。第2のステップは取引の「決済」です。決済では、オーソリゼーション済み取引をまとめて発行銀行に送付し、照合が行われます。第3段階である「清算」では、資金を加盟店の銀行口座へ移動します。 次に、クレジットカード決済における主要なプレイヤーの概要を見ていきましょう。これにより、クレジットカード決済のバリューチェーンの一部を説明し、アクワイアラー処理と発行者処理のリファレンスアーキテクチャを提示します。 加盟店には、企業、起業家、個人事業主およびその間のあらゆるタイプの事業者が含まれます。加盟店が決済取引プロセスにおいて基盤的な役割を果たすのはカード決済受入ツールを活用するためです。具体的には、カード取引用のクレジットカード端末またはPOSシステム、決済ゲートウェイを備えた安全なe コマースウェブサイト、あるいは拡大を続けるアプリケーション群に統合された決済手段などがあります。 決済ゲートウェイは、決済ポータル（ウェブサイト、携帯電話、音声応答サービスなど）と決済処理業者（アクワイアラー）間の情報転送を通じて、決済取引を仲介します。 決済処理業者は、加盟店およびその取引銀行に代わってクレジットカード・デビットカード取引を処理する企業です。クレジットカードライフサイクルに関わるすべての関係者を結びつける決済処理業者は、単なる処理機能を超え、事業成長を支援する包括的な決済関連サービスを提供するように進化しています。 アクワイアラー（加盟店契約会社または加盟店管理会社）は、加盟店口座を開設・管理する機関です。加盟店口座とは、企業が電子決済カード取引を受け付け処理できるビジネス口座の一種です。クレジットカードやデビットカード決済を受け付けるすべての企業は、アクワイアラー銀行や独立系販売組織（ISO）などの機関を通じて加盟店口座を開設できます。また、決済代行業者などを通じて、サブ加盟店口座（別の企業が代わりに加盟店口座を提供する形態）を開設することも可能です。カード決済取引中、アクワイアラーまたはその処理業者は、加盟店とカードネットワーク間で取引リクエストと認証データをやり取りします。 カードネットワーク（ブランドネットワーク）は、顧客、加盟店、発行銀行、アクワイアラーを結びつけます。カードネットワークは、決済処理の統括機関として機能し、主要なカードネットワークには、アメリカン・エキスプレス、ディスカバー、マスターカード、銀聯（ユニオンペイ）、VISAなどがあります。カードネットワークはインターチェンジ料率を設定し、イシュアーとアクワイアラー間を仲介し、安全で迅速かつ効率的な決済を促進することに努めています。 イシュアー（カード発行銀行またはカード発行会社）は、クレジットカードを発行する機関であり、消費者を金融システムに接続して事業者への取引資金調達を促進するという、重要なサービスを提供しています。この資金調達プロセスは、事業者が存続し繁栄するための財務的な原動力となっています。 消費者（カード保有者）は、対面（カード提示）または非対面（カード非提示）の方法で支払い認証情報を提供し、カード取引を開始します。取引金額は金融機関に記録され、口座の種類に応じて貸方または借方として処理されます。カード決済取引のライフサイクルはさまざまな要因で変動しますが、オーソリゼーション・決済・清算という基本プロセスは固定されています。本稿ではカード取引ライフサイクルの第1段階である「オーソリゼーション」について、イシュアーとアクワイアラー双方のリファレンスアーキテクチャを用いて解説します。 オーソリゼーション クレジットカードライフサイクルの最初のステップはオーソリゼーションです。顧客は、対面または安全な通信を通じて加盟店に支払いカードの認証情報を提示します。カード提示取引の場合、カードの詳細情報は、カードチップの挿入、タッチ決済、カードのスワイプ、または手動でのカード入力などの方法を通じてPOS端末に伝達されます。物理的なPOS取引では、EMVカードまたはデジタルウォレットと端末間で通信する際に、アプリケーション識別子（AID）とカード所有者認証方法（CVM）が決定されます。カード非提示取引では、カード情報が加盟店プラグインや利用可能な決済ウォレットなどの複数のオプションを通じて提供されます。決済サービスプロバイダー（PSP）は、チェックアウト時にカード情報をトークン化する機能を提供し、加盟店によるカード認証情報の保存を防止します。カード情報は、適切な決済処理業者へルーティングするために、暗号化されて決済ゲートウェイに送信されます。決済処理業者はカードBIN（カード番号の最初の6 桁または8 桁）または口座情報を確認して、取引に適用すべきサービス（不正スコアリングやアカウント更新サービスなど）を決定します。