パーソナライズドレコメンドを実装する方法とは？仕組みや活用事例を解説

パーソナライズドレコメンドは、ユーザの嗜好や行動を分析し、最適な商品やサービスを提案する効果的な手法です。

顧客一人ひとりに合った提案を行い購買意欲を喚起し、顧客満足度を向上させるのがおもな目的です。

本記事では、パーソナライズドレコメンドの仕組みや導入する方法、ビジネスでの具体的な活用事例について解説します。

また、記事の後半ではさまざまなレコメンド支援機能を搭載し、CV数・売上高の向上を実現できる「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」を紹介します。

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【目次】

• パーソナライズドレコメンドとは？
• レコメンドの4つの種類
• パーソナライズドレコメンドの具体的な仕組みとは？
• パーソナライズドレコメンドに必要な情報
• パーソナライズドレコメンドの活用事例
• まとめ

パーソナライズドレコメンドとは？

パーソナライズドレコメンドとは、ユーザの行動や属性に基づいて最適な商品やサービスを提案する方法です。

パーソナライズドレコメンドでは、以下の顧客データの分析により個々の嗜好を把握して提案を行います。

1. 閲覧履歴 2.購入履歴 3.サイトに至った検索クエリ　など

パーソナライズドレコメンドを高精度に実施するためには、機械学習アルゴリズムによる分析が欠かせません。取得した顧客データをもとに、ユーザが次にどのような行動を取るかを機械学習アルゴリズムにより予測すれば、求める商品やコンテンツを的確におすすめできます。

パーソナライズドレコメンドでは、ユーザの興味やニーズに合った提案を行って、エンゲージメントの向上や売上の増加を目指します。

≫≫ パーソナライズとは？意味や活用方法からメリットまでを解説

レコメンドの4つの種類

レコメンドは、おもに以下の4つに大別されます。

1. パーソナライズドレコメンド 2.属性データに基づくレコメンド 3.ユーザが設定した嗜好に基づくレコメンド 4.AIや機械学習を活用したレコメンド

パーソナライズドレコメンドは、ユーザの属性データと行動データをもとに、興味やニーズを分析し、ユーザ一人ひとりに合った商品やコンテンツをおすすめする手法です。パーソナライズドレコメンドでは、ユーザにとってより関連性の高い情報が提供されるため、エンゲージメントや購買意欲の向上に効果があります。

また、パーソナライズドレコメンドを通じて、顧客に対し特別な体験を提供できるため、ロイヤリティの向上にもつながります。

2.属性データに基づくレコメンド

属性データに基づくレコメンドは、ユーザの年齢や性別、居住地などの属性データに基づいた商品やコンテンツを提案する手法です。例えば、特定の年齢層や地域に人気のある商品をおすすめすることで、該当するユーザに対して関連性の高い情報を提供します。

属性データに基づくレコメンドは、個々のユーザの詳細な行動データがない場合でも、同じ属性のグループが好む商品やコンテンツを提示できます。詳細な行動データで絞り込まない分、幅広いユーザに対応できる点が特長です。

3.ユーザが設定した嗜好に基づくレコメンド

ユーザが設定した嗜好に基づくレコメンドは、ユーザ自身が事前に設定した嗜好情報に基づいて商品やコンテンツを提案します。アプリなどでユーザに好きな商品や自身の性質についての質問を行い、その回答内容に応じてコンテンツの構成やおすすめする商品を変更します。

パーソナライズドレコメンドがユーザの行動から興味やニーズを推測するのに対して、嗜好に基づくレコメンドでは興味やニーズそのものを直接ヒアリングします。嗜好に基づくレコメンドは、より明確なニーズに基づいた提案が行えるため、ユーザに対し期待通りの体験を提供しやすくなり、満足度の向上につながります。

4. AIや機械学習を活用したレコメンド

AIや機械学習を活用したレコメンドは、取得した属性データと行動データを活用し、精度の高いパーソナライズドレコメンドを実現する手法です。AIを用いれば、大量のデータを処理してパターンを見つけ出し、ユーザの興味やニーズに合った商品やコンテンツを的確に提案できます。

AIや機械学習を活用したレコメンドでは、ユーザの意図をより深く理解し、個別のニーズに合わせた体験を提供しやすくなります。また、AIは継続的に学習し、変化するユーザの嗜好にも迅速に対応できるため、顧客満足度やエンゲージメントの向上が期待できる点も特徴です。AIや機械学習を活用したレコメンドを簡単に実装できるツールが、「GENIEE RECOMMEND」です。

