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レコメンドエンジンの仕組みとは?導入のメリットや注意点・サービス紹介

最終更新日時:
記事の情報は2020-10-06時点のものです。
レコメンドエンジンとは、サイト利用者の行動パターンや嗜好などの分析データなどを利用して、自動的におすすめ商品を提案するシステムです。

レコメンドエンジンとは、サイト利用者の行動パターンや嗜好といった分析データを利用して、自動的におすすめ商品を提案するシステムです。ユーザーの嗜好に合った商品をサジェスト表示させることで、より購買確度の高いユーザーにアプローチができるため、今やEコマースでは欠かせないシステムとなっています。しくみや注意点を確認しておきましょう。

レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンとは、ECサイトにおいて利用者が求めると思われる商品やサービスを自動的に提案するシステムです。レコメンドの方法は主に2種類あり、一定の条件を設定するものと、利用者の行動を元に最適なレコメンドを予測するものがあります。レコメンドエンジンという場合には、後者の蓄積データの分析を用いて最適なリコメンドを行うシステムを総括したものをいいます。
レコメンドエンジンには、サイト利用者にレコメンド(おすすめ)表示を行うだけでなく、蓄積したデータを活用したさまざまな付加機能が存在します。閲覧数や販売数の多いものを表示するランキング機能や、個人用にカスタマイズされたレコメンドメールも、このレコメンドエンジンを利用したものです。

レコメンドを行う「アルゴリズム」とは

レコメンドエンジンは、さまざまな予測方法を用いてレコメンドを表示します。この予測方法の元となるアルゴリズムには、閲覧行動や購買履歴を活用したもの、利用者にあわせて最適化されたレコメンドや、商品の特性によって設定されるものなどさまざまです。精度の高いレコメンドを実現するには、複数のアルゴリズムを採用したシステムを活用するのがおすすめです。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、利用者の行動履歴や購買履歴を分析したうえで、似た行動を取る他の利用者が閲覧や購入したアイテムをリコメンドするためのフィルタリングのことをいいます。「この商品を購入した方はこの商品もチェック(購入)しています」というような形のリコメンドは、この協調フィルタリングを利用したものです。利用者の行動履歴と、全体の利用者の動向からレコメンドを行うコンテンツレコメンドという方法や、利用者の過去の利用履歴やサイト上の行動履歴、興味から個人にあわせて最適化されたレコメンドを行う、より精度の高いレコメンドを実現するパーソナルレコメンドという方法があります。

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、利用者の行動を統計したものではなく、商品の属性や情報に合わせて用意されたレコメンドを表示する方法です。ユーザーデータの蓄積が不要なため、すぐに活用でき、レコメンドエンジンの導入時から有効です。

レコメンドエンジンの利用メリットと注意点

レコメンドエンジンは利用者の求める情報を与えることで、購入やサービス利用に到達する率(コンバージョン率)を上げます。レコメンドエンジンを利用するとどのようなメリットと注意点があるのでしょうか。

レコメンドエンジンのメリット

レコメンドエンジンを利用すると、利用者のニーズに合った商品紹介が可能です。しかし、単純にコンバージョン率のアップにとどまりません。いわゆる「ついで買い」である関連商品の購入を促すクロスセルや、検討中商品よりも高額の商品を提案するアップセルが効率的に行えます。

レコメンドエンジンの注意点

レコメンドエンジン導入にあたり、注意すべき点は導入後すぐにデータ活用が開始できるわけではありません。レコメンドエンジンの利用を開始した初期の段階では、レコメンドに必要なデータが不十分で、利用者に最適なレコメンドが難しいという問題があります。これを解決するためには、複数のアルゴリズムを組み合わせるといった対策が必要です。

レコメンドエンジンにはさまざまな製品があり、価格帯も幅広いです。レコメンド機能自体に大きな差はありませんが、付加機能やレポート分析機能の有無が異なります。サイト規模や目的に応じて選択しましょう。

アイジェント・レコメンダー - シルバーエッグ・テクノロジー株式会社

アイジェント・レコメンダー - シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 画像出典:アイジェント・レコメンダー公式サイト

  • 顧客のニーズに合ったレコメンドを表示
  • 従量型と成果報酬型の選べる料金体系
  • コンサルタント、サポートチームによる運用支援

アイジェント・レコメンダーは、自動学習により高い精度のレコメンドを表示するレコメンドエンジンです。顧客のデータをリアルタイムで解析し、対象の顧客に効果的なレコメンドを表示。コンサルタントによるサポートによって、分析や改善しながら利用できます。料金体系はAPIへのリクエスト数による従量型だけでなく、成果報酬型も用意。成果に合わせて費用を支払えるので、導入のハードルが低く、高い費用対効果も期待できます。

Suggest AI(サジェストエーアイ) - 株式会社サイト・パブリス

Suggest AI(サジェストエーアイ) - 株式会社サイト・パブリス 画像出典:Suggest AI(サジェストエーアイ)公式サイト

  • 独自開発の「ホワイトボックス型AI」を搭載
  • レコメンド分析設定をカスタマイズ可能
  • Webサイトにタグを貼り付けるだけの簡単導入

Suggest AI(サジェストエーアイ)は、独自開発の「ホワイトボックス型AI」を搭載したレコメンドサービスです。ホワイトボックス型のAIは、Webサイトの訪問者一人ひとりにマッチしたレコメンド結果の根拠やプロセスを明確に表示します。訪問者数や閲覧数、購入数などに基づいた一般的な分析だけでなく、訪問ユーザーの行動パターンまで分析することで、レコメンド表示の精度をより向上させます。また、Webサイトにタグを貼り付けるだけで簡単に導入でき、サイトごとにレコメンドやスコアリングの設定を細かくカスタマイズすることも可能です。

レコメンドエンジンの仕組みを理解し、活用しよう

レコメンドエンジンは、商品を購入できるECサイトの購買率を上げるのに最適なシステムです。レコメンドエンジンを導入していないと、個別のユーザーの興味や嗜好をはじめとするデータを活用できず、大衆向けに商品紹介をするため、大変非効率です。実際のデータに基づきおすすめを提示できるレコメンドエンジンを導入すれば、サイト運営企業だけでなく、利用者にとっても親切といえます。ユーザー目線でつくられたサイトという評価が得られることもあるでしょう。サイトへの再来も期待できるサービスといえます。
しかし、料金体系やかかるコストを知らずに導入すると、費用対効果に見合わなくなってしまうこともあります。自社サイトに合った料金プランを選択するため、コンサルタントサポートがある場合は、サポートを受けて最適な運用を目指すようにしましょう。

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