アカウント更新サービスは、カード紛失・盗難時にカードライフサイクルにおける最新カード番号を非対面取引向けに提供するために利用されます。プロセッサーは決済スイッチと連携して取引をルーティングすべきカードネットワークを決定します。また、ネットワーク送信前に適切なメッセージ形式（ISO 8583、ISO 20022など）とレイアウトに変換する責任を負います。 Acquiring Processor Authorization Flow カードネットワークがネットワークメッセージを受信すると、必要に応じて支払い情報をデトークン化し、カードの種類・取引タイプ・支払いチャネルに応じて、不正利用のスコアリングや支出管理、データ変換、デジタル認証、その他の検証サービスといった関連する代行サービスを実行します。 Issuer Processor Authorization Flow カードネットワークは、発行銀行またはプロセッサーにメッセージを送信し、承認または拒否の応答を返す前に、リスク管理・カード制御・残高・チップ・住所・利用頻度・ポリシー・その他の必要なチェックを実行します。応答メッセージには承認の場合は「0-承認」などの理由コード、拒否の場合は「05-承認不可」または「62-制限付きカード」などの理由コードが提供されます。カードまたはトークンの種類および各取引のチャネルに応じて、カードネットワークまたは発行者はカード取引用に一意に生成される動的情報を検証します。 AWS におけるオーソリゼーションのためのリファレンスアーキテクチャ 以下のアーキテクチャ概要図は、AWS 上に構築されたオーソリゼーションシステムの主要コンポーネントと、異なるチャネルおよび各種スキーム間の通信モデルを示しています。 フローは、さまざまなチャネルが暗号化されたカード情報を、セキュアな通信回線を通じて Amazon API Gateway に送信するところから始まります。 AWS WAF を有効化することで、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃といった一般的なWeb攻撃からAPI Gateway APIを保護できます。API Gatewayは Amazon Cognito と統合されているため、許可されたユーザーのみがAPIにアクセスでき、リソースを不正アクセスから保護できます。 承認済み決済トランザクションは、ネットワークロードバランサー経由で Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（MSK） に送信されます。PCIではカード所有者データの転送中と保存時における暗号化が義務付けられています。Amazon MSKはデフォルトでTLS 1.2を使用し、MSKクラスターのブローカー間で転送されるデータを暗号化するために、TLS 1.3の使用を推奨しています。 転送中のTLS暗号化（クライアント-ブローカー間、ブローカー間）、 TLSベースの証明書認証 、 SASL/SCRAM認証 は、 AWS Secrets Manager の支援によって実現できます。Kafkaトピック内のトランザクションは、AWS Fargateコンテナによってリアルタイムで消費されます。 AWS Fargate は Amazon ECS と組み合わせて使用できます。これにより、Amazon EC2インスタンスのサーバーやクラスターを管理せずにコンテナを実行できます。 Amazon ECR プライベートリポジトリを使用すれば、Amazon ECSタスクがプルするコンテナイメージやアーティファクトをホストできます。 コンテナはデータを決済用HSM（ハードウェア・セキュリティ・モジュール）に渡し、復号化されたデータを受け取ります。決済用HSMは、新たに提供が開始されたAWSのフルマネージド型決済HSMサービスである「 AWS Payment Cryptography 」を通じてプロビジョニングできます。また、 DynamoDBクライアントサイド暗号化ライブラリ を使用すれば、原文を暗号化して、その暗号テキストを暗号されているデータベースに保存できます。トークン応答は、内部アプリケーション操作のためにアプリケーションデータベースに保存されます。 Amazon ElastiCache for Redis 上のサブミリ秒レイテンシのインメモリデータキャッシュを使用することで、カードネットワークからのカード利用可能リクエストに即座に対応できます。