レコメンドエンジンとは？レコメンド機能を導入するメリットと注意点

デジタルマーケティング

レコメンドエンジンという仕組みを導入しているサービスはたくさんあります。たとえばアマゾンでオススメ商品が表示されますよね。そのオススメ商品はあなたの購入履歴にもとづいて表示されています。

このように身近になっているレコメンデーション。この記事ではレコメンドエンジンを導入するメリットや注意点について説明します。

レコメンドエンジンとは

さきほども触れましたが、レコメンドエンジンとはユーザーの購入履歴や閲覧履歴にもとづいてオススメ商品を表示する仕組みです。アマゾンが代表的ですが、他にも動画配信サイトでもオススメ動画として表示しているサービスがあります。

レコメンドエンジン導入のメリット

レコメンドエンジンを導入するメリットは以下の2つです。

・売上がアップする

レコメンドエンジンを導入するとオススメ商品をユーザーに表示してくれます。そのためユーザーの購買意欲を高めることつながるのです。たとえばある商品を購入する際に「こちらも一緒に買っている人が多いです」と表示されると、まとめて買ってくれる可能性が高まります。

他にも同じ用途の商品で、より性能や評判のよい商品を関連商品として表示することがあります。値段が高くなっても評判のよい商品を購入したいですよね。その結果として一人当たりの購入金額が上がるため、売上アップにつながります。

・顧客満足度が向上する

レコメンドエンジンは企業側にのみメリットがある仕組みではありません。ユーザーにとっても自分が必要とする商品が探しやすくなるため、顧客満足度が向上します。たしかに商品点数が増えてくると、どれがいい商品なのか迷いますよね。

評判のいい商品をすすめられたら、まずはそちらを検討する人が多いでしょう。

レコメンドエンジンの2つの種類

レコメンドエンジンには以下の2つの種類があります。

・ASP型

ASPとは「Application Service Provider」を略したもので、インターネット経由で利用できるサービスです。そのため自社でサーバーを持つ必要がなく、導入しやすいというメリットがあります。

また費用も安価で抑えられるサービスが多いです。カスタマイズがほとんどできないというデメリットはありますが、小規模サイトでレコメンドエンジンを試してみたいという方にはオススメです。

・オープンソース型

オープンソース方は無償で公開されているオープンソースを使って開発する方法です。大規模サイトで独自のレコメンド機能を実装できます。ただし導入するために開発が必要なため、技術力も費用も必要です。

ASP型と違い、サーバーも自社で用意する必要があります。またASP型の性能が良くなっており、ASP型でレコメンド機能は十分対応できます。そのためほとんどのECサイトはASP型を使っているのが現状です。

レコメンドエンジンの仕組み

レコメンドエンジンには以下の仕組みが3つあります。

・コンテンツ(アイテム)ベースフィルタリング

あらかじめ設定したルールにもとづいて、コンテンツごとに関連商品や関連動画を表示する仕組みです。ユーザーの行動履歴にもとづいて商品が表示される仕組みではないので、はじめて訪れるユーザーにも商品を表示できるのがメリットです。

ただしあらかじめ設定されたルールにもとづいて表示されるため、いつも同じものが表示されてユーザーがメリットを感じづらいというデメリットがあります。

・協調フィルタリング

協調フィルタリングはユーザーの購入履歴や閲覧履歴と他のユーザーの購入履歴と閲覧履歴を組み合わせて、オススメの商品や動画を表示する仕組みです。人気のある組み合わせを表示してくれるので、ユーザーがまとめ買いしやすいというメリットがあります。

ただ利用者の少ない商品は、オススメ商品として表示されにくいというのがデメリットです。たとえば新商品は購入履歴が少ないため、そのようなケースが見られます。

・ハイブリッド型フィルタリング

ハイブリッド型はコンテンツフィルタリングや協調フィルタリングなどの複数のルールを組み合わせて、商品や動画を表示する仕組みです。それぞれの長所をうまく組み合わせた仕組みなので、導入している企業も多いです。

レコメンドエンジン導入事例

レコメンドエンジンは多くの企業で導入されています。ここでは3つの企業の事例を紹介します。

・Amazon

アマゾンのレコメンドエンジンは有名ですよね。皆さんもアマゾンで買い物をする際に、オススメ商品が表示されているのを見たことがあると思います。

オススメ商品があるとまとめて商品を購入する可能性が高くなります。まとめて商品を購入してもらえれば、単価が高くなりますよね。

・Netflix

Netflixでは、視聴履歴や他の作品に対する評価、年齢、ユーザーの好みに合わせてオススメの作品をレコメンドしています。

こうした機能は非常に便利です。たとえば今見た作品と同じようなアクション作品を見たい場合、レコメンドされた作品の中から見られます。

そのためまったく聞いたこともなかった映画が、とても面白かったという体験ができます。こうしたレコメンド機能は、競争相手のAmazon Primeビデオでも導入されています。

今後は、どのサービスのレコメンド機能が優れているかの競争になってくると考えられます。

・MIX. Tokyo

MIX. Tokyoは、20ブランドを取り扱っているECモールです。利用者の約98%が女性で、20代〜30代が多いサイトです。

MIX. Tokyoでは、カートに商品を追加しても購入しなかったお客様に対して、商品をプッシュ通知するレコメンド機能を設けています。

たしかに購入意欲が高く、商品を買うかどうか迷っている方は、オススメ商品がプッシュされることで購入しようと思うでしょう。

レコメンドエンジンを導入する際の注意点

レコメンドエンジンを導入する際には注意点もあります。ここではレコメンドエンジンを導入する際の注意点について3つ紹介します。

・導入には費用がかかる

レコメンドエンジンを導入するにはシステムが必要です。そのためシステムを導入するための費用がかかります。価格はシステムによってさまざまありますので、ご利用の範囲と目的に合わせてシステムを導入するようにしましょう。

・利用できない場合もある

現在は簡単にECサイトを作れるツールが多くあります。しかしそれらのツールにはレコメンドエンジンの機能がついていないことも多いです。また外部サービスを導入するにしても、ソースコードを変更することが難しいため、レコメンドエンジンの機能をつけることが難しくなります。

ではECサイトをワードプレスなどで独自に作れば、必ず導入できるかといえばそうではありません。そのためレコメンドエンジンを導入する際には、必ずそのシステムを導入できるかどうか、業者に確認してもらいましょう。

・導入には時間がかかる

レコメンドエンジンはECサイトのソースコードを修正する必要があるわけですから、導入までに時間がかかります。導入の時期が明確にある場合は、早めに導入しておかないと、あらかじめ設定した時期に間に合わないかもしれません。ぜひ早めにお問い合わせください。

レコメンドエンジンを選ぶ際のポイント

レコメンドエンジンを選ぶ際には以下の3つのポイントに注意しましょう。

自社の課題解決につながるかどうか

レコメンドエンジンを導入する前に自社の課題を改めて確認しておく必要があります。課題が何かによって、適切なレコメンドエンジンは変わります。またそもそも商品が少なければ、レコメンドする意味がほとんどなく、レコメンドエンジンを導入しなくてもよいという結論も考えられます。現在の課題を明確にして、改めて何のためにレコメンドエンジンを導入するのか考えてみましょう。