ECサイトのレコメンドとは？3つの導入メリットや注意点を徹底解説

ECサイトにおける「レコメンド機能」は、顧客の閲覧履歴や購入履歴などをもとに、個別に最適な商品を提案するシステムです。レコメンド機能を導入すれば、顧客体験の向上や売り上げアップが期待できる一方で、導入にはいくつか注意点もあります。

本記事では、ECサイトのレコメンド機能の概要や導入して得られる3つのメリット、そして注意すべきポイントについて解説します。また、記事の後半ではAIレコメンドによる効果的なレコメンドを提供できる「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」を紹介します。GENIEE RECOMMENDへのお問い合わせ・資料請求は以下のリンクから↓

目次

• レコメンドの意味とは？
• レコメンドエンジンの仕組み
• ECサイトでレコメンド機能を導入する3つのメリット
• ECサイトにレコメンド機能を取り入れる方法
• ECサイトにレコメンド機能を導入する際の注意点
• まとめ

レコメンドの意味とは？

レコメンドとは、顧客の行動データや嗜好に基づき、最適な商品やコンテンツを提案する仕組みを指します。ECサイトにおいては、顧客が閲覧した商品や購入履歴、さらにはほかの顧客の傾向などを分析し、その顧客に合った商品を自動で表示する機能です。

レコメンドを利用すれば、顧客のニーズに応じた提案が可能になり、サイト内の回遊率や購入率の向上が期待できます。さらに、パーソナライズされた商品提案によって顧客満足度を向上させ、リピート率の向上にもつながるため、ECサイト運営者にとっては欠かせない機能です。

≫≫ レコメンドとは？その意味からマーケティングでの活用方法まで徹底解説

≫≫ レコメンドエンジンとは？仕組みや機能・ツールを徹底比較

レコメンドエンジンの仕組み

レコメンドエンジンの仕組みには、以下の4つの型が挙げられます。

1. ルールベース型 2. 協調フィルタリング型 3. コンテンツベースフィルタリング型 4. ハイブリッド型

ルールベース型

ルールベース型のレコメンドエンジンは、あらかじめ設定されたルールに従って顧客に商品を提案する方式です。ルールベース型では、管理者が設定した条件やフィルタをもとに、特定の商品を表示します。

条件やフィルタの例は以下です。

1. Aの商品を見た人に似ているBの商品をレコメンドする 2. Aの商品と同じ製造元の商品をレコメンドする　など

ルールベース型の基本機能としては、管理者が推奨したい商品や売りたい商品を特定のルールで優先的に表示させられます。また、季節ごとのセール商品や在庫調整など、ビジネス上の目的に応じた柔軟な設定が行えるのも特徴の一つです。

ルールベース型は導入や管理が比較的簡単で、複雑なアルゴリズムを必要とせず、即時に効果を発揮できるのが利用のメリットです。一方で、顧客ごとの詳細なニーズや嗜好に合わせたパーソナライズには限界があります。

協調フィルタリング型

協調フィルタリング型のレコメンドエンジンは、顧客の行動データを基に、似た行動パターンを持つほかの顧客のデータを利用して商品を提案する方式です。例えば、ある商品を購入した顧客が別の商品も購入していれば、それを基に「この商品を買った人は、これも買っています」といったレコメンドが行われます。

基本機能としては、個々の顧客の購買履歴や閲覧履歴だけでなく、ほかの顧客の行動データを横断的に解析して、興味を引く商品を提供します。個別の顧客の好みを詳細に把握できない場合でも、全体のデータを活用して的確な提案が可能です。

協調フィルタリング型は、特に顧客が多いプラットフォームで効果的であり、データが増えるほどレコメンドの精度が向上します。ただし、新規顧客に対しては十分なデータがないため、正確なレコメンドが難しい課題もあります。

コンテンツベースフィルタリング型

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は、顧客が興味を持った商品やコンテンツ自体の特性に基づいて、類似した商品を提案する方式です。基本的な機能としては、AIが商品の各種データを理解して、その商品と関連性の高いほかの商品を選定します。

レコメンドに用いる商品の各種データは以下です。

1. 商品説明 2. カテゴリ 3. デザイン・色　など

これらの各種データを基にしてレコメンドするため、過去の購入履歴や閲覧履歴が少ない顧客に対しても、興味を引く商品を提示できる点が大きな特長です。

コンテンツベースフィルタリング型は、特に新商品や新規顧客に対して有効で、アルゴリズムが比較的シンプルであるため、実装しやすいメリットがあります。ただし、顧客の嗜好の多様性や変化には対応しづらい側面もあります。