トークン化された情報を、 AWS Step Functions を使用して様々なビジネスフローに適用すると、カードと取引タイプに基づくBINチェック、リスクチェック、アカウントチェック、不正検知チェック、その他の付加価値サービスを検証できます。検証後、応答はISO形式にフォーマットされ、消費のためにイグレスAmazon MSKに送信されます。複数のKafkaリスナーがカードネットワークに接続できます。 AWSにおけるイシュアーオーソリゼーションのリファレンスアーキテクチャー イシュアー処理フローにおいて、カードネットワークはソケット接続を介してペイロードを送信し、発行銀行またはプロセッサー（IBP）へオーソリゼーションリクエストを中継します。オンプレミスまたはコロケーション施設に設置された決済ネットワークインターフェースプロセッサー（PNIP）は、カードネットワークからのTCP/IPトラフィックを受信します。IBPは AWS Direct Connect を利用して内部ネットワークから標準イーサネット光ファイバーケーブル経由で、AWS Direct Connectロケーションに接続できます。AWS Direct Connectと AWS Transit Gateway の組み合わせは、複数のVPCとオンプレミスネットワークを接続するネットワークトランジットハブを構築するのを支援します。 オーソリゼーションリクエストのトラフィックは、AWS Transit Gateway経由でNetwork Load Balancerを介してトークナイゼーションVPCにルーティングされます。Network Load Balancerは接続レベル（レイヤー4）で動作し、IPプロトコルデータに基づいて顧客VPC内のターゲットコンテナへ接続をルーティングします。トークナイゼーションVPCは機密カード情報をトークン化します。カードデータに対する検証や確認といった暗号処理は、AWS Payment Cryptographyのようなスケーラブルで耐障害性の高いサービス上で実行する必要があります。情報は暗号化されたデータベースに保存されますが、データベースに依存せずAmazon ElastiCacheから取得することができます。 リクエストはオーソリゼーション決済処理VPCに転送され、さらに処理されます。オーソリゼーションコンテナは Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS） と統合でき、アプリケーションをデプロイすることができます。 オーソリゼーションコンテナは、カード種別に基づくビジネス検証チェックのため、承認リクエストに追加情報を付加します。ビジネスプロセスワークフローエンジンは、カード種別に応じた不正検知・リスク・取引頻度・口座情報およびチップ・PIN・トークン・限度額・現金取引などのさまざまなポリシーに基づく複数のチェックを実行します。ビジネス検証応答は Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) のトピックにストリーミングされます。オーソリゼーションコンテナが応答を処理して、 Amazon DynamoDB に情報を保存します。その後、IBPはオーソリゼーション応答（承認または拒否応答など）をカードネットワークに送信します。この応答は、アクワイアリングプロセッサーを経由して最終的に加盟店端末に戻ります。 決済事業者は、貴重な顧客データを保有しています。このデータは、 Amazon Comprehend を使用して、感情分析や商品レビュー分析といった顧客インサイト導出に活用できます。また、 Amazon Personalize を活用すれば、商品ランキングや特定商品の推奨、カスタマイズされたダイレクトマーケティングといった、リアルタイムなパーソナライズドレコメンデーションを実現できます。 まとめ クレジットカードは、店頭決済と非対面決済の両方において重要な決済手段であり続けています。キャッシュバックやカード特典、航空会社のポイントなどは、顧客がクレジットカードで支払う理由の一部でしかありません。2022年、米国の大手クレジットカード発行会社では、旅行・娯楽支出の増加に伴い、クレジットカードの利用が大幅に増加しました。また、クレジットカード分野では、デジタルファーストのクレジットソリューションによる革新も進んでいます。この革新により、顧客の申し込みが承認されるとすぐに仮想カードやトークンが利用可能になり、カード情報をデジタルウォレットに即座に追加できるようになります。 顧客はクレジットカード決済が数秒で処理されることを期待しています。本稿では、AWSのサービスを活用し、安全かつリアルタイムに処理でき、高い耐障害性を備え、ピーク時の決済量急増にも対応可能なクラウド決済処理ソリューションの構築方法について説明しました。