近年、ECの市場が拡大しています。

そして多くのECサイトがある中で、売上アップのためにもレコメンド機能を活用している企業が多くあるのです。

レコメンド機能を上手く活用することで、ユーザーの購入意欲を上げるための効果を期待できます。

ここでは、そんなレコメンド機能について解説していきます。

レコメンドエンジンを選ぶ際のポイントについても解説していくので、ぜひ参考にしてください。

レコメンドの意味

まずはレコメンドの意味を理解しておきましょう。

レコメンドとは、勧める・推薦するなどという意味をもちます。

ビジネスの場では、商品をユーザーに勧める際に活用される言葉の1つです。

ECサイトなどのオンラインショップではよくレコメンド機能が活用されています。

レコメンド機能を活用することで、ユーザーの閲覧情報や購入履歴からおすすめの商品を表示させることができるのです。

 

レコメンド導入の目的

ECサイトなどのオンラインショップでは、レコメンドを導入している企業が多くあります。

なぜ多くの企業がレコメンドを導入するのでしょうか。

一番大きな目的は、売上の向上のためです。

企業が存続するためにも売上を上げ、利益を出し続けていかなくてはいけません。

レコメンド機能を活用することで、おすすめの商品を表示させ購入率アップに繋げることが可能となるのです。

レコメンド機能は、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴からおすすめの商品が表示される仕組みとなっています。

ユーザーそれぞれの情報に基づいておすすめ商品が表示されるので、ユーザーが興味を引きやすい商品を見つける環境を作ることができるのです。

ユーザーは自分好みの商品や、気になっていた商品などが表示されることで購入意欲が上がります。

オンラインショップを利用しておすすめの商品をつい購入してしまったという経験がある方も多いのではないでしょうか。

他にも下記のような目的があります。

• リピーター獲得のため
• サイトの利便性向上のため

まず、リピーターの獲得へと繋がるからです。

レコメンド機能を活用することで、まるでそのショップの店員からおすすめの商品を勧められているような感覚になります。

実店舗の販売方法に似たような環境となるのです。

おすすめの商品からユーザーが自由に取捨選択ができるので、楽しみながら買い物をすることができるでしょう。

またサイトを利用してもらえば、よりデータが集まりニーズに合った商品を表示できる可能性が高くなります。

次に、サイトの利便性が向上するからです。

レコメンド機能を活用することで、ユーザーが必要としているタイミングでおすすめの商品を勧めることができる可能性が高まります。

ユーザーにとっては、効率良く買い物ができるのです。

サイトの利便性が上がれば、リピーター獲得へも繋がります。

 

