ECサイトの運用をする中で、ユーザー体験を大きく向上させる技術として注目を集めているのが「レコメンドエンジン」です。
自社のECサイトにもレコメンド機能を追加したいけど方法がわからない、と悩んでいる方もいるのではないでしょうか？
今回は、レコメンドエンジンの概念や種類、導入時の比較ポイントまで詳しく解説します。
レコメンドエンジンを活用して、自社のECを利用する顧客に最適な提案をできる仕組みを作りましょう。
レコメンドエンジンとは
レコメンドエンジンとは、ユーザーの好みや行動パターンを分析し、最適な商品やコンテンツを提案するシステムのことです。
膨大な選択肢の中からユーザーの興味に合う項目を効率的に見つけ出し、購買や利用を促進するためです。
レコメンドエンジンの例を挙げるとすると、以下のとおり。
- Amazon：この商品を見た人はこんな商品も見ています
- Netflix：あなたにおすすめの作品
- 楽天市場：あなたにおすすめの商品
レコメンドエンジンを導入することで、利用者にまとめ買いを促進できるだけでなく、欲しかったアイテムを見つけるきっかけを作ることができるでしょう。
レコメンドシステムの種類とは
レコメンドエンジンを導入するには、レコメンドシステムを選ぶ必要があります。
ここからは主に利用される2種類のレコメンドシステムの特徴を解説します。
- ・ASP型
- ・オープンソース型
それぞれ詳しく見ていきましょう。
ASP型
ASP（Application Service Provider）型レコメンドエンジンは、クラウド上で提供されるサービス型のエンジンで、手軽に導入・運用ができる特徴があります。
ASP型を導入するメリットは、ユーザーが自前でサーバーを管理する必要がなく、サービスプロバイダーがインフラとメンテナンスを行ってくれるため、運用負担が軽減される点です。
たとえば、Amazon Personalizeは、クラウドベースでレコメンド機能を提供するASP型サービスで、ユーザーのデータを基に高度な推薦アルゴリズムを自動で実行してくれます。
ASP型のレコメンドエンジンは、導入の手軽さと運用の効率性から、特に中小企業やリソースに限りがある企業に適しているといえるでしょう。
オープンソース型
オープンソース型のレコメンドシステムとは、ソースコードが公開されており、ユーザーが自由にカスタマイズできるシステムです。
ソースコードが公開されているため、自社のエンジニアや委託会社に依頼をすれば、自社のニーズに合わせてアルゴリズムや機能を変更することができる点が魅力です。
またオープンソース型のレコメンドシステムの場合、ソースコードが無料で公開されていることがほとんどであるため、取得におけるライセンス費用がかからない点も大きなメリットといえるでしょう。
オープンソース型のレコメンドシステムは、コスト削減と高度なカスタマイズ性がある点で魅力ですが、いくつかの注意点があります。
- ・日本製のオープンソース型のレコメンドシステムの数が少ない
- ・カスタムに高度な技術が必要
- ・セキュリティ対策が必須
特に海外製のオープンソース型のレコメンドシステムを利用した場合、操作画面が英語でわかりにくい可能性もあります。
カスタム次第で対処できるかどうかも、導入前に検証しておくことが大切です。
レコメンドシステムの種類とは
レコメンドエンジンを導入するには、レコメンドシステムを選ぶ必要があります。
ここからは主に利用される2種類のレコメンドシステムの特徴を解説します。
- ASP型
- オープンソース型
それぞれ詳しく見ていきましょう。
ASP型
ASP（Application Service Provider）型レコメンドエンジンは、クラウド上で提供されるサービス型のエンジンで、手軽に導入・運用ができる特徴があります。
ASP型を導入するメリットは、ユーザーが自前でサーバーを管理する必要がなく、サービスプロバイダーがインフラとメンテナンスを行ってくれるため、運用負担が軽減される点です。
たとえば、Amazon Personalizeは、クラウドベースでレコメンド機能を提供するASP型サービスで、ユーザーのデータを基に高度な推薦アルゴリズムを自動で実行してくれます。
ASP型のレコメンドエンジンは、導入の手軽さと運用の効率性から、特に中小企業やリソースに限りがある企業に適しているといえるでしょう。