また、クラウドベースの決済システムでは、AWSのツールとサービスを用いて PCI DSS に準拠した堅牢なセキュリティ対策を実現できます。フィンテック企業により、加盟店が自社ブランド（別名プライベートラベル）クレジットカードを容易に発行し、顧客セグメントの独自のニーズやライフスタイルに基づいた報酬をカスタマイズできるようになったことで、イノベーションはクレジットカード市場を活性化し続けています。 AWSとの連携方法や、世界中の決済顧客が決済処理を実行するのを当社がどのように支援しているかについての詳細は、AWSアカウントマネージャーにお問い合わせいただくか、 AWS Financial Services – Payments をご覧ください。 免責事項： 本投稿におけるリファレンスアーキテクチャに関する記述は、説明を目的とした参考情報であり、公開時点での情報に基づいています。記載の手順や推奨事項は教育目的および初期概念実証を意図したものであり、企業全体向けの完全なソリューションではありません。組織に適したアーキテクチャ設計についてはお問い合わせください。 本稿はソリューションアーキテクト畑が翻訳を担当しました。

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部データシステム部推薦基盤ブロックの 関口 柊人 です。普段はZOZOTOWNのレコメンドシステムの開発やHOME面の改善などに取り組んでいます。 ECサービスにおいて「何を成功指標とするか」は、サービスの方向性を決める重要な要素です。ZOZOTOWNのHOME面も例外ではなく、従来は売上やCTRといった短期的な指標を中心に改善してきました。しかし複数チームでの運用が拡大し、レコメンドシステムの高度化が進む中で、推薦基盤チームとして「短期指標だけではユーザー体験を十分に捉えられていないのではないか」という課題感が徐々に強まりました。 短期的な売上最適化だけでは見落としてしまう価値があるのではないでしょうか。ユーザーの長期的な満足度やサービスへの愛着といった要素をどう測り、育てていくべきでしょうか。 本記事では、こうした課題意識から始まったZOZOTOWN HOME面のKPI再設計プロジェクトについて紹介します。その背景、取り組み、そして得られた成果をお伝えします。 ※本記事で紹介するKPI再設計は、ZOZOTOWNのHOME面に限定した新しい取り組みです。今後、運用状況やサービスの変化により内容が変更される場合もありますので、ご了承ください。 目次 はじめに 目次 背景・課題 HOME面の運用状況 従来のKPI設計の課題 運用上の課題 レコメンドにおける課題 HOME面で目指す姿 HOME面の役割の再定義 運用チームごとの目的の把握 HOME面の理想の状態 HOME面のミッション 新指標設計と運用戦略 設計方針 新しいKPI体系の設計 売上軸：短期的な成果を測定 認知・流入軸：中期的な関係構築を測定 エンゲージメント軸：長期的な関係性を測定 運用プロセスへの組み込み 従来の運用課題に対するアプローチ 定常モニタリング ABテスト評価指標への追加 新指標によるレコメンド施策の効果検証 商品パーソナライズ施策での効果検証を実施 A/Bテスト結果 結果の詳細分析と行動変容の考察 多様性の向上（商品多様性 6.96％ UP） 再訪問間隔の短縮（6.13％ UP） 再訪問率・アクティブユーザー率の変化から見える行動変容のステージ エンゲージメント深化の段階的プロセス仮説 今後の展望：HOME面運用とレコメンド施策の進化 HOME面運用の高度化 レコメンド施策の戦略的発展 まとめ 背景・課題 HOME面の運用状況 ZOZOTOWN HOME面は、ユーザーがアプリを起動した際、最初に表示されるページです。モジュールと呼ばれる単位で商品をグルーピングし、横スクロールで関連商品を閲覧できるカルーセル型UIを採用しています。 本記事で「HOME面」と表現している箇所は、主にこのモジュールでの商品表示や運用に関する内容を指しています。 現在、HOME面のモジュールは複数のチームで運用・管理されており、以下のようなチームが関わっています。 分類 チーム名 開発 推薦基盤 ビジネス 販促（アパレル・シューズ） ビジネス コスメ ビジネス ZOZOUSED ビジネス ZOZOVILLA（ラグジュアリー） ビジネス 広告 従来のKPI設計の課題 HOME面運用メンバーは、これまで 売上とCTR を中心にHOME面を評価し、月次定例で実績を共有してきました。