ECサイトで役立つ機能はいろいろありますが、中でもレコメンド機能は最近のECサイトでは必ずといっていいほど見かけますよね。このレコメンド機能はサイトユーザーにとって便利なだけでなく、ECサイトのCVRや回遊率を向上させるのに一役買ってくれる、運営サイドにとっても必要不可欠な機能です。

今回はレコメンド機能とは何かという基本解説からレコメンド機能の種類や仕組み、導入するメリット・デメリットに加え、参考にしたい導入例もご紹介しますのでご期待ください。

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レコメンド機能とは？

ECサイトのレコメンド機能とは、ユーザーに対し購入検討してほしい商品を自動表示させる機能です。ECショップで商品ページなどを閲覧していると、「この商品をチェックした人が見ている商品」「このコーディネートに使った商品」など、さらなる商品ページに誘導するような商品画像・情報が表示されるのを見たことがある方は多いでしょう。このような関連商品表示がレコメンド機能なのです。

ECサイト以外にも、ニュースサイトなどさまざまなWebサイトで、サイト内に長く留まっていろいろなページやコンテンツを回遊してもらうために利用されています。

レコメンド機能の種類

レコメンド機能を導入する方法には大きく分けて「ASP型」「オープンソース型」の2種類があります。それでは個別に解説していきます。

ASP型

ASPとは「Application Service Provider」の頭文字を取った略語です。これはインターネット上で提供されるアプリケーションソフトのことを言いますが、場合によってはそのサービスを運営・提供する事業者自体を指すこともあります。

ASPはインストールしなくても、ネットワーク接続のみで簡単に導入することができるのが最大の特徴です。サーバを用意する必要がなく、手間・コストともに大幅に抑えることができる方法です。

ただしASPはすでに完成したツールであり、導入が簡単な分、機能拡張やアレンジなどの自由度は低くなります。

オープンソース型

オープンソースとは、ネット上に公開されたソフトウェアのことですが、その中身が完全に公開されているため誰にでも簡単に利用できます。

ただし、自社でサーバを契約してインストールするし管理・運用する必要があります。デザインや機能拡張などをかなり自由度高くアレンジすることができ個性あるサイトを形成できますが、こうしたカスタマイズには一定以上の技術・ノウハウが必要不可欠です。

レコメンド機能の仕組みと主な機能

「レコメンド機能ってよくできているけれど、一体どのような仕組みでおすすめ商品をピックアップしているのか」と疑問に思ったことがある方は多いのではないでしょうか？

ここではレコメンド機能の仕組みと機能をご紹介します。レコメンド機能の仕組みには主に以下の4種類があります。

・協調フィルタリング
・ルールベースレコメンド
・パーソナライズレコメンド
・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、ユーザーの行動履歴等に基づいてレコメンドする商品をピックアップし表示させていく方式です。この方法には「アイテムベース」と「ユーザーベース」という2つの種類がありますので簡単にご紹介します。

アイテムベース

アイテムベースとは、よく購入されている商品を元にして、あわせ買いされている商品同士をレコメンド関係として結び付けて表示させる方法です。

たとえば化粧水を買った顧客が同時に美容液を買っている例が多ければ、この化粧水の購入を検討しているユーザーに対し美容液をレコメンドします。

ユーザーベース

ユーザーベースとは、顧客の行動履歴などに基づいて、購入するアイテムに共通性が見られるユーザー同士のデータからレコメンド商品を決める方式です。

例えば以前、同じタイプのスカートを購入したAユーザーとBユーザーがいたとします。次に新商品のスカートをAさんが買ったのにBさんが買っていない場合には、Bさんもこのスカートに興味を持つ可能性が高いためBさんの閲覧ページに表示するといったやり方です。

ルールベースレコメンド

ルールベースレコメンドはきわめて単純な仕組みで、そのECサイトが今現在おすすめしたいアイテムを表示させるという仕組みで、季節商品・新商品・セール品などが表示されるケースが目立ちます。商品ジャンルや種類の数が膨大でなく、ある程度同じ範囲内の商品に関心を持つ顧客が想定されるECサイトで効果的です。

パーソナライズレコメンド

パーソナライズレコメンドは、顧客個人の購入履歴や閲覧履歴にスポットをあて、そのユーザーが過去に買ったり興味を持ったりした商品の関連アイテムを表示させます。例えば絵本を購入したユーザーなら同じ作家の新作絵本をレコメンドしたり、果物を購入したユーザーであれば同じ果物を表示させたりします。

ハイブリッドレコメンド

最近ではハイブリッドタイプのレコメンド機能を使うサイトが増えています。ここまででご紹介したような仕組みを組み合わせ、ユーザーの購入履歴に基づいたアイテムとサイトからのおすすめ商品を同時に表示させるなど、組み合わせてより多様なニーズを創出する方法です。

レコメンド機能を導入するメリット

レコメンド機能を使うことによって、自社ECサイトにはどのような変化が起こり得るのでしょうか？ここではレコメンド機能の利点を解説します。ECサイトにレコメンド機能を導入するメリットは主に以下の2つです。

・商品購入数のアップ
・Webサイト内で接客できる

それではそれぞれのメリットを詳しく見ていきましょう。

商品購入数のアップ

レコメンド機能を用いることにより、ユーザーが購入検討していた商品にプラスアルファの買物をしてもらえる可能性が高まります。しかも、購入履歴等でそのユーザーの好みのアイテムを表示しているため、ユーザーの潜在的な購買意欲を刺激し、その効果をよりアップさせることが可能です。購入数が上がればユーザー1人あたりの購入単価が上がり、サイトの成果に直接的につながります。

Webサイト内で接客できる

ECサイトと実店舗を比べた場合のECのウィークポイントは、能動的な接客ができない点です。ところが、レコメンド機能を使うと、購入検討している商品以外にも似たような別の商品を見て比較してもらったり、買い合わせると便利なアイテムをおすすめできるため、まるで直接営業しているような「接客」ができます。

商品数が多ければ多いほど、レコメンド機能は効果を発揮します。
一方で、商品数が少ない場合はレコメンド機能を入れてもユーザーが商品を見つけるのに手間がかからないので、効果は薄いでしょう。
サイト内の商品数を確認し、ユーザーが商品を見つけやすいかどうかという視点でレコメンド機能の導入を検討してみてください。

レコメンド機能を導入するデメリット

レコメンド機能にはECサイトにおける購買率を高めるという強力なメリットがある反面、デメリットもまたあることを知っておきましょう。デメリットとして挙げられる点は以下のとおりです。

・コールドスタート
・小カバー率問題

それではそれぞれのデメリットを詳しく見ていきましょう。

コールドスタート

先ほどレコメンド機能の仕組みとしてご紹介した中でも「協調フィルタリング」「パーソナライズドレコメンド」はよく利用されますが、この仕組みを有効的に使うためには、顧客の購入履歴等のデータが豊富に蓄積されていることが前提です。

しかし、まだ購入歴の少ないユーザーや新規ユーザーの場合はデータが蓄積できていないため、確度の高い訴求ができにくくなります。こうした現象をコールドスタートと呼んでいます。

小カバー率問題

新商品や少数のマニアの方に向けて開発・販売されている商品などは、それらを購入したユーザーに関するデータが少ない傾向があるため、豊富に蓄積した情報を基に動くレコメンド機能をうまく活かすことができません。このような現象は小カバー率問題として認知されています。

ECサイトにオススメのレコメンドツール7選

ECサイトでレコメンド機能を使いたい場合には、レコメンドエンジンとも呼ばれる専用