レコメンドエンジンの種類

レコメンドエンジンにはいくつか種類があります。

レコメンドを上手く活用するためにも、それぞれの種類について理解しておきましょう。

ルールベース型

1つ目は、ルールベース型のレコメンドエンジンです。

ルールベース型は、サイトの運営者側がルールを設定しそのルールに基づいてレコメンドされることが特徴になります。

このルールベース型は、期間や目的がはっきりしている場合に用いられることが多いです。

例えば、夏であればクーラーや扇風機が売れる可能性が高くなります。

ルールとして「気温が高い場合、クーラーをおすすめ商品として表示する」と設定します。

上記のように設定することで、気温が高い場合にユーザーのおすすめ商品にクーラーが表示されるようになる仕組みです。

分類が大まかになるので、必ずユーザーの購入意図に沿った商品がレコメンドされているかという可能性は少し低くなります。

協調フィルタリング型

2つ目は、強調フィルタリング型のレコメンドエンジンになります。

ユーザーの行動履歴などを基に分析しおすすめ商品として提示されることが大きな特徴です。

強調フィルタリング型には、2つのタイプがあります。

• アイテムベース
• ユーザーベース

アイテムベースは、ユーザーの閲覧履歴や行動履歴を基に行動を分析し、レコメンドする方法です。

ユーザーが購入した商品や気になっている商品に対して、おすすめの商品がレコメンドされるので購入率を上げやすいレコメンドの方法になります。

ユーザーベースは、ユーザーの行動履歴から似たユーザーの閲覧や購入した商品をレコメンドする方法です。

ユーザーが気になっていた商品とはまた別に新たな興味ある商品を見つけやすい環境を作りだすことができます。

コンテンツベースフィルタリング型

3つ目がコンテンツベースフィルタリング型のレコメンドエンジンです。

商品の属性とユーザーのニーズから関連性を分析して、おすすめ商品として提示する方法になります。

ユーザーが商品を選んだ際に、同じ属性の商品がおすすめ商品として表示されるのです。

コンテンツベースフィルタリング型は、属性の設定の管理が必要になります。

同じ商品が繰り返しユーザーに提示される場合もあり、再度設定し直すなども手間も必要です。

ハイブリッド型

4つ目が、ハイブリッド型のレコメンドエンジンです。

強調フィルタリング型やコンテンツベースフィルタリング型を組み合わせたレコメンド方法になります。

商品の情報量や顧客の情報量などの場面に合わせて手法を使い分ける方法です。

レコメンドの代表的な機能

レコメンドエンジンには機能が搭載されています。

レコメンド以外にも色々な機能が備わっているのです。

それぞれの機能についてご紹介していきます。

機能①：レコメンド

まずレコメンドエンジンの主流の機能でもあるのが、レコメンド機能です。

レコメンドの方法としては、前項でご紹介した下記のような方法があります。

• ルールベース型
• 協調フィルタリング型
• コンテンツベースフィルタリング型

それぞれの種類によってレコメンド方法が変わってきます。

自社にあったレコメンド機能を上手く使い分けていくことがポイントです。

機能②：データベース

2つ目がデータベース機能です。

レコメンドする際は、ユーザーの行動履歴などのデータが蓄積されていきます。

その蓄積されたデータから分析され、レコメンドされていくのです。

データベース機能は、レコメンド機能に必要なデータを管理するための機能のことを指します。

レコメンド機能を活用するには、このデータベース機能は必須です。

データの種類としては、行動履歴データや閲覧履歴データなどがあります。

行動履歴データは、ユーザーのサイトでの行動履歴のことです。

閲覧履歴データは、ユーザーのサイトでの商品の閲覧履歴のことを指します。

機能③：ランキング

3つ目はランキング機能です。

ランキング機能は、商品をランキングで表示させる機能のことを指します。

閲覧数が多いランキングや購入数の多いランキングなどがあります。

機能④：メール配信

4つ目はメール配信です。

マーケティングとしてメルマガを活用している企業は多くあるでしょう。

ユーザーに送るメルマガの内容に、レコメンドなどを活用できる機能です。

おすすめの商品やランキング商品の情報を送ることができます。

ユーザーのニーズに合ったメルマガの内容になることで、購入意欲を上げることができるでしょう。

機能⑤：レポート

5つ目は、レポート機能です。

レコメンド機能などを活用した結果をレポートで確認することができます。

おすすめ商品からどのくらいのユーザーが購入しているのか、クリックされているのかを確認することが可能です。

データが確認できることで、どのくらい効果が出ているのか把握することができます。

把握し効果が出ていない場合は、手法を変えていかなくてはいけないかもしれません。

データを分析し活かしていくことが重要です。

 

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レコメンド機能のメリット

レコメンド機能のメリットにはどのようなことがあるのでしょうか。

メリットについてみていきましょう。

ユーザーの好みに合わせた商品の表示ができる

一番のメリットともいえるのが、ユーザーの好みに合わせた商品を表示できることです。

レコメンド機能を活用することで、ユーザーの買い物中の画面におすすめの商品としてユーザーそれぞれの好みの商品を表示できます。

ECサイトを利用している際に、自分好みの商品や関連する商品が表示されたら思わずクリックしてしまうという人も多いのではないでしょうか。

好みの商品が表示されることで、ユーザーは楽しみながらECサイトを利用できるでしょう。

ECサイトの信頼性の向上

レコメンド機能を活用することで、ECサイトの信頼性の向上にも繋がります。

自分好みの商品が表示されたりなど、ユーザーにとって有益だと感じてもらうことができれば顧客満足度が上がるでしょう。

世の中には数多くのECサイトが存在します。

スマホの普及により、簡単にECサイトにアクセスでき情報を取得できるようになりました。

そんな他のECサイトとの差をつけ、利用してもらうためにも差別化を図らなくてはいけません。

レコメンド機能を活用することで、ユーザーにとって有益だと思える情報を与えることができる可能性が高まるのです。

そして顧客満足度が上がれば、ECサイトの信頼性の向上へと繋がっていくでしょう。

 