GENIEE RECOMMENDの詳細は次項にて紹介します。

AIを活用して精度の高いレコメンドを実現するならGENIEE RECOMMEND

ECサイトやサービスサイトなどでは、自社にとって最適なレコメンドを実現するため、レコメンド機能を支援できるツールの導入がおすすめです。AIを活用して精度の高いレコメンドを実現できるツールが「GENIEE RECOMMEND」です。

GENIEE RECOMMENDでは、ユーザごとの行動をAIが学習・分析し、パーソナライズされた商品提案が可能です。これまでに導入している業界は金融・保険業界から食品業界などさまざまで、それぞれの業界の特性に合わせたレコメンドをAIが学習し実現してます。GENIEE RECOMMENDについてのお問い合わせ・資料請求は以下のリンクから↓

パーソナライズドレコメンドの具体的な仕組みとは？

パーソナライズドレコメンドのための具体的な仕組みとして、以下のような情報を利用しています。

1. 商品／サービスの類似性 2.ユーザの類似性 3.ユーザ・商品／サービスの類似性

商品／サービスの類似性

商品／サービスの類似性に基づくレコメンドでは、ユーザが閲覧した商品やコンテンツの属性と似た属性の商品やコンテンツをレコメンドします。商品／サービスの類似性をもとにレコメンドを行う場合、閲覧した商品と同じカテゴリや類似した特性を持つ商品の提案が一般的です。レコメンドに用いる属性は以下です。

1. 価格 2.色 3.材質 4.機能　など

これらの属性をもとに「類似性」を定義すれば、ユーザに対して関連性の高い商品を提案できます。商品／サービスの類似性を利用したレコメンドの例は以下です。

ユーザが特定のスマホケースを閲覧した場合、同じ材質やデザインで色違いの商品や、価格帯が少し異なる同じシリーズの商品をレコメンドする

これらの例のようにユーザが求めているものと似た商品を提示できれば、購買意欲を引き出しやすくなり、エンゲージメントの向上が期待できます。

ユーザの類似性

ユーザの類似性に基づくレコメンドを行う場合、属性が似ている別のユーザが興味を持っている商品やコンテンツをおすすめします。ユーザの類似性を用いる場合は、各種行動・属性データをもとに類似した行動パターンを持つグループを特定します。グループの中で人気のある商品やコンテンツを、グループに似た属性を持つユーザに提案することで、より関連性の高いレコメンドが提供できます。

ユーザの類似性を利用したレコメンドの例は以下です。

旅行に興味のあるユーザに、属性がにている別のユーザが予約したキャンペーン中のホテルをレコメンドする

レコメンドにユーザの類似性を活用すれば、個々のニーズに合う幅広い商品やサービスの提案が可能となり、顧客満足度の向上につながります。

ユーザ・商品／サービスの類似性

ユーザ・商品／サービスの類似性に基づくレコメンドは、人の類似と商品／サービスの類似を掛け合わせた手法です。ユーザ同士の行動や属性の類似性と、商品の持つ特性の類似性を組み合わせて、より精度の高いレコメンドを実現します。双方の類似性の組み合わせにより、ユーザが興味を持つ可能性のある商品やコンテンツを提案でき、新しい発見を提供して購買意欲をさらに引き出せます。

ユーザ・商品／サービスの類似性を利用したレコメンドの例は以下です。

30代独身男性がキャンプ用テントを閲覧している際に、別の30代独身男性が購入した別のメーカーのキャンプ用テントをレコメンドする

ユーザ・商品／サービスの類似性に基づくレコメンドは、ユーザ体験の向上と顧客との長期的な関係の構築に効果が期待できることが特長です。

パーソナライズドレコメンドに必要な情報

パーソナライズドレコメンドを実現するためには、人の類似とモノの類似を定義するためのデータが必要です。人の類似を定義するために用いるのは以下の行動データと属性データです。

データ名	項目
行動データ	・閲覧履歴 ・購入履歴 ・検索クエリ　など
属性データ	・年齢 ・性別 ・居住地域 ・家族構成 ・職業　など

これらのデータを活用すれば、ユーザ同士の類似性を定義し、より的確なレコメンドが実現できます。一方で、モノの類似を定義するために用いるのは以下の商品やサービスの属性データです。

1. 材質 2.価格 3.色 4.機能　など

これらの属性データをもとに商品・サービスの類似性を定義すれば、ユーザが興味を持つ可能性のある商品を特定し、レコメンドに活用できます。ユーザと商品・サービス双方の属性データと行動データを適切に収集・分析し、類似性を明確にできれば、エンゲージメントおよび購買意欲の向上が期待できます。