オープンソース型
オープンソース型のレコメンドシステムとは、ソースコードが公開されており、ユーザーが自由にカスタマイズできるシステムです。
ソースコードが公開されているため、自社のエンジニアや委託会社に依頼をすれば、自社のニーズに合わせてアルゴリズムや機能を変更することができる点が魅力です。
またオープンソース型のレコメンドシステムの場合、ソースコードが無料で公開されていることがほとんどであるため、取得におけるライセンス費用がかからない点も大きなメリットといえるでしょう。
オープンソース型のレコメンドシステムは、コスト削減と高度なカスタマイズ性がある点で魅力ですが、いくつかの注意点があります。
- ・日本製のオープンソース型のレコメンドシステムの数が少ない
- ・カスタムに高度な技術が必要
- ・セキュリティ対策が必須
特に海外製のオープンソース型のレコメンドシステムを利用した場合、操作画面が英語でわかりにくい可能性もあります。
カスタム次第で対処できるかどうかも、導入前に検証しておくことが大切です。
レコメンドエンジンの5つのレコメンド機能を解説
レコメンドエンジンには、以下の5つの機能があります。
- ・協調フィルタリング
- ・コンテンツベース・レコメンド
- ・ルールベース・レコメンド
- ・パーソナライズ・レコメンド
- ・ハイブリッド・レコメンデーション
それぞれ詳しく見ていきましょう。
協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、似たような嗜好を持つユーザーの行動データを基に、レコメンドを生成する方式です。
協調フィルタリングは「Aと似た趣味のBが好んだものは、Aも好む可能性が高い」という考えに基づいています。
たとえばユーザーAが購入した商品をユーザーBが選んだ場合、協調フィルタリング機能では、ユーザーBに対して、ユーザーAが購入した別商品を表示して「商品を購入した人は、こんな商品も購入しています」というレコメンドを与えます。
協調フィルタリングはアイテムベースとユーザーベースの2種類が用意されているため、自社のECで販売する商品の種類やユーザーの購入傾向などをみて選ぶのがおすすめです。
コンテンツベース・レコメンド
コンテンツベース・レコメンドとは商品やコンテンツの特徴を分析し、ユーザーの過去の行動と照らし合わせてレコメンドを生成する方法です。
たとえばひとつのブランドのワンピースを購入したユーザーがいた場合、コンテンツベース・レコメンドでは同じブランドの別のTシャツやパンツなどをレコメンドします。
コンテンツの収集や分類に時間がかかるという注意点がありますが、カテゴリを事前に設定できる場合もあるため結果に合わせて調整することも可能です。
ルールベース・レコメンド
ルールベース・レコメンドとは予め設定したルールに基づいてレコメンドを生成する方式です。
特定の条件や状況下で、確実なレコメンドを届けたい場合に有効的です。
ルールとして設定する条件の例は以下のとおりです。
【ユーザー条件】
- 〇〇を購入したユーザー
- 広告バナーから流入したユーザー
【レコメンド先】
- 人気ランキング
- 季節商品
- 新商品
- 在庫処分セール
コンテンツベースと比較して、条件をつけられることからより細かい相手に向けてレコメンドできる点が特徴といえるでしょう。
パーソナライズ・レコメンド
パーソナライズ・レコメンドとは、個々のユーザーの行動履歴や属性に基づいて、おすすめ商品を提案する方法です。
協調フィルタリングと異なり、ユーザー一人ひとりの嗜好や需要に合わせて提案する点が特徴のひとつ。
主に下記の情報を総合的に分析してレコメンドを行います。
- ・ユーザーの過去の購買履歴
- ・閲覧履歴
- ・検索履歴
ユーザーの情報が豊富な場合に効果を発揮するため、ECサイトが大規模でデータが十分に揃っている場合や、時間がかかってでも実店舗のような細やかな接客をしたい方におすすめです。
ハイブリッド・レコメンデーション
ハイブリッド・レコメンデーションとは、上記の4種類のレコメンド手法を組み合わせて、より精度の高いレコメンドを生成する方法です。
それぞれの手法の長所を活かし、短所を補完することで、より多様な状況に対応できるレコメンドが可能になります。