ハイブリッド型

ハイブリッド型のレコメンドエンジンは、複数のレコメンド手法を組み合わせて商品を提案する方式です。おもに、ルールベース型・協調フィルタリング型などのアプローチを組み合わせて、各手法の長所を活かし、より精度の高いレコメンドを実現します。

ハイブリッド型は、データが豊富な場合に特に有効で、さまざまな要因を考慮した高精度のレコメンドが期待できますが、実装や管理が複雑になる点が課題です。

ECサイトでレコメンド機能を導入する3つのメリット

ECサイトでレコメンド機能を導入すると、以下のメリットを得られます。

1. 最適な商品の提案ができる 2. ECサイトの信頼性が向上 3. クロスセルによる客単価の向上

1. 最適な商品の提案ができる

レコメンド機能をECサイトに導入すれば、来訪者ごとに最適な商品を提案できる点が大きなメリットです。レコメンドに用いる情報は以下です。

1. 顧客のコンタクト属性 2. 購入履歴 3. 閲覧履歴 4. 各種行動データ

レコメンド機能ではこれらの情報を分析して顧客の傾向や嗜好を把握し、興味を引きやすい商品を自動的に表示します。パーソナライズされた提案により、顧客は自分に合った商品をすぐに見つけられるため、購買意欲の上昇が期待できます。

さらに、個別のニーズに応じた商品を提案できれば、顧客満足度が向上し、リピート率の向上や売り上げの増加に寄与できるでしょう。

2. ECサイトの信頼性が向上

レコメンド機能を導入すれば、ECサイトの信頼性を向上させられます。レコメンド機能により、顧客の行動データや嗜好を分析し、訪問者が求めている商品を欲しいタイミングで提供できるためです。

顧客は、レコメンド機能が高精度に機能しているECサイトには、自分のニーズを理解されていると感じやすくなります。自分のニーズと合致したECサイトには信頼感が増し、再訪率やリピート購入が促進されます。

また、適切な商品をタイムリーに提案できれば、顧客満足度も向上し長期的な信頼関係の構築が可能です。

3. クロスセルによる客単価の向上

レコメンド機能では、単にアルゴリズムに基づいた商品提案だけでなく、特定の商品と組み合わせて表示するアイテムを管理者が細かく設定できます。

レコメンド機能の特性により、ECサイト上である商品を購入した顧客へ関連性の高い別の商品を提案する「クロスセル戦略」が手軽に実現できます。関連する商品を効果的に提示できれば、顧客の追加購入の機会を増やし、結果的に客単価の向上につなげられるでしょう。

ECサイトにレコメンド機能を取り入れる方法

ECサイトにレコメンド機能を導入する際のポイントは以下です。

1. ECシステムに搭載されている機能の使用 2. ASPサービスの活用をする

ECシステムに搭載されている機能の利用

ECシステムに搭載されているレコメンド機能を利用すれば、手軽に導入を進められます。多くのECシステムでは、商品情報との連携やルールベースの対応が容易で、特別なカスタマイズを行わなくても基本的なレコメンド機能を利用できます。

レコメンド機能のために新規でシステムを開発・改修する必要がなく、導入コストを大幅に抑えられる点もメリットの一つです。また、ECシステムに統合された機能を活用できれば、サイト全体の運用効率も向上し、管理の手間を最小限に抑えられます。

ASPサービスの活用をする

レコメンドエンジンは、ASPサービスとしてさまざまなものが提供されています。ASPサービスを活用すれば、レコメンド機能の導入が非常に簡単になり、コストを抑えられます。

ASPサービスでは、必要な機能がすでにパッケージ化されており、ECサイトにすばやく統合できるため、開発や運用にかかる時間とリソースを節約できます。また、カスタマイズも柔軟に対応できる場合が多く、自社のニーズに合わせた設定が可能です。ASPサービスの活用は、手軽さとコスト面からも有効な手段です。

ECサイトでレコメンド機能を導入するなら「GENIEE RECOMCOMEND」

ECサイトへレコメンド機能を導入するためには、例えばフルスクラッチ開発により0から自社のECサイトに適合するシステムを開発する方法があります。ただし、フルスクラッチ開発は人的・経済的コストがかかり、開発工程も複雑になりやすく、実装に時間がかかるデメリットがあります。

