「レコメンドエンジン」をご存じですか？
レコメンドエンジンはECサイトの売上アップに役立つツールです
本記事ではこの、レコメンドエンジンの仕組みやメリット・デメリット、おすすめのレコメンドツールを紹介します。
レコメンドエンジンとは
レコメンド（recommend）とは、日本語では「～を推奨する」という意味の英語です。
「リコメンド」と言われることもあります。
そしてレコメンドエンジンとは、ユーザーの行動履歴や購入履歴をもとに、関連性の高い商品やおすすめの商品を提案するシステムのことです。一般的に、他ユーザーの閲覧・購入履歴などを分析することで、ユーザーが興味のある商品を表示する仕組みとなっています。
皆さまも、ECサイトでショッピングしているときに「この商品に興味がある方はこちらも見ています」という表示を見たことがあるのではないでしょうか。
これはレコメンドエンジンによって表示されているものです。
レコメンドエンジンを採用しているECサイトは多く、大手モールのAmazon・楽天などでも使われています。
レコメンドエンジンの仕組み
それぞれのユーザーに最適なおすすめ商品を提示するためには、どのようなルールをもとに、レコメンドエンジンを運用するかが重要です。
ルールを決める仕組みがいくつかあるので、代表的なものを5つご紹介します。
協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、の購入履歴や閲覧履歴に基づいておすすめ商品を表示させる仕組みです。協調フィルタリングにはさらに、「アイテムベースレコメンド」「ユーザーベースレコメンド」の2種類があります。
・アイテムベースレコメンド
他ユーザーの商品購入履歴をもとに、おすすめ商品を表示させる方法です。例えば、A商品を買ったユーザーがB商品も買う傾向にある場合、A商品の購入者・閲覧者にB商品をすすめるといった具合です。アイテムベースレコメンドは、レコメンドエンジンの中でもポピュラーな方法といえるでしょう。
・ユーザーベースレコメンド
ユーザーベースレコメンドは、サイト訪問者の行動履歴をもとに商品をすすめるシステムです。例えば、「A商品・B商品を閲覧しているユーザーはC商品にも興味がある」とすると、A商品・B商品を閲覧したユーザーにC商品をすすめるといった具合です。
しかし、協調フィルタリングにはデータが十分に蓄積されていないと的確な商品を提案できないというデメリットもあります。
コンテンツベースフィルタリング
コンテンツベースフィルタリングとは、あらかじめ商品を複数のグループに分けたうえで、ユーザーが興味を持っているグループの商品を紹介する仕組みです。
コンテンツベースフィルタリングは、閲覧・購入数の多いグループの商品を中心に紹介することで、ユーザーの興味を惹きつける提案が可能です。
例えば、アパレルの場合であればアパレルブランドによってグループ分けができるでしょう。購入履歴などから分析することで、ユーザーが好きなブランドの商品を提案できます。
ただし、グループ内の商品数が少ない場合は、同じ商品ばかりが提案されてしまうというデメリットもあります。
ルールベースレコメンド
ルールベースレコメンドは、ルールをサイト運営者が指定する仕組みです。
例えばクリスマスキャンペーンの広告からアクセスしたユーザーに対して、「プレゼントや飾り付けにおすすめの商品を紹介する」といった指定が可能です。このサイト運営者が意図的に商品を訴求できるという特性から、ルールベースフィルタリングは期間限定商品やキャンペーン商品の告知によく利用されます。
一方で、サイト運営者がおすすめしたい商品と、ユーザーが欲しいと感じる商品は異なる可能性があるので注意が必要です。
パーソナライズドレコメンド
パーソナライズドレコメンドは、各ユーザーの好みを分析し、関心が強いであろう商品を紹介する仕組みです。他ユーザーの閲覧・購入履歴に基づいていないことが特徴です。
例えば、漫画の購入履歴があるユーザーに対して、続編が出たことをお知らせするのもパーソナライズドレコメンドです。まるで店員が対応するように、ユーザーの好みからおすすめ商品を紹介できます。
パーソナライズドレコメンドのメリットは、個人の行動・購入履歴をもとにしているため、それぞれのユーザーの好みに焦点をあてやすいことです。ただし、閲覧・購入履歴のデータが十分に蓄積されるまでは、上手く機能しないというデメリットもあります。