レコメンド導入時の注意点

レコメンドエンジンを導入することで得られるメリットも多く、活用している企業が多くあります。

レコメンド導入時の注意点はあるのでしょうか。

導入時の注意点についてみていきましょう。

導入直後は最適なレコメンドはできない

レコメンド機能を活用するには、ユーザーのデータを必要とします。

導入直後はユーザーのデータが少ないため最適なレコメンドができないことを理解しておきましょう。

アクセス数や購入数が増えデータが蓄積されていけば最適なレコメンドを行えるようになっていきます。

導入直後は効果が出づらいことを踏まえ、計画しておきましょう。

閲覧・購入数の少ない商品は表示されにくい

注意点の2つ目として、閲覧・購入数の少ない商品は表示されにくいことが挙げられます。

販売する商品の中で、閲覧数や購入数が少ないものもあるでしょう。

そのような商品はレコメンドされにくいという弱点があります。

 

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レコメンドエンジンを選ぶ際のポイント

レコメンド機能を活用するには、レコメンドエンジンの導入が必要です。

レコメンドエンジンにも種類があるので下記のようなポイントを押さえて選ぶようにしましょう。

• どのくらい費用がかかるのか
• 自社に必要な機能は揃っているか

まず費用面について把握しておくことがポイントです。

レコメンドエンジンの料金体系は、従量課金型が多くあります。

アクセス数などで変動してくるタイプの料金体系です。

アクセス数が一気に増えた場合、予算を超えてしまう可能性も考えられます。

料金体系も踏まえ、自社の予算に合ったレコメンドエンジンを選ぶようにしましょう。

次に機能面です。

レコメンドエンジンによって活用できる機能の範囲が変わってきます。

必要としている機能が備わっているのか確認することがポイントです。

また自社で活用している既存のシステムと連携させたいという場合もあると思います。

既存のシステムと連携することは可能なのか確認するようにしましょう。

ECサイト以外でのレコメンドの活用方法

レコメンドはECサイト以外でも多くのサイトで活用されています。

例えば、ニュースサイトです。

ニュースを扱うサイトは多くの情報があります。

ユーザーそれぞれで興味があるニュースなども変わってくるでしょう。

レコメンドを活用することで、多くのニュースからユーザーの趣味思考に沿ったニュースを表示することが可能になるのです。

また最近多くのサービスが出てきている、ビデオオンデマンドでも活用されています。

ビデオオンデマンドとは、Netflixなどのスマホやタブレットで動画を見ることができるサービスのことです。

レコメンドを活用することで、ユーザーそれぞれの好みの動画をおすすめとして表示させることができます。

おすすめが表示されることでユーザーのサービス継続率アップに繋がる可能性が高くなるのです。

 

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レコメンド機能の活用で困った時は？

レコメンド機能はECサイト以外の場面でも幅広く活用されています。

売上の向上やリピーターの獲得などさまざまなメリットがあるからです。

レコメンド機能を上手く活用していくためにも、機能を使いこなし自社に合ったレコメンドエンジンを選ぶことが重要になります。

レコメンド機能の活用について困っている場合はデジマクラスへご相談ください。

デジマクラスにはレコメンド機能についてノウハウをもっているコンサルタントが揃っています。

活用方法やお困りのことについてサポートさせていただきます。

 

まとめ

レコメンドの機能についてご紹介しました。

多くのECサイトでレコメンド機能は活用されています。

沢山のユーザーを獲得し売上に繋げていくためにも、レコメンド機能を活用してみることが大きなポイントともいえるのではないでしょうか。

コロナの影響でEC市場は拡大しており今後もECサイトは増えていくでしょう。

マーケティングの戦略を緻密に練っていくことがポイントです。

レコメンド機能を上手く使いこなし、ユーザーの満足度を上げ売上アップへと繋げていきましょう。