ユーザーに対するレコメンド機能に正確性や幅広い使い道を求める方は、ハイブリッド・レコメンデーションを利用するのがおすすめです。
レコメンド機能以外にも、顧客の商品購入を促進する方法があります。
気軽に顧客の購入を後押ししたいと考える方は「口コミ」を活用しましょう。
「ReviCo」は口コミ投稿の促進や、口コミの自動最適化ができるツールです。
簡易なレビュー承認機能があり、レビューに対して返信コメントをすることが可能です。
口コミを利用して、ECサイトの購買率の向上をお助けします。
良質な口コミを多く集めたい、収集した口コミを上手く活用したいとお考えのECサイトの運営者様は、ぜひご相談や資料請求をご検討ください。
レコメンドエンジンの機能を解説
レコメンドエンジンは、ECサイトやオンラインサービスで顧客にパーソナライズされた商品やサービスを提供するための重要なツールです。顧客の行動データを元に、その人に最適な商品を提案することによって、購買意欲を高め、売上を増加させる役割を果たします。ここでは、レコメンドエンジンの主要な機能を解説します。
- ・レコメンド機能｜顧客ごとのおすすめを紹介する
- ・データベース機能｜顧客データを収集する
- ・ランキング機能｜顧客に合った人気商品を並べる
- ・リマインド機能｜カゴ落ちを防ぐ
- ・メーセージ機能｜定期的に接点を作る
- ・テスト機能｜パターンを検証する
- ・レポート機能｜分析して結果をまとめる
それぞれ詳しく見ていきましょう。
レコメンド機能｜顧客ごとのおすすめを紹介する
レコメンド機能とは、顧客の購買履歴や閲覧履歴を元に、その顧客に最も関連性が高い商品を提案する機能です。
レコメンド機能があることで、顧客は自分で検索するだけでは出てこなかった自分好みの商品に出会うことができ、満足度や購入意欲が高まります。
たとえばレコメンド機能があれば、過去に購入した商品や検索した商品情報をもとに、「この商品もおすすめです」と、次に購入したい商品を提案できます。
購入前にレコメンド機能からのおすすめ商品を見つけられれば、購入単価や購入数を増やすことができるため、クロスセルやアップセルの戦略にも活用できるでしょう。
データベース機能｜顧客データを収集する
データベース機能とは、顧客の行動データや属性情報を収集し、分析するための基盤を作る機能です。
データベース機能を活用すれば、主に下記の情報を集めることが可能です。
- ・購入履歴
- ・検索履歴
- ・クリック履歴
- ・顧客のプロフィール情報
データを組み合わせることで顧客がどのような商品を好むか、どのカテゴリーに興味があるかを把握し、よりパーソナライズされた提案が可能になります。
ランキング機能｜顧客に合った人気商品を並べる
ランキング機能を活用すれば、顧客の興味や購買行動に基づいて、人気の商品をリスト化しておすすめできます。
ランキング機能は、ECサイト上の人気商品をただ表示するだけではありません。
顧客がカゴに入れている商品や購入経験のある商品情報を踏まえて、過去に多くの顧客が購入したもしくは高評価を受けた商品を「おすすめランキング」として表示することが可能です。
さらに工夫次第では特定のカテゴリーや時期などデータを絞ることで、セール品の中で顧客におすすめしたい商品や人気の商品を表示することもできるでしょう。
ランキングは、「他の人も買っている」という印象を与えやすく、顧客の購入欲求を刺激します。
顧客に合った提案をするためにも、ランキング機能の活用は鍵になるでしょう。
リマインド機能｜カゴ落ちを防ぐ
リマインド機能とは、顧客が商品をカートに追加したものの、購入手続きを完了しなかった場合に、顧客に対して購入を促す通知を送る機能です。
たとえばリマインド機能を活用すれば、カートに入れた商品を数時間後にメールやポップアップ通知を送付し、「お客様がカートに追加した商品が残っています」といったメッセージで、カゴ落ちを防ぎ購入完了へ繋げられます。
ECサイトでは、カゴ落ちをいかに減らすかが売上アップを左右します。
リマインド機能を活用して、カゴ落ちを防ぎましょう。
メーセージ機能｜定期的に接点を作る
メッセージ機能は、メールやチャットでの会話を通して顧客と定期的に接点を持つための機能です。
メッセージ機能を使えば、以下の情報を簡単に顧客に送付できます。
- ・商品の入荷情報