ハイブリッド・レコメンデーション・システム
これまで紹介した4つのレコメンドエンジンには、それぞれメリットもありますがデメリットもあります。
そこで、これらのデメリットをカバーするために複数のレコメンドエンジンを組み合わせた、ハイブリッド・レコメンデーション・システムという仕組みがあります。
例えばルールベースレコメンドとパーソナライズレコメンドを組み合わせることで、新規ユーザーにはサイト運営者がおすすめの商品を、常連ユーザーには閲覧・購入履歴から考えられるおすすめの商品を表示する、といったことができるようになります。
レコメンドエンジンのメリット・デメリット
レコメンドエンジンのメリット・デメリットは以下のとおりです。
| メリット | ・クロスセルが可能になり客単価が向上する ・サービスレベルを一定に保てる ・サイトへの信頼が高まる ・お客様に新たな気づきを与えることができる |
| デメリット | ・初めは精度が低い ・データが少ない商品では上手く機能しない |
メリット
レコメンドエンジンはなぜ、Amazon・楽天などの大手モールや多くのECサイトで導入されているのでしょうか。
その答えは、売上向上に役立つなどのメリットがあるためです。そこで、レコメンドエンジンの4つのメリットについて詳しく紹介します。
クロスセルが可能になり客単価が向上する
レコメンドエンジンを利用するメリットは、ユーザーの興味がありそうな商品を提案することでクロスセルが可能になることです。
つまり複数の商品を購入してもらえる可能性が高まるということです。必然的に客単価が向上し、サイト全体の売上アップにも繋がります。また、購買率のアップも期待できます。
サービスレベルを一定に保てる
レコメンドエンジンは、実店舗でいうところの店員に当たります。
店員と同じように、ユーザーに合わせておすすめの商品を提案することができます。
しかし店員が商品を提案する場合は、商品の知識・接遇スキルなどによりサービスレベルがばらつきやすくなります。
それに比べてレコメンドエンジンは、システムによってユーザーごとにおすすめする商品を自動的に判別して提案します。そのため、どのユーザーに対しても一定のサービスレベルを提供できるのがメリットといえます。
サイトへの信頼が高まる
レコメンドエンジンによる商品の提案は、ユーザー側からすると商品を探しやすくなり利便性が高まるというメリットがあります。
数百、数千の商品の中から自分にマッチする商品を探すのは、時間と手間がかかります。商品を見れば見るほど、どれが本当に欲しい商品なのか分からなくなることもあるでしょう。中には、探すことをあきらめてしまうユーザーもいるかもしれません。
そのようなユーザーに対してもレコメンドエンジンがおすすめすることで、ユーザーは手間なく好みの商品を見つけられます。さらにそれが適切な情報であれば、サイトに対する信頼が高まります。このため、リピーターの獲得にも役立つでしょう。
お客様に新たな気づきを与えることができる
それまで存在を知らなかった商品をおすすめされることもあります。その時点では欲しかった商品ではないかもしれませんが、存在を知ったことによって「こっちの方が良いかも」と感じることはよくあります。このような新たな気づきや発見を提供できるのも、レコメンドエンジンのメリットです。
デメリット
レコメンドエンジンのデメリットは、「初めは精度が低いこと」「データが少ない商品では上手く機能しないこと」の2つです。それぞれのデメリットを詳しく解説します。
初めは精度が低い
協調フィルタリングやパーソナライズドレコメンドのように、ユーザーの閲覧・行動履歴より商品を提案するレコメンドエンジンの場合、データが十分に集まるまでは精度が低いというデメリットがあります。
データが増えることで次第に精度は高まりますが、初めは精度が低くなり上手く活用できません。
「コールドスタート」と呼ばれるこの問題は、ハイブリッド・レコメンデーション・システムを利用することで対策できます。ルールベースレコメンドやコンテンツベースフィルタリングなどを併用し、データが少ない時期でも適切な商品を表示できるようにしましょう。
データが少ない商品では上手く機能しない
レコメンドエンジンのデメリットは、データが少ない商品では上手く機能しないことです。商品のデータが少なくなるパターンは以下の2つがあります。
・商品数が少ない場合
商品数が少ない場合は、「人気商品に購入が集中する」「ほとんどのユーザーが同じような閲覧履歴になりやすい」などデータが似通ってしまい、ユーザーに合わせた提案ができなくなります。対策として商品数を増やすことで、閲覧・購入履歴などのデータに違いが生まれ、レコメンドエンジンを上手く機能させられるようになります。
・ニッチな商品の場合
ターゲットとなるユーザーが少ない、いわゆるニッチな商品の場合は、閲覧数が少なくなるため十分なデータを収集できないことがあります。データが少ないので、レコメンドエンジンで表示の対象になりづらい点に注意が必要です。ルールベースレコメンドなどを上手く活用しましょう。
レコメンドエンジンを導入する方法
「レコメンドエンジンを導入するにはどのような方法があるのか」と疑問に思っている方もいるでしょう。導入するための方法は、以下の3つです。
- ASP型を利用する
- オープンソース型を利用する
- ECシステムに搭載されている機能を活用する
それぞれの導入方法について詳しく紹介します。
ASP型
レコメンドエンジンを導入する方法の1つ目は、ASP型ツールを利用することです。
ASP型は、アプリやソフトとして提供されているサービスで、ECサイトに追加することで導入できます。ASP型の多くはクラウドでサービスを展開しているため、サーバーなどの設備が不要です。費用を抑えられるため、小規模のサイトでも導入しやすい方法といえるでしょう。
ASP型のデメリットとしては、すでに完成したサービスを利用するためカスタマイズができないことです。
オープンソース型
レコメンドエンジンを導入する2つ目の方法は、オープンソース型を利用することです。
公開されているオープンソース型のレコメンドエンジンを利用することで、高機能なECサイトを構築できます。自社用にカスタマイズも可能なため、幅広い使い方ができるのも魅力です。
しかし、オープンソース型のレコメンドエンジンを導入するためには、知識やスキルが必要となります。そのため、プログラミングができる人材の確保や自社サーバーが必要など、導入するためのハードルが高いのがデメリットです。
ECシステムに搭載されている機能を活用する
3つ目の方法は、ECサイト構築サービスに搭載されている機能を活用することです。
ECサイトの制作方法として「EC-CUBE」「Shopify」などのECサイト構築サービスを利用されている方もいるでしょう。そのような方であれば、手軽にレコメンドエンジンの機能を追加できます。
もしこれからECサイトを始めようと考えている方で、手軽にレコメンドエンジンを導入したい方は、レコメンドエンジンの機能が搭載されたECサイト構築サービスを選ぶと良いでしょう。
ECシステムが提供しているレコメンドツール
レコメンドツールを提供している代表的なECサイト構築サービスを紹介します。
イーレコメンド（MakeShop）
MakeShopが提供しているレコメンドエンジンは、「イーレコメンド」です。
「リピーターを増やしたい」「直帰率を抑えたい」というサイトにおすすめのツールです。実際に、MakeShopでイーレコメンドを追加したサイトの売上が平均1.18倍アップしています。
イーレコメンドで利用できる機能は以下のとおりです。
- 新着アイテム表示機能
- ピックアップ表示機能
- PVレコメンド機能
- 閲覧履歴機能
- ランキング機能
- レコメンドメール機能
イーレコメンドでは、これら多くの機能を利用できます。スマホ版もあり、導入することで様々なユーザーにレコメンド機能を提供できるようになります。
イーレコメンド公式サイト
https://www.makeshop.jp/main/attraction/erecommend/
futureshopのレコメンド機能
futureshopもレコメンド機能が搭載されたEC構築サービスの1つです。
futureshopのレコメンド機能は、レイアウトなどを自由にカスタマイズできます。ECサイトの雰囲気を壊さずに、おすすめ商品を訴求できるのが魅力です。
閲覧数ランキングや購入数ランキング、新着商品、ピックアップ商品などをメールマガジンに活用できるため、メールマーケティングにも役立つでしょう。
futureshop公式サイト
https://www.future-shop.jp/function/construction/recommend.html
Naviplusレコメンド（ecbeing）
Naviplusレコメンドは、ecbeingと連携しているレコメンドエンジンです。
Naviplusは、「協調フィルタリング」と「テキストマイニング技術」を活用したハイブリッド型のレコメンドエンジンです。さらに、AIによる自動最適化機能を搭載することにより、高精度な商品の提案を実現しています。
そのため、Naviplusによるレコメンドメールでは平均19.7％と高いクリック率を誇っています。
最先端のレコメンドエンジンを利用したい方は、Naviplusレコメンドを検討しましょう。
Naviplus公式サイト
Commerce21のレコメンドエンジン
Commerce21は、年商10億円を超えるような大中規模のECサイトを対象とした構築プラットフォームです。そのため、レコメンドエンジンも高機能なハイブリッド型が搭載されています。
高機能の1つの例として、アクセスが集中したときの高負荷にも耐えられる設計があります。1秒間1,000アクセスでも安定した稼働が可能です。
ECサイトの規模が大きくなるにつれて、このようなアクセスが集中したときの安定性は重要な要素です。商品数やユーザーが増えてサーバーへの負荷が大きくなっているECサイトは、Commerce21に移行するのも良いでしょう。
また、ASP型にも関わらず、カスタマイズ性・柔軟性が高いのも魅力です。
Commerce21公式サイト
https://www.commerce21.co.jp/service/recommend
商品レコメンド.amp（Shopify）
Shopifyは、世界中で数百万以上のショップが利用しているECサイト構築サービスです。
このShopifyに搭載されているレコメンドエンジンが、「商品レコメンド.amp」です。
Shopifyはアプリを導入するだけで様々な機能が使えるようになるところが魅力ですが、商品レコメンド.ampも複雑な設定・作業を必要とせず短時間でレコメンドモジュールを導入できます。Shopifyをご利用の方で、「サイト内の回遊率を上げたい」「ユーザー一人ひとりにもっと多くの商品を見てほしい」などの悩みがあればぜひ利用してみましょう。
商品レコメンド.amp公式サイト
https://apps.shopify.com/woolly-recommend-app?locale=ja
救部隊レコメンド（EC-CUBE）
EC-CUBEを利用されている方におすすめのレコメンドエンジンは、救部隊レコメンドです。
救部隊レコメンドはEC-CUBE専用のレコメンドエンジンのため、EC-CUBEをご利用中の方は非常に簡単に導入することができます。
また以下のことが期待できます。
- CV率アップ
- 顧客単価アップ
- 売り上げ10％アップ
約1,000社という多数の利用実績から機能改善を繰り返しており、今後も安心して使い続けられるツールだと言えるでしょう。
救部隊レコメンド公式サイト
【まとめ】ECサイトの売上アップにはレコメンドエンジンを導入すべし！
レコメンドエンジンの導入は、ECサイトの購買率や回遊率を高め、売上アップにつながります。
さらにレコメンドエンジンはサイト運営者側だけでなく、ユーザー側にもメリットがあります。例えば、数百・数千の商品を取り扱うショップから好みの商品を探すのは大変です。レコメンドエンジンがあれば、手間をかけずとも好みの商品を見つけやすくなります。
このように、レコメンドエンジンはユーザーの利便性を高めることにも役立つでしょう。
レコメンドエンジンの導入には、「ASP型」「オープンソース型」「ECシステムが提供しているレコメンドツール」の3つの方法があります。
中規模・小規模のECサイトの場合は、ECシステムが提供しているレコメンドツールを使うのがおすすめです。費用を抑えながら手軽にレコメンド機能を追加できるでしょう。
ECサイト運営代行サービスなら、まかせてEC
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すべてお任せしたいという方も、一部だけお任せしたいという方も、まずは一度ご相談ください。
