サイト内検索ブログ
レコメンド機能とは？仕組みから導入するメリットを解説
2023.11.20
ECサイトなどに実装されているレコメンド機能とは、ユーザの興味・関心度合を収集・分析し、おすすめの商品を表示する機能のことです。レコメンド機能を導入すれば、ユーザエクスペリエンスや商品購買率の向上、リピータ獲得などの効果が期待でき、売上向上に寄与します。
しかし、レコメンド機能と一言でいっても、いろいろな仕組みがあり、ツールもさまざまです。そこで今回は、レコメンド機能について詳しく解説します。
レコメンド機能について詳しく知りたい方、導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
目次
レコメンドとは？
レコメンド（Recommend）とは、「おすすめする」「推薦する」などの意味を持つ言葉のことです。「レコメンドエンジン」や「レコメンドアイテム」においてもおすすめの意味で使われています。
レコメンドエンジンは、行動パターンが類似しているユーザに対して商品をおすすめするソフトウェア、レコメンドアイテムは、ユーザにおすすめしたい商品のことを指します。
このようなレコメンドの機能をECサイトに導入しているECサイトが増えてきています。
レコメンド機能とは
ECサイトや通販サイトに実装されているレコメンド機能とは、ユーザの閲覧履歴や購入履歴などのデータを収集・分析し、おすすめの商品を表示する機能のことです。
ユーザが自分で商品を検索しなくてもニーズに合う商品を見つけられるため、ユーザエクスペリエンスが向上します。
また、アップセルやクロスセルのチャンスを創出します。
レコメンド機能導入における3つのメリット
レコメンド機能の導入は、ユーザエクスペリエンスや商品購買率の向上、リピータの獲得などさまざまなメリットがあり、結果的にECサイトの売上向上に影響をあたえます。
ここからは、レコメンド機能導入における以下3つのメリットについて、詳しく解説します。
- ユーザエクスペリエンスの向上
- 商品の購買率向上とリピータの獲得
- 回遊率の向上と滞在時間を伸ばす
ユーザエクスペリエンスの向上
ユーザエクスペリエンス（UX）とは、商品やサービスの利用を通じて得られるユーザの体験や経験のことを指します。
近年はユーザの価値観が変化し、商品やサービスの価格・機能だけでなく、ユーザエクスペリエンスも購入を決定する一つの要因となっています。ECサイトで単純によい「モノ」を販売するだけでは売上向上が見込めず、どのような「価値」を提供できるのかが重要視されているのです。
レコメンド機能を導入すれば、ユーザの興味・関心を分析し、パーソナライズされたユーザが求めている商品群を的確に提示することができます。検索キーワードを入力し、欲しい商品が見つかるまで複数回検索をする手間も軽減できます。
商品の購買率向上とリピータの獲得
レコメンド機能は実店舗における販売員のような役割を担います。
導入により、各ユーザの興味・関心度合の高い商品をおすすめでき、購入率の向上だけでなくアップセルとクロスセルが狙えるため、ユーザ1人当たりの購入単価向上も期待できます。
さらに、リピータの獲得にもレコメンド機能は有効です。インターネットを利用し買い物をするユーザは、手間を減らしたいと考える方が多く、ユーザエクスペリエンスの高いECサイトをできるだけ利用する可能性が高いため、レコメンド機能はリピータ獲得にも効果的です。
回遊率の向上と滞在時間の増加
レコメンド機能の導入は、サイト回遊率を向上させ滞在時間を伸ばすメリットもあります。
そもそも回遊率とは、Webサイトにアクセスしたユーザ1人当たりのPV数を表す指標です。
レコメンド機能によりユーザに合う商品をおすすめすれば、その商品ページに移動する可能性が高く、回遊率の向上に寄与します。
ECサイトの場合、回遊率が高い方がユーザに商品を見てもらえる回数が増えるため、購入機会が増加します。
また、回遊率が向上すればユーザがECサイトにアクセスしている滞在時間を伸ばすことができるため、間接的に自社のサイトを検索結果の上位に表示するために欠かせないSEOの評価につながることも考えられます。対策にも有効です。
≫≫ ECサイトの集客に重要なSEOとは？対策方法とNGポイントを解説
レコメンド機能の5種類の仕組み
レコメンド機能と一言でいってもいろいろな種類が存在します。ここからは、以下5種類の仕組みについて詳しく解説します。
- 協調フィルタリング
- コンテンツベースフィルタリング
- パーソナライズドレコメンド
- ルールベースレコメンド
- ハイブリッドレコメンド
協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、ユーザの購買や閲覧などの行動履歴に基づいて商品を提案する仕組みです。
協調フィルタリングは2種類あり、ユーザが、購入した商品と他の商品との類似度を計算し、類似した商品を提案するアイテムベース、対象となる特定のユーザと似た購買履歴を持つ他のユーザを見つけ出し、対象ユーザがまだ購入していない商品を提案するユーザベースの二つの種類があります。
どちらもユーザが購入した商品に関連する商品を紹介するため、追加購入を促すことができます。また、協調フィルタリングは自動的にデータを収集・分析するので、導入が簡単で手間がかかりません。
ただし、データが少ない場合は効果的な提案が難し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、事前にジャンルやブランド、色などグループ化した商品属性に従い商品を提案する仕組みのことです。
ユーザが閲覧・購入した履歴をもとに、ユーザプロファイルを作成し別の商品を提案していきます。
グループ化する商品は運営者側で自由に設定できるため、ユーザの行動データが少なくてもレコメンド機能を活用できるメリットがあります。
