ECサイトの競争が激化する中、新規顧客の獲得や認知拡大には、顧客体験の向上が成功の鍵といわれています。顧客体験を向上させる施策の中でも、レコメンド機能の追加は、顧客のニーズに合わせた商品提案を可能にし、売上向上に大きく貢献します。
今回は、ECサイトにレコメンド機能が不可欠な理由や成功事例、おすすめのツールについて詳しく解説します。
自社のECサイトにレコメンド機能を追加したい人や、他社の事例を踏まえて検討したい人はぜひ参考にしてください。
ECサイトにレコメンド機能が求められる3つの理由
ECサイトで顧客満足度や購入率を上げたい人は、レコメンド機能の活用は必須です。
ここではECサイトにレコメンド機能が求められる3つの理由を解説します。
- ・サイトへの信頼度が高まるから
- ・潜在顧客へアピールできるから
- ・リピーターを増やすことができるから
それぞれ詳しく見ていきましょう。
サイトへの信頼度が高まるから
レコメンド機能は、ECサイトの信頼度を高める効果があります。
そもそもレコメンド機能とは、顧客の好みや行動パターンを分析して、顧客それぞれの最適な商品サービスを提案する機能のことです。
ECサイトを利用する際に、「あなたにおすすめの商品はこちら」や「他の人はこちらの商品もみています」などのメッセージで商品を比較した経験がある人もいるのではないでしょうか？
顧客としても、自分の持つ知識のみで検索した商品よりも、他の人からのアドバイスや意見をもらいながら買い物を進めることができるため、ECサイトにいながら店員からの接客を受けている気分になれます。
「このECサイトは自分のためにおすすめ商品を選んでくれている」という認識がつくことで、サイトに対して信頼や愛着が湧くでしょう。
信頼が向上すれば、商品の購入や再訪問の増加につながります。
潜在顧客へアピールできるから
レコメンド機能は、潜在顧客を実際の購買者に変えるツールとしても活用できます。
潜在顧客はECサイトに訪問したとしても、購入したいという目的がないため、初めての訪問時に購入することはほとんどありません。
しかし、診断ツールや顧客へのアンケートなどを通して、顧客にぴったりの商品を紹介できれば、購入の意思がなかった潜在顧客にも「買いたい」気持ちを引き出すことができるでしょう。
診断ツールを使ってみたいという目的のみの顧客にも訴求できる可能性があるため、認知拡大にも効果的です。
さらに、商品の詳細ページに「この商品を見た人はこんな商品も見ています」といった提案を追加しておけば、顧客の滞在時間を増やし、顧客体験の質や購買率の向上につながるでしょう。
リピーターを増やすことができるから
レコメンド機能は、顧客のリピート率の向上もサポートします。
顧客の好みや購買パターンを学習して、より適切な提案を行うことができれば、顧客満足度が向上し、顧客に「また買いたい」と思ってもらえるからです。
フォローアップメールに過去の購入履歴に基づいた関連商品や新商品の提案する方法も、顧客の再訪問のきっかけづくりに効果的です。
新規顧客よりもリピーターの方が購入品数や金額も高くなるため、リピーター増加の対策はECサイトの売上向上にも必須といえるでしょう。
レコメンド機能を活用したECサイトの成功事例を紹介
ここではレコメンド機能を活用したことで、売上アップや認知拡大に成功した事例を3つ紹介します。
- ・minne
- ・株式会社アルビオン
- ・Amazon
それぞれ詳しく見ていきましょう。
minne
ハンドメイドマーケットプレイス「minne」は、リアルタイムのレコメンド機能の導入でコンバージョン率や顧客満足度を向上させています。
国内最大のハンドメイドマーケットという特性上、オリジナリティあふれる作品のカテゴライズ化に課題がありました。
従来までは購買履歴からおすすめを紹介する協調フィルタリングや、画像分析で類似商品をおすすめするレコメンド機能を実施していました。
しかし、リアルタイムAI機能を導入することで、ユーザーの好みに合う作品を、適切なタイミングで表示できるように。
結果として、作品ページにあるレコメンド機能を通じての作品のコンバージョン率が176％向上したそうです。
タイミングによってユーザーのニーズが入れ替わりやすいECサイトには、AIツールの導入も検討するとよいでしょう。
株式会社アルビオン
化粧品メーカーの株式会社アルビオンは、フラルネという新スキンケアシリーズの認知拡大の手段として、「肌リウム」という診断コンテンツを活用しています。
「肌リウム」とは、顧客に美容や生活習慣に関する複数の質問に回答してもらい、顧客のイメージに合ったハーバリウムの生成、おすすめ商品の紹介をする診断コンテンツです。