- ・新商品の通知
- ・特別な割引オファー
- ・口コミ依頼
- ・イベント告知
いちいち手動で全ての顧客に送付するとなると膨大な量になりますが、ツールで管理しておけば、メールやSMS、アプリ内通知などのさまざまな形式でメッセージを送れるでしょう。
テスト機能｜パターンを検証する
レコメンド機能は、ECサイトによって最適な使い方が異なります。
そのため、テスト機能を活用してどのツール・機能が効果を最も発揮するかを検証することも重要です。
たとえば、テスト機能のA/Bテストを使用することで、異なる商品のレコメンド方法や表示順を比較し、どの方法が最もコンバージョン率を高めるかを分析できます。
レコメンドエンジンの精度が上がれば、その分売上に直結します。
定期的にレコメンドエンジンの最適化を進めることで、継続的に売上を維持・向上させることができるでしょう。
レポート機能｜分析して結果をまとめる
レポート機能は、レコメンドエンジンの効果を測定し、結果をレポートにまとめる機能です。
レポート上に数字が出ることで、月々の振り返りや、特定の数値をあげるための施策を検討しやすくなるメリットがあります。
たとえば、特定の商品のレコメンド回数とその結果、顧客の反応（カゴ落ちの有無や満足度など）を追跡すれば、どのレコメンド戦略が最も効果的だったかを分析できるでしょう。
レポート機能はテスト機能やデータベース機能と組み合わせることで効果を発揮します。
レコメンドエンジンのパフォーマンスをリアルタイムで把握し、必要に応じて改善策をとれば、ECサイトの成長につながります。
レコメンドエンジンを導入するメリット
レコメンドエンジンの導入するメリットは以下のとおりです。
- ・顧客満足度が向上する
- ・購買率・利用率が増加する
- ・平均購入額が上昇する
- ・長期的な顧客ロイヤルティを構築できる
レコメンド機能は、ユーザーの情報を分析したうえで「その人に合ったもの」を提案する機能です。
提案された側としては、自分で見つけられなかった商品を見つけるきっかけにもなるため、満足度が上がり、結果としてECサイトに対しての好感度が上がるでしょう。
ECサイト側としては、おすすめしたことで複数商品の購入が実現するため、顧客単価や売上が上がる効果もあります。
レコメンドエンジンを導入するデメリット
レコメンドエンジンの導入には、メリットだけでなくいくつかのデメリットもあります。
主なデメリットは以下のとおりです。
- ・初期導入コストとランニングコストがかかる
- ・データの質と量の確保が難しい
レコメンドエンジンを活用するには、ユーザーのデータが必要です。
導入直後はデータ数が少ないため、希望どおりのレコメンドができない可能性もあります。
さらに利用するレコメンド機能によっては必要なデータ数に違いがあることも。
また、ツールを導入するには初期費用や運用費用がかかることもあるため、予算の確認もしておきましょう。
レコメンドエンジンの比較ポイントを解説
レコメンドエンジンを導入する際は、複数のツールから比較検討することが重要です。
導入するツールによって利用できる機能や使えるレコメンド機能が異なり、導入効果にも差が出るからです。
主に比較すべきポイントは以下のとおりです。
- ・アルゴリズムの種類と精度
- ・カスタマイズ性
- ・導入・運用コスト
- ・データ分析・レポート機能
- ・セキュリティ対策
- ・既存ツールとの連携有無
アルゴリズムの種類と精度
レコメンドエンジンによってECサイトの利便性を高めたい人は、アルゴリズムの種類や精度を慎重に判断してください。
なぜならアルゴリズムの精度が高ければ、ユーザーに対してより最適な商品を紹介でき、ユーザーの満足度やコンバージョン率を向上させられるからです。
たとえば、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを組み合わせたハイブリッド型のアルゴリズムを使えば、レコメンドに対する高い精度を実現し、幅広いユーザーの好みに対応できます。
アルゴリズムの精度やどの機能を組み合わせているかを確認し、自社のニーズに最適かを検討することが大切です。
カスタマイズ性
レコメンドエンジンを比較する際は、自社ECにあったデザインや使い方にカスタマイズできるかも確認すると良いでしょう。