一方で、商品数が多ければ事前設定の手間が少なくありません。また、同じような商品ばかりがおすすめとして表示されてしまうデメリットも存在します。
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とは、ユーザの行動履歴を分析し、対象ユーザの関心が高いと考えられる商品を一人ひとりに合わせて提案する仕組みのことです。
また、行動履歴だけでなく簡単なアンケートをとり、おすすめするアイテムを提案することもあります。
協調フィルタリングと異なり、他のユーザの行動を含めた分析をしないため、より各個人に合わせた商品をおすすめできます。
ルールベースレコメンド
ルールベースレコメンドとは、事前に提案する商品ルールをサイト運営者が決め、ユーザが購入した商品に関連するものを提案する仕組みのことです。
すべてルールベースレコメンドにしてしまうと、取り扱い商品の多いECサイトでは手間がかかるため、多くの場合キャンペーン商品や期間限定商品を提案する際に利用されます。
ただ、ルールベースレコメンドは、ユーザの行動を分析した上でおすすめするわけではないため、各個人にとってベストな提案ができるとは限りません。
ハイブリッドレコメンド
ハイブリッドレコメンドとは、これまで解説した以下のレコメンド機能を組み合わせて、商品を提案する仕組みのことです。
◾️｜協調フィルタリング
◾️｜コンテンツベースフィルタリング
◾️｜パーソナライズドレコメンド
◾️｜ルールベースレコメンド
各仕組みのメリットを活用し、自社独自のレコメンド機能を開発できます。
映画やドラマを閲覧できるサブスクリプションサービスを展開するNetflix社など、さまざまな企業で利用されています。
レコメンド機能を導入する方法
レコメンド機能を導入する方法はさまざまです。
ここからは、レコメンド機能を導入する以下3つの方法について詳しく解説します。
- 標準搭載されているレコメンド機能を使う
- レコメンドツールを導入する
- オープンソース型のレコメンド機能を実装する
標準搭載されているレコメンド機能を使う
ASPやパッケージで作成したECサイトには、レコメンド機能が標準で搭載されていたり、プラグインやオプション機能が用意されていたりすることがあります。
標準搭載されているものを活用すれば、追加の費用なしでレコメンド機能が利用できます。
さらに、ECサイトとの親和性が高く、商品情報の連携が取りやすいためルールベースレコメンドの活用に適しています。
ただし、機能に限りがあり専門のツールと比較すると、性能が低かったりカスタマイズができなかったりするデメリットがあります。
レコメンドツールを導入する
現状のECサイトなどに、ASPで提供されるレコメンドツールを導入する方法もあります。
ツールを利用すれば、自社でのサーバ設置や開発などが必要なく、低コストかつスピーディーにレコメンド機能を実装可能となります。
自社の戦略や予算などに合わせ、利用するツールを変更できるのも魅力の一つで、最もおすすめの方法です。
しかし、さまざまなツールが提供されている中から自社に合うツールを選択する必要があります。利用するツールを選ぶ際のポイントは以下の通りです。
費用対効果が見込めるか
機能が豊富であればあるほど、レコメンドツールの利用コストは高額になる傾向があります。自社に必要な機能を整理し、その機能を活用できるレコメンドツールを導入するとよいでしょう。
また、機能の整理では、「必須の機能」と「あるとよい機能」にわけ、優先順位をつけていく方法がおすすめです。自社サイトにとって適切な機能を実装したレコメンドツールを導入すれば、高い費用対効果が見込めます。
既存のツールと連携可能か
レコメンド機能を利用するためには、ユーザや商品についてのデータ収集・分析が必要です。
ツールの中には、MA（マーケティング・オートメーション）やBI（ビジネス・インテリジェンス）、SNSなどのツールと連携できるものもあります。
既存ツールと連携できれば、設定の手間を省き、よりユーザニーズにマッチした提案が可能です。
スマートフォンに対応しているか
近年はスマートフォンの普及率が高く、ECサイトにスマートフォンでアクセスするユーザが多いため、レスポンシブ対応は必須です。
ツールの中には、ユーザの利用デバイスに合わせ表示デザインを自動変更するツールもあるため、スマートフォンに対応しているか確認することをおすすめします。
オープンソース型のレコメンド機能を実装する
オープンソース型レコメンド機能とは、自社でサーバを準備し設定から運用・管理までを行う実装方法のことです。自社のECサイトや戦略に合わせ、細かく自由に機能をカスタマイズできる点が魅力です。
また、自社のサーバでデータを管理するため、安全性が高い点も特徴です。
一方で、高い技術力や多くのコスト、サーバ設置の手間が必要な点がデメリットと言えます。デベロッパーやITエンジニアが常駐している企業で採用されている方法です。
レコメンドのまとめ
今回は、レコメンド機能の概要や導入するメリット、仕組み、導入方法について解説しました。レコメンド機能とは、ユーザの興味・関心度合を収集・分析し、おすすめの商品を表示する機能のことです。
導入すれば、ユーザエクスペリエンスや商品購買率の向上、リピータ獲得などの効果が期待でき、売上向上に寄与します。
導入する方法は以下の3つがあり、ツール活用がおすすめです。
◾️｜標準搭載されているレコメンド機能を使う
◾️｜レコメンドツールを導入する
◾️｜オープンソース型のレコメンド機能を実装する
レコメンド機能を活用し、ECサイトの売上向上を目指しましょう。
サイト内検索のオススメ記事
GENIEE SEARCH編集部
（X：@BST_hoshiko）
ECサイトや企業サイトにおける快適なユーザ体験を実現するための導線改善方法から、ECマーケティングの手法まで幅広く情報を発信しています。
新着事例