しかし運用を続ける中で、推薦基盤チームとしては以下のような課題を感じるようになりました。 運用上の課題 短期的売上に直結しないがサービス貢献する要素の評価ができていない 特集記事やコーデ提案など、購買目的がない時でもユーザーが楽しめるコンテンツの価値を測れない そのため、そのような目的での新機能リリースは難しくなっている 月次定例が実績の共有に留まっている 中長期的に取り組むべき課題やアクションが検討されていない チームを横断した課題感やアクションの共有がない 運用チーム全体で「ZOZOTOWN HOME面をどのようにしていきたいか」の共通認識が持てていない レコメンドにおける課題 レコメンドシステムに「 フィルターバブル 」や「多様性の喪失」といった歪みが生じる レコメンドシステムの最適化が進むほど、表示される商品が特定嗜好に偏る傾向が生じ、「未知の商品との出会い」や「サービスへの愛着」といった長期的価値を創出しにくくなっていた エンゲージメント指標の欠如 推薦基盤チームの目標は「長期的なユーザーエンゲージメントの向上」だったが、売上やCTRといった短期指標ではユーザー体験の変化を評価できない状態だった HOME面で目指す姿 HOME面の役割の再定義 KPI再設計の第一歩は、「そもそもHOME面とは何を提供すべき場所なのか」という根本的な問いから始まりました。日々の運用に追われる中で、HOME面の本質的な役割や提供価値が曖昧になりつつあるという課題感があったからです。 そこで、推薦基盤チームが中心となり、サイト全体における「各ページの役割」や「導線・要素の意味」を再定義しました。運用に関わる全チームと議論を重ね、全員が納得する形で策定を進めました。 整理の結果、HOME面は以下の多面的な役割を担っています。 ZOZOTOWNを案内するページ とりあえず戻ってくるページ 商品の提案・情報提供のページ ざっくり欲しいものが決まっているユーザーへの訴求 ZOZOらしさの提供 これらを踏まえ、推薦基盤チームと運用チームで議論を重ねた末に、「モジュールを通じて、トレンドや季節感のあるアイテムやZOZOTOWNの推しが伝わる拠点」とHOME面を再定義しました。その結果、HOME面は単なる情報一覧ではなく、「発見」と「回遊」を生み出す場として明確に位置付けられました。 運用チームごとの目的の把握 次に、運用チームが増えている状況を踏まえ、各チームがHOME面をどのような目的で運用しているかヒアリングしました。 担当チーム HOME面での目的 販促（アパレル・シューズ） 売上の最大化 コスメ ZOZOCOSMEファンの増加・認知拡大 ZOZOUSED USED商品詳細面・一覧面への流入・認知拡大 ZOZOVILLA（ラグジュアリー） ZOZOVILLAと親和性の高いユーザーへ露出し、認知獲得。エンゲージの蓄積とのちの購入を目指す 広告 露出・流入向上、エンゲージメントの獲得 各チームのKPIや着目点は異なるものの 共通して「HOME面を通じた認知拡大や利用頻度の向上が、後の販促効果を高め、最終的な売上に寄与する」 という考えが根底にあることが分かりました。 HOME面の理想の状態 こうした現状認識を踏まえ、HOME面が本来目指すべき「理想の状態」を3つの価値軸で整理しました。現状では、HOME面の役割に対する認識と、評価指標との間に乖離が生じていました。その乖離を是正し、HOME面を「短期的な売上創出の場」から「ユーザー体験を起点に、長期的な成長と収益を生み出す場」へ再定義することを目指しました。 項目 目的 具体的な状態 売上向上 GMV最大化 ユーザーがスムーズに購入へと進む動線が整備され、納得感のある購買体験を実現 認知拡大 多様な商品との出会いを創出 リターゲティングに依存せず、ユーザーが新しいブランドやカテゴリと「偶然の出会い」を体験 エンゲージメント蓄積 愛されるZOZOTOWNの実現 ユーザーが「また見に来たい」と感じる継続的な関係性を構築 これまでの運用は売上指標を中心に進んできましたが、なぜ売上が生まれたのか、持続可能なのかを理解しない限り、長期的な成長は望めない可能性があります。そのため、「購入前の体験」や「認知・回遊を生み出す仕組み」こそ、今後のHOME面設計において重視すべき要素だと位置づけました。 HOME面のミッション HOME面を複数チームの共通資産として設計するには各チームの成功条件をそろえる必要があります。これまでに整理したHOME面の役割、各チームへのヒアリング結果、そして理想の状態を踏まえ、HOME面のミッションを以下のように設定しました。 