肌の状態をハーバリウムで表現する点や、自分の肌に合ったアドバイスを受けられることから、フラルネに興味のないユーザーにも診断コンテンツを届けることができました。
診断結果では、肌に関するアドバイスだけでなく肌質に合ったおすすめ商品の紹介やクーポンを提示する対策も行っています。
結果として認知拡大に成功し、肌リウムに参加したユーザーの1割以上が店舗に来店するという成果も出ています。
診断ツールをECサイト訪問のきっかけ作りに活用することに成功した事例といえるでしょう。
Amazon
レコメンド機能の活用事例として代表的なのがAmazonです。
Amazonでは商品の購入ページや購入完了ページに、「この商品を買った他の人はこちらも購入しています」「この商品を見た人はこんな商品も見ています」などのメッセージと共におすすめ商品を紹介しています。
たとえばカメラを購入する場合、メモリーカードやカメラケース、保護フィルムなどの提案をするため、顧客は購入後に必要になる装備をまとめて購入できる点が魅力です。
結果として、1回の購入数を増やすことや、顧客満足度を高めることに成功しました。
レコメンドエンジンツールのおすすめ3選
実際にレコメンドエンジンツールを活用したい人に向けて、おすすめツールを3つまとめました。
価格や機能などを比較しながら、ツール導入を検討してみてください。
- ・ContentsRecommend
- ・Personalized Recommendations（Glood.AI）
- ・AiReco
それぞれ詳しく見ていきましょう。
ContentsRecommend
ContentsRecommendは、株式会社イー・エージェンシーの運営するWebサイト向けのレコメンドサービスです。
機械学習を活用し、ユーザーの行動データを基に高精度のレコメンドを生成します。
サイト上での訴求だけでなく、レコメンドメールの送付で離脱した顧客へのフォローアップも対応可能です。
幅広い機能が利用できるため、ECサイトだけでなく、金融や自治体などさまざまなプラットフォームで活用されています。
ContentsRecommendは、ECサイト以外でもレコメンド機能の活用を検討している人におすすめです。
公式サイト：https://www.submit.ne.jp/contentsrecommend
Personalized Recommendations（Glood.AI）
Glood.AIのPersonalized Recommendationsは、Shopifyで作成したECサイトに向けたレコメンドエンジンツールです。
AIを駆使して、訪問者の行動に基づいたおすすめ商品を提示します。
人気商品や類似商品だけでなく、最近見たページを踏まえたさらに細かい紹介までしてくれるため、顧客満足度を高めることができるでしょう。
無料体験もできるため、まずは無料版で使用感を確かめるのもおすすめです。
AiReco
AiRecoは株式会社ecbeingが提供する、日本市場に特化したレコメンドエンジンツールです。
商品閲覧回数や商品購入回数のランキング、直近で購入されている商品や新着商品など12種類ものレコメンドタイプを用意している点が強みのひとつ。
オプション契約として、レコメンドメールの送付や商品以外のコンテンツのレコメンドも用意しています。
複数のレコメンド機能を使い分けてみたい人におすすめです。
公式サイト：https://www.ecbeing.net/service.html
レコメンド機能と口コミの組み合わせがおすすめ
今回は、レコメンド機能の必要性や実際の成功事例、おすすめツールを紹介しました。
レコメンド機能を活用することで、顧客体験の質を高めたり、購入率の向上をサポートできます。
ただ、おすすめするだけでは、購入まで踏み切れない顧客に対しては、口コミを組み合わせて訴求を進めることが大切です。
「この商品を購入した人のレビュー」や「類似商品の中で最も高評価の商品」といった形で、レコメンドと口コミ両方の力を使って売上向上に繋げられるでしょう。
「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。
ReviCoが費用・抽選・発送を全て負担し実施するプレゼントキャンペーン付きのレビュー依頼メールの配信や最短1ステップで投稿が完了する簡易な投稿フローにより、継続的にレビューを収集でき、収集したレビューはReviCoが用意するタグを設置するだけで簡単に表示ができ、高評価レビューランキングや画像一覧、スタッフレビューなど豊富なコンテンツ生成が可能です。
レビュー活用に課題をお持ちのEC事業者様は、ぜひご相談や資料請求をお願いいたします。
