知っておきたい レコメンド機能とは

前回「デジタル・トランスフォメーション(DX)」の中で、

アマゾンがECサイトでレコメンド機能を一早く利用し出したと紹介しましたが、

今回の『知っておきたい』は、そのレコメンド機能です。

これから「ネット戦略」必須の社会の中で、レコメンド機能の理解は避けて通れない

用語です。

 

1 レコメンドとは

インターネットショッピングをしていると、

よく「あなたにおすすめの商品!」とか「この商品を見た人はこんな商品も見ています!」

と表示されます。

これが「レコメンド機能」と呼ばれるもので、インターネットショップサイトでは

広く活用されています。

閲覧者の好みに合う別の商品を勧めることで、リピーターの獲得や単価アップを目的に

活用されています。

 

レコメンドはリピーターや単価アップを期待できる!

 

 

2 インターネットショップサイトを中心に活用される「レコメンド」とは

レコメンド(recommend)とは、直訳すると「勧めること」を意味します。

インターネットショップサイトを中心に活用されているレコメンド機能は、

閲覧者の興味を惹きつけ、ついで買いやリピートを促進する手法です。

レコメンドは、閲覧者の閲覧履歴や購買履歴を解析し、閲覧者の好みに合いそうな

商品やサービスを自動表示します。

インターネットショップサイトを訪れる閲覧者は、あらかじめ何かしらの興味を持って

いますので、購入意欲の高い顧客です。

そんなタイミングでレコメンドを活用すれば、購入意欲の高い閲覧者に最適なタイミングで

商品を提案することになりますので、リピートや購入単価を高める効果が期待できです。

また店員に勧められると誰しも警戒感を持ちますが、インターネット上で自動的にそんな

商品を提示されるとそのような警戒感を持つこともなく、ついクリックして「ついで買い」

されるシーンが多くなるといいます。

 

レコメンドは人に警戒感与えること無く、

ニーズのある商品やサービスが提案できる仕組みです!

 

 

3 レコメンドはインターネットショップサイトだけではない

レコメンド機能が利用できるのは、インターネットショップサイトだけではありません。

ニュースサイトや不動産情報サイト、あるいは求人情報サイトなどでも利用されています。

リピーターの獲得や顧客単価アップといった事業者側のメリットはもちろんのこと、

閲覧者にとっても商品やサービスの選択肢が広がりますので、利便性や満足度が向上すると

いわれています。

 

レコメンドはカスタマーサティスファクションである

顧客満足度向上にもつながります!

 

 

4 レコメンドの種類と仕組み

そんなレコメンド機能ですが、レコメンドには次のような種類があり、それぞれ仕組みが

異なります。

 

(1)協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、閲覧者の利用履歴を分析し、似たような履歴を持つ他の閲覧者が

閲覧・購入した商品をおすすめするシンプルな手法です。

類似する閲覧者同士は好みも似ていると想定できますので、一方の閲覧者が購入した商品は

他方の閲覧者も気に入るだろうという発想です。

閲覧者や商品の情報がなくとも、利用履歴さえあれば、システム構築はできます。

 

(2)内容ベースフィルタリング

内容ベースフィルタリングとは、閲覧者が興味を持った商品の属性を分析し、

それに類似する別の商品をおすすめする手法です。

内容ベースフィルタリングでは、商品にあらかじめ設定されたタグ情報というものを

利用します。

閲覧者が購入した商品の情報からプロファイルを蓄積し、似たような商品を探して

提案する仕組みです。

※「タグ情報」とは、検索のための目印のことです。

 投稿サイトやブログ記事、ソーシャル・ブックマークで任意語句のタグをつけて、

 カテゴリーやジャンル分けができ、次の3つに分類できます。

 1.htmlタグ
 どのようなページなのかという情報やページ上のテキスト、画像、リンクなどを表示する

 際に必要なものです。

 2.コンバージョンタグ

 購入数、申込数、資料請求数などのコンバージョンを測定するためのタグです。

 3.ツール用制御タグ

 Google Analytics、ヒートマップ、ABテストツールなどを使用するために埋め込むタグ

 です。

 

(3)ルールベース

ルールベースとはサイト運営者側が定めたルールに基づいて商品をおすすめする手法です。

新商品や期間限定商品など、運営側が推したい商品を勧めるときに活用されます。

自動推奨されるアルゴリズム型の協調フィルタリングや、内容ベースフィルタリングとは

違い、人為的なルールでレコメンドするという特徴があります。

 

 

5 レコメンドを効果的に活用するには

(1)協調フィルタリングの場合

協調フィルタリングの場合、アイテムベースは商品詳細ページ、ユーザーベースはページの

上位階層(サイトやカテゴリのトップページ)にレコメンド設定するのが効果的です。

商品の詳細ページには、その商品と一緒に購入されている商品、サイトのトップページには

ユーザーの関心が高い商品、カテゴリのトップページには、そのカテゴリに絞った商品を

勧めるなど、ページの階層によって使い分けると効果的です。

 

(2)内容ベースフィルタリングの場合

内容ベースフィルタリングでは商品にタグ付けをするため、閲覧者の利用情報が少なくても

機能するメリットがあります。

例えば、まだオープンしたばかりのオンラインストアで、十分な購買履歴が無くとも、商品

の特徴さえ取得できていれば利用可能です。

紹介文などのテキスト情報を設定できることから、文献検索や動画配信など商品情報が膨大

なサービスでも活用できます。

 

(3)ルールベースの場合

ルールベースの場合、ユーザーの利用履歴を把握することでより、効果的に活用できます。

例えば、2回目の訪問では商品の興味や関心を促す商品を提案したり、何回も訪問している

閲覧者にはクーポンやキャンペーン情報を勧めたりと、ユーザー行動履歴や購買プロセスに

沿ったルール設定が効果的です。

 

以上をまとめますと、

1.レコメンドは、ユーザーの興味をひきつけるような商品やサービスをおすすめする手法

 であり、ECサイトを中心に活用されている。

 顧客単価や購入単価のアップ、リピーターの獲得などが期待できる。

2.レコメンドには主に、「協調フィルタリング」「内容ベースフィルタリング」「ルール

 ベース」といった種類があり、それぞれ仕組みや特徴が異なる。

3.レコメンドを活用するには、ページの階層に沿ったアルゴリズム、ユーザーの購買履歴に

 沿ったルール設定が効果的である。

 

 

いかがですか。

インターネットって、情報を得る、モノを買う、メールを送受信する程度と考えられていた

かもわかりませんが、すごく奥が深くなっていることを感じていただけたでしょうか。

インターネットはそこまで深化しているのです。

こうなると、もうインターネットを軽視するわけにはいきません。

前回のDXもそうですが、インターネットをもっとうまく使えば、これまでのように人材・

人力だけに頼らなくとも、インターネットでかなりの部分を補うことができます。

「もうインターネットなんてついていけない」ではなく、もっと積極的に対応しないと、

事業自体が置いてけぼりになるかもしれないということが感じていただけたかと思います。


掲載日:2021年9月1日 |カテゴリー:トピックス, マーケティング, 経営技術

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