新たな出会いを通じた「認知と流入」の起点 多様なブランド・ショップとユーザーの「偶然の出会い」を創出 過去の購買履歴に囚われない商品提案で、潜在的な興味・関心を掘り起こし ZOZOTOWNと顧客の関係性を深める「育成の場」 単発の購買ではなく、ユーザーのライフスタイルと共に成長する関係性を構築 「ZOZOTOWNがある生活」に価値を感じてもらえる体験を提供 この2つのミッションを果たすことで、 短期的な売上最大化から長期的な関係性構築を通じた持続的な成長 への戦略転換を目指しています。 新指標設計と運用戦略 設計方針 HOME面の理想の状態とミッションを実現するため、 「売上・認知・エンゲージメント」の3軸 によるKPI体系を設計しました。ここで定義した「認知」と「エンゲージメント」は、前段のミッションで掲げた「認知と流入」「育成の場」の考え方に対応しています。従来の売上・CTR中心の指標では捉えきれなかった価値を測定するため、各軸で複数の指標を組み合わせた包括的な評価体系を構築しています。 新しいKPI体系の設計 売上軸：短期的な成果を測定 以前から重視していた売上関連の指標を、より多角的に評価できるよう拡張しました。 指標選択の背景 ：従来の「売上金額」のみでは、ユーザー行動の多様性を捉えきれませんでした。例えば、高単価商品1点の購入と低単価商品10点の購入は同じ売上でも、ユーザーの関与度や商品への接触範囲が大きく異なります。そこで金額・点数・単価の3つに分解することで、「どのような売上なのか」を理解できるようにしました。 KPI 設計意図 モジュール経由の受注金額 モジュールの全体的な売上貢献度を評価。以前からの基本指標として継続 モジュール経由の受注点数 売上金額だけでは見えない「購買機会の創出」を評価。低単価でも多くのユーザーに価値を提供できているかを測定 モジュール経由の受注商品の単価 売上の「質」を評価。高単価商品の販売促進の効果や、ユーザーの購買意欲の高さを測定 認知・流入軸：中期的な関係構築を測定 ユーザーの興味拡大や新しい発見を促進できているかを測定する指標群です。 指標選択の背景 ：認知の成果を測るには「関心の入り口（CTR）」から「実際の行動（流入）」まで段階的に捉える必要がありました。また、ZOZOTOWNの強みである「多様なブランド・カテゴリとの出会い」を活かすため、ブランド軸とカテゴリ軸での流入を別々に測定しました。 KPI 設計意図 モジュールCTR 認知拡大の「前段階」を評価。ユーザーの関心を引くコンテンツを提供できているかの基礎指標 モジュール経由ブランド流入数 ブランド認知拡大の効果を直接測定。ZOZOTOWNの強みである「多様なブランドとの出会い」を定量化 モジュール経由カテゴリ流入数 カテゴリ横断の興味拡大を測定。ユーザーの購買領域の拡張効果を評価 エンゲージメント軸：長期的な関係性を測定 ユーザーとサービスの関係性の深化を測定する、今回新たに導入した指標群です。 指標選択の背景 ：レコメンドシステムの研究で、多様性や再訪パターンが長期的なエンゲージメントを予測するサロゲート指標として有効であることが示されています 1 。この知見を参考に、「商品多様性」「再訪問率・再訪問間隔」「アクティブユーザー率」を選定しました。 KPI 設計意図 商品多様性 フィルターバブル回避効果を定量化。レコメンドシステムが特定の商品に偏らず、幅広い商品を提案できているかを評価 アクティブユーザー率 サービス定着度を測定。単なる訪問ではなく、実際の購買行動を伴う「質の高いエンゲージメント」を評価 HOME面の再訪問率 リピート利用の促進効果を測定 HOME面の再訪問間隔 ユーザーの「また見たい」という動機の強さを直接測定。短い間隔ほど高いエンゲージメントを示す 運用プロセスへの組み込み 新指標を効果的に活用するため、以下の運用プロセスに組み込みました。 従来の運用課題に対するアプローチ 新しいKPI体系により、従来の運用上の課題を以下のように解決しました。 短期的売上に直結しないサービス貢献要素の評価 ： エンゲージメント軸の指標により、コーデ提案などのコンテンツが長期的な関係性構築に与える影響を定量化 結果として、売上には即座に結びつかないが将来的な価値を生み出すコンテンツの価値を可視化し、新機能開発の意思決定を支援 月次定例の質的向上 ： 3軸のKPI体系により、各チームの異なる目的（売上拡大、認知向上、エンゲージメント獲得）を統一的に評価 単なる実績共有から、「HOME面の理想の状態に向けた具体的なアクション」を議論する場へと転換 チーム横断での課題共有と改善アクションの立案が活発化 定常モニタリング モニタリングダッシュボードに指標を追加 運用チームとの月次定例において： HOME面の理想の状態に向けて運用チーム全体でモニタリング 各チームにおける最新状況を把握 モジュールの実績を確認し、改善案を提案するとともに、具体的な改善アクションを実施 長期的に活用できる有益な知見を取りまとめ ABテスト評価指標への追加 評価指標にエンゲージメント指標を追加 ABテスト終了後に施策の深掘り分析を実施 分析結果を元に改善施策を検討・実施 新指標によるレコメンド施策の効果検証 商品パーソナライズ施策での効果検証を実施 新しい指標体系の有効性を検証するため、 ZOZOTOWN HOME面の商品パーソナライズ施策 で効果検証しました。