利用者に最適な商品やコンテンツを提案する「レコメンドエンジン」とは

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ECサイトレコメンドエンジン
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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。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が、その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サイト等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。レコメンドの方法には、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とがあります。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あります。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なども、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のがアルゴリズムです。主なアルゴリズムには、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行うには、複数のアルゴリズムを採用したシステムを活用するとよいでしょう。

協調フィルタリング

利用者の行動履歴や、購買履歴を分析した上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します。「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。アイテムによるものの他、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、利用者の過去の利用履歴や行動履歴、興味などからその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のパーソナルレコメンドなどの方法があります。

コンテンツベースフィルタリング

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。データの蓄積が不要なため、レコメンドエンジンの導入時に有効です。

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に適切な情報を与えることにより、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ことにより、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等の対策が必要です。


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。レコメンド機能については大きな差はありませんが、付加機能やレポート分析機能など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。

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