企業やECサイトによって、ユーザーに最適なレコメンドシステムは異なります。
カスタマイズ性の高さを重視するのであれば、オープンソース型のレコメンドエンジンがおすすめです。
オープンソース型のレコメンドエンジンはコードの変更を自由に行えるため、特定の業界やサービスに特化した機能を追加できます。
その分カスタムの手間やコストが発生する可能性もあるため、予算と相談したい人は既存のレコメンド機能で対応できないかを確認するのも良いでしょう。
導入・運用コスト
レコメンドエンジンの導入する際に気になるのは、導入・運用コストではないでしょうか？
コスト管理は、予算に合わせた運用を行うための重要なポイントです。
一般的に高機能・多機能なレコメンドエンジンほど初期導入費用や運用コストが高くなる傾向があるため、必要な機能を見極めて予算内に機能が絞られたレコメンドエンジンを探すのがおすすめです。
たとえばクラウドベースのASP型レコメンドエンジンは、インフラ管理の手間を省くことができ、運用コストを抑える一方、定期的なサービス料がかかることもあります。
レコメンドエンジンは、導入後の運用に関するコストまで考える必要があります。
導入と運用にかかるコストを事前にしっかりと比較し、自社の予算に合ったシステムを選ぶことが重要です。
データ分析・レポート機能
データ分析やレポート機能は、レコメンドエンジンがどれだけ効果的にパフォーマンスを測定できるかを把握するために必要な機能です。
高度な分析機能があれば、レコメンド機能による効果をリアルタイムで把握し、改善点を特定することもできるでしょう。
データ分析を定期的にすることで顧客の傾向も分かるため、新商品などのアイデア出しにも役立つかもしれません。
データ分析・レポート機能の充実度は、効果的なEC運用のために比較ポイントに入れるのがおすすめです。
セキュリティ対策
セキュリティ対策は、ユーザー情報を扱うどのレコメンドエンジンにとっても必須の要素です。
なぜならユーザーの個人情報や行動履歴を保護するために、適切なセキュリティ対策が講じられていないと、情報漏洩のリスクが高まるからです。
厳重なセキュリティ対策を施したレコメンドエンジンでは、データの暗号化やユーザー認証が強化されており、安心して使用することができます。
ECサイトは顧客のクレジットカード情報や住所、氏名など多数の個人情報を取り扱います。
他のサイトよりも漏洩リスクが深刻である点からも、セキュリティ対策のレベルは事前に比較しておきましょう。
既存ツールとの連携有無
既存のツールとの連携可否は、レコメンドエンジンを導入した後の運用における利便性に影響します。
他のシステムやツールと統合できるレコメンドエンジンであれば、既存の業務フローにスムーズに組み込むことができ、導入の手間を削減できます。
たとえばSalesforceやGoogle Analyticsなどのツールと連携できるレコメンドエンジンは、ユーザーデータを活用して、より精度の高い推薦を提供することも可能です。
システム全体の効率化を目指す人は、既存ツールの把握と、そのツールとの連携ができるかを確認してシステムを選びましょう。
レコメンド機能を活用して顧客の購入意欲を高めることが大切
今回はレコメンドエンジンについて、概要や種類、メリット・デメリットやツールを選ぶ際のポイントを紹介しました。
レコメンド機能は単なる商品提案ツールではなく、顧客との関係性を深める重要な手段です。
適切なレコメンドを与えることができれば、顧客のニーズを先回りして満たすことができ、ブランドへの信頼を獲得できます。
ツールを導入する際は、自社に何が必要かを把握したうえで費用対効果を踏まえて検討してみてください。
レコメンド機能以外に、ECサイトの売上向上や顧客満足度の向上を目指す人は、口コミやレビューを活用するのがおすすめです。
「ReviCo」は、現在280以上のECサイトに導入されているレビューマーケティングプラットフォームです。
ECサイト・実店舗を問わず商品やサービスを体験した消費者から良質なレビューを数多く収集し、サイト内へ掲載、また、データを分析しマーケティングに活用することでコンバージョン率の向上やユーザーコミュニケーションを促進させます。
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