この施策では、Two-TowerモデルとVertex AI Vector Searchを組み合わせ、新規性・多様性を意識したパーソナライズを実現しています。 施策内容 : ユーザー情報（年齢、性別、閲覧・購入履歴等）を元にモジュールのコンテンツ並び順をパーソナライズ化 対象 : HOME面に訪れたZOZOTOWN会員（非会員は対象外） 期間 : 約1か月 詳細な技術内容については、以前の記事「 ZOZOTOWNホーム画面におけるモジュールコンテンツのパーソナライズ施策 」をご覧ください。 A/Bテスト結果 売上・認知拡大KPIの結果 施策により 「商品クリック58％増・経由受注26％増」 という大幅な改善を達成し、GMVの大幅なupliftを実現しました。 エンゲージメントKPIの結果 新たに設計したエンゲージメント指標を確認したところ、以下の結果を得られました。 指標 改善率（T/C uplift値） 商品多様性 6.96％ アクティブユーザー率 0.22％ 再訪問率 0.01％ 再訪問間隔 6.13％ 結果の詳細分析と行動変容の考察 従来の売上・CTR中心の指標では見えなかった ユーザーの行動変容 を、新しいエンゲージメント指標によって詳細に分析しました。 多様性の向上（商品多様性 6.96％ UP） 項目 内容 定義 商品多様性（coverage: 全商品のうち、どれだけの割合の商品がユーザーに表示されたか） 数値的な成果 パーソナライズが一部の人気商品に頼るのではなく、これまで埋もれがちだったニッチな商品や新しいブランド（ロングテール商品）まで、幅広くユーザーに届けられている 行動変容の考察 ユーザーあたりクリックした商品ユニーク数も6.30％ UP 。単にシステムが多様な商品を提示しただけでなく、 ユーザーの探索行動そのものが活発化 している 従来の指標では「クリック数が増えた」という結果しか見えませんでした。しかし新指標によって、ユーザーがより幅広い商品に関心を示すようになった 行動パターンの変化 を捉えられました。これは 「システムが多様な商品を提案し、ユーザーもその多様な提案を歓迎して積極的に探索している」 状態です。このような状態が顧客の「飽き」を防ぎ、長期的なエンゲージメント（LTV）に寄与していると考えられます。 再訪問間隔の短縮（6.13％ UP） 項目 内容 定義 テスト期間中のHOME面の再訪問時間 行動変容の考察 ユーザーの 利用習慣の変化 を直接的に示している。自分に最適化されたコンテンツが提示されることで、「またすぐに見たい」という 内発的な動機の変化 が生まれている 従来の売上指標では「購入に至ったかどうか」しか見えませんでしたが、この指標により 購入に至らない訪問でも価値のある体験を提供できているか を測れるようになりました。 再訪問率・アクティブユーザー率の変化から見える行動変容のステージ 再訪問率（0.01％ UP） と アクティブユーザー率（0.22％ UP） については、大きな変化は見られませんでした。しかし、この結果も重要な示唆を与えてくれます。 従来であれば「効果が限定的」という結論で終わってしまいがちです。しかし新しい指標体系により、 ユーザーの行動変容には段階がある ことを確認できました。訪問頻度の低いライトユーザーを新たに惹きつけてリピーターへと転換させるには時間がかかります。短期的な購入者数の押し上げには至らないものの、 行動変容の兆候は確実に現れている と解釈できます。 エンゲージメント深化の段階的プロセス仮説 今回の結果から、 エンゲージメントの深化は段階的なプロセスを辿る という新たな仮説を立てました。 このモデルに基づけば、今回の「再訪問間隔の短縮」という結果は、行動変容プロセスの第一段階におけるポジティブな兆候を捉えたものであり、 長期的な成功に向けた先行指標である可能性 が考えられます。 重要なのは 、従来の指標では見逃していた「ユーザーの内発的な動機の変化」や「探索行動の活発化」といった 行動変容を定量的に捉えられるようになった ことです。これにより、施策の効果をより深く理解し、長期的な改善戦略を立てることが可能になりました。 