Appier導入以前、XEBIOは市場で広く知られたレコメンデーションソリューションを利用していました。しかし、顧客のニーズが多様化するにつれて、当該システムが抱える複数の制約により、同社のビジネス目標の達成が困難になりました。主な課題は次の通りでした。
XEBIOのように品目数の多い小売業者にとって、単一のユーザーモデルへの過度な依存は深刻な「レコメンデーションサイロ」を生み出しました。これにより、ビジネス上の3つの大きな障壁が生じました。すなわち、新製品発見の阻害、同じカテゴリーを繰り返しおすすめすることによるコンバージョンの停滞、製品間の関連ロジックが弱いことに起因する関連付けの失敗です。
解決策：Appier AIQUAの複数モデルアーキテクチャおよび国内サポート
これらの課題を克服し、最適解を見つけるため、XEBIOは28日間にわたる厳密なA/Bテスト（2025年1月21日～2025年2月17日）を実施し、トップページと製品ページにおいてAppier AIQUAのレコメンデーションモデルと競合ソリューションとの性能を直接比較しました。
Appierは、6つのコアアーキテクチャと28のシナリオ別レコメンデーションモデル（ユーザーベース、製品ベース、人気度、アドバンス、カスタム、オートパイロットを網羅）を提供しました。これにより、XEBIOは非常に高い俊敏性と、必要に応じてモデルを自在に組み合わせる能力を手に入れ、これまで抱えていた実装後の柔軟性の欠如が解消されました。
ユーザーベースモデル：閲覧した商品、カートに追加されたアイテム、過去の購買履歴といった個々の顧客シグナルを継続的に処理し、ランニング、ゴルフ、水泳などの特定の関心に合わせたパーソナライズ製品の選定を配信します。
プロダクトベースモデル：特定の商品を閲覧した後に他の顧客が通常どのような商品を購入しているかを分析することで、商品同士の関連性に焦点を当て、レコメンドが顧客の現在のブラウジングにおける関心事項に沿ったものであり続けるようにします。
露出の少ない製品が顧客に届かないという慢性的な課題に対処するため、AppierはXEBIOウェブサイト（特に製品ページ）上で異なる戦略的モデルを同時展開する支援を行いました。
旧来システムの課題に対応するため、Appierは透明性の高いリアルタイムの効果測定を導入しました。さらに重要な点として、Appierは強力なエンタープライズ向けカスタマーサクセスマネジメント（CSM）チームを日本国内で配置しました。厳格なSLA基準（初回応答は1時間以内、進捗更新は2時間以内、解決策の提示は8時間以内）の下、同チームはXEBIOの運用を支える最も強固な背骨となりました。
28日間にわたる厳格なA/Bテスト（各モデルを最上位の掲載枠で14日間ずつ検証）を経て、XEBIOはAppierのソリューションがもたらした大きなビジネス効果を実感しました。
Appier AIQUAレコメンデーションソリューションを導入したことで、XEBIOはレコメンデーションにおける技術的障壁を打破し、「スポーツナビゲーター」というブランドビジョンを完全に実現し、すべてのデジタル顧客に一人ひとりに合わせたスポーツライフスタイルを届けています。