パーソナライズドレコメンドの活用事例

ここでは、パーソナライズドレコメンドを活用し、業績・顧客満足度を向上させられた事例を紹介します。

1. 電材ネット 2. Spotify 3. eBay 4. Netflix

電材ネット

さまざまな電機製品・水回り住宅設備機器を販売する宮地電機株式会社では、電設資材のECサイトである「電材ネット」を運営しています。電材ネットに「GENIEE RECOMMEND」を導入し、商品ページによく一緒に購入される商品をレコメンド表示しています。

さらに、カートページにもレコメンドを表示し、カゴ落ちの防止やクロスセル促進にも活用しています。結果的に、「GENIEE RECOMMEND」導入後、CV数が137.5%に向上（レコメンド経由のCV数は全体の約11%）しました。

CV数137.5%向上を実現した「GENIEE RECOMMEND」

「電材ネット」への導入により、CV数137.5%向上を実現できた「GENIEE RECOMMEND」は、企業が提供する商品・サービスのレコメンド表示に役立つ支援ツールです。GENIEE RECOMMENDの特長は以下です。

特長	概要
ユーザの嗜好に合わせパーソナライズされた商品提案	ユーザの行動を独自のロジックを用いたAIが学習・分析し、パーソナライズされた商品提案が可能
検索データと連動した常に鮮度の高いレコメンド	同じGENIEEグループが提供する「GENIEE SEARCH」との連携により、価格や在庫の変動に対応した鮮度の高いレコメンドが可能
独自のレコメンドをカスタマイズ提供	要望に応じたレコメンドロジックを提案・開発可能で、他社との差別化や貴社事業にマッチした施策が実現できる ※要別途追加費用
導入後も安心のサポート体制を構築	専任のサポート担当が定期的なチューニングの提案や 打ち合わせを実施し、目的達成のために伴走
高い拡張性でマーケティングをサポート	GENIEEグループの各ツールと連携し、売上向上のためのマーケティング活動を一気通貫でサポート

これらの特長により、さまざまな業界でレコメンドの最適な分析と提案が可能なのがGENIEE RECOMMENDの強みです。

GENIEE RECOMMENDへのお問い合わせ・資料請求は以下のリンクから↓

Spotify

Spotifyはユーザの再生履歴や居住地などの行動・属性データを活用し、パーソナライズされたライブイベント情報を提供しています。例えば、ユーザの好みに応じて、近くで開催される音楽ライブの情報をアプリ内で提示したり、通知を送信したりするレコメンドでより関連性の高いイベントへの参加を促します。Spotifyは、ユーザが興味を持つ可能性の高いイベントを効果的にレコメンドし、アーティストとのつながりを強化するとともに、音楽の体験を広げる活動を進めています。

eBay

eBayでは、リアルタイムのパーソナライズドメールを活用して、ユーザの関心に応じた商品やコンテンツを効果的にレコメンドしています。eBayのパーソナライズドメールは、ユーザがメールを開封する直前までの行動データをもとに、提案する内容をリアルタイムで生成する点が特徴です。リアルタイムでのデータをもとにレコメンドするため、ユーザが現在興味を持っている商品や関心に近いアイテムに関する情報をタイムリーに届けられます。

Netflix

Netflixは、視聴履歴やユーザの嗜好に基づいて、精度の高いパーソナライズドレコメンドを提供するため、データの細かい分析と活用に注力しています。まず、Netflixは映画やドラマなどのコンテンツに対して、大まかなジャンルのほかにも以下のような項目に応じた詳細なカテゴリ分類を行っています。

1. 公開年 2.作品の雰囲気・ストーリーライン 3.監督名 4.印象的なシーン　など

これらのカテゴリ分類により、ユーザが興味を持つ可能性の高い作品をピンポイントでレコメンドできる点が特徴です。また、Netflixでは視聴履歴に基づいたアートワーク（作品中の一場面を切り取って生成されたサムネイル）の最適化も行い、同じ映画であっても、ユーザに応じてアートワークを変更し、その映画に対する興味を喚起させています。単なるレコメンドだけでなく、ユーザがより興味を持つ形でコンテンツを提示することを目指しているのがNetflixの施策の特徴です。

まとめ

ネット上でのビジネス展開が当たり前に行われる現代では、ユーザ一人ひとりの興味・関心を引くための施策が欠かせません。自社の商品・サービスに対して興味・関心を持ってもらうために効果的な施策がパーソナライズドレコメンドです。

GENIEE RECOMMENDなら、導入するだけで独自のロジックで学習・分析が可能なAIによる最適なパーソナライズドレコメンドが簡単に実施できます。また、導入後も安心のサポート体制で、運用面の悩みや課題を気軽に相談できる点も特長です。

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