今後の展望：HOME面運用とレコメンド施策の進化 新しいKPI体系の導入により、HOME面の改善に向けた新たな可能性が見えてきました。今後は以下の2つの軸で取り組みを進めていく予定です。 HOME面運用の高度化 運用チーム間の連携強化 新指標を活用した月次定例の質的向上 チーム横断での改善アクションの立案・実施 データドリブンな意思決定の推進 エンゲージメント指標を含む包括的なダッシュボードの活用 短期・長期指標のバランスを考慮した施策評価 ユーザー行動変容の観点からの効果測定 レコメンド施策の戦略的発展 長期効果の検証 エンゲージメント指標を活用したHoldout Testの実施 長期的なLTV向上に与えるエンゲージメント指標の調査 新たな価値創造 「未知の商品との出会い」を促進する仕組みの強化 ユーザーの成長段階に応じたパーソナライズ 文脈や気分を捉えた高精度なレコメンドの実現 この取り組みを通じて、ZOZOTOWNのHOME面をより一層、 ユーザーと長期的な関係性を育む場 として進化させていくことを目指しています。 まとめ 本記事では、ZOZOTOWN HOME面におけるKPIの再設計について紹介しました。従来の短期的な売上指標が中心の評価から、「売上・認知・エンゲージメント」の3軸による包括的な指標体系への転換により、より持続的で戦略的なサービス改善を実現できました。 特に重要な成果として、以下の4点が挙げられます。 戦略基盤の構築 : HOME面の「理想の状態」と「ミッション」を定義し、改善活動における戦略的な方向性を明確化 評価フレームワークの策定 :「売上・認知・エンゲージメント」の3軸によるKPI設計 運用プロセスの具体化 : KPIを活用した定常モニタリングとABテスト評価によるPDCAサイクルの確立 データに基づくインサイトの獲得 : 商品パーソナライズ施策の効果検証と新指標による示唆の獲得 ECサービスにおける長期的な顧客価値の向上や、複数チームが関わるプロダクトのKPI設計を検討している方がいれば、ぜひ参考にしてみてください。 私たちは今回のKPI再設計を通じて、 数値の向上だけでなく、ユーザーの行動変容そのものを理解し、育てていく ことの重要性を実感しました。HOME面運用の高度化とレコメンド施策の戦略的発展により、ユーザーとブランドの長期的な関係性を育む場としてのZOZOTOWNを目指していきます。 本記事の内容について、より詳細な情報や図表については以下の登壇資料もご参照ください。 speakerdeck.com ZOZOでは、一緒にサービスを作り上げてくれる方を募集中です。ご興味のある方は、以下のリンクからぜひご応募ください。 corp.zozo.com Yuyan Wang et al. " Surrogate for Long-Term User Experience in Recommender Systems ." KDD '22. ↩

こんにちは！NIFTY engineeringブログ運用チームです！ 今年もあっという間に残りわずかとなりました。クリスマスが迫り、アドベントカレンダーの季節が到来しましたね！ ニフティグループでは毎年、アドベントカレンダーに積極的に参加しており、今年でなんと10回目の開催となります！ 日頃の知見をアウトプットする機会として、ニフティグループのエンジニアが楽しみながら成長していくことができています。 今年も皆様に新たな技術や知識をお届けできることを楽しみにしています！ アドベントカレンダーとは？ 元々はクリスマスまでの日数をカウントダウンするために使われていたカレンダーで、12月1日からはじまり、25個ある「窓」を毎日1つずつ開けて中に入っている小さなお菓子やプレゼントを楽しむものです。 このカレンダーにならい、定められたテーマに従い参加者が持ち回りで自身のブログやサイトに記事を投稿する、リレー形式のブログ執筆イベントです！ ニフティグループ アドベントカレンダー ニフティグループではフリーテーマとなっておりますので、好きに執筆してもらっています。 また、記事に関してはQiita様のアドベントカレンダーページにて登録させていただき、 公開自体は本ブログ（NIFTY engineering）や ニフティライフスタイル Tech Blog 、Qiitaにしていく予定です！（ニフティ、ニフティライフスタイル、セシールでそれぞれ投稿場所が異なります） ニフティグループ AdventCalendar 2025 アドベントカレンダーでは、ニフティグループのエンジニアが日頃の業務で培ったノウハウを共有していきますのでぜひチェックしてみてください！