そこでおすすめなのが、外部ツールを導入する手法です。

外部ツールなら、手間のかかる開発工程や余計なコストなどが不要で、すぐにECサイトにレコメンド機能を実装できます。外部ツールによるレコメンド機能導入なら、UX改善、売り上げ向上を手軽・低コストに実現可能な「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」がおすすめです。

GENIEE RECOMMENDは、顧客に関するさまざまなデータをもとに、独自のロジックと以下の観点を用いて効果的なレコメンドを実施できます。

1. 顧客がECサイト上でどのような行動を取っているか 2. 商品・サービスの相関を把握 3. 顧客がレコメンドから閲覧したかを学習 4. 顧客の興味を把握 5. 顧客同士の相関を把握

GENIEE RECOMMENDなら、これらの観点と独自のロジックで、顧客一人ひとりにパーソナライズされた商品提案が可能です。

ECサイトにレコメンド機能を導入する際には、ぜひ一度ご検討ください。

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ECサイトにレコメンド機能を導入する際の注意点

ECサイトにレコメンド機能を導入する際には、以下のポイントに注意しましょう。

1. 導入する目的を明確にする 2. 導入直後はレコメンドの質が高くない 3. レコメンド機能と合わせてサイト内検索も最適化する

導入する目的を明確にする

ECサイトにレコメンド機能を導入する際には、その目的を明確にすることが重要です。レコメンド機能は、単に導入すれば効果が得られるわけではなく、以下のような具体的な目標をまず設定する必要があります。

1. 売り上げの向上 2. 顧客一人あたりの購入単価の引き上げ 3. リピーターの獲得

こうした具体的な目標を設定してはじめて効果を最大化できます。目標を設定した後は、それに応じた戦略を具体性を持って立てられれば、よりレコメンド機能を効果的に活用できます。

導入直後はレコメンドの質が高くない

レコメンド機能を導入した直後は、必ずしも質の高い提案ができるとは限りません。なぜなら、レコメンド機能が正確に機能するためには、一定の顧客データや購買履歴、閲覧履歴が蓄積される必要があるからです。

導入直後は、データが十分に集まっていないため、アルゴリズムが顧客の好みや行動パターンを正確に把握できず、結果として提案の精度が低くなる可能性があります。レコメンド機能の導入直後は、時間をかけてデータを集め、レコメンドの精度向上を目指す施策の優先することが大切です。

レコメンド機能と合わせてサイト内検索も最適化する

レコメンド機能を導入する際、サイト内検索の最適化も重要なポイントです。多くの顧客は、欲しい商品にたどり着く前に以下の原因により離脱するケースがあります。

1. 検索結果の精度が低く、求めている情報が表示されない 2. インターフェースが使いづらい　など

これらの原因を解消し離脱を防ぐためには、AIを活用した検索やレコメンドの機能と連携し、ユーザーに自身の興味やニーズに合った商品を簡単に見つけることができ、ストレスのないショッピング体験を提供でき環境を用意する必要があります。

例えば、検索窓に商品の画像付きサジェストを表示するなどユーザーが求める商品を迅速に見つけやすくすることで、購入意欲が高まりコンバージョン率が向上します。また、関連商品やおすすめ商品が表示されることで、追加購入の機会も増えます。

≫≫ サイト内検索とは？検索機能の3つの利用方法から導入方法まで徹底解説

まとめ

ECサイトを安定的に運営し、売り上げの向上を見込むためにはレコメンド機能の導入が大切です。レコメンド機能は、顧客に最適な商品・サービスを自動で提案でき、クロスセルによる客単価の向上も期待できる便利な機能です。

一方で、導入する目的を明確にしてからでなければ、レコメンド機能の効果を最大化できません。

ECサイトへレコメンド機能を導入するなら、パーソナライズされた商品提案が可能な「GENIEE RECOMMEND」がおすすめです。GENIEE RECOMMENDは、ECサイトのレコメンドに対して以下の強みを発揮できるツールです。

1. ユーザに合わせた最適なパーソナライズを実施 2. 検索データと連動した鮮度の高いレコメンドが可能 3. 独自のレコメンドをカスタマイズして提供 4. 導入後も専任の担当者による安心のサポート体制を構築 5. GENIEEグループの各ツールと連携できる高い拡張性でマーケティングをサポート

これらの強みをベースにさまざまなジャンルのECサイトで活用できるのがGENIEE RECOMMENDの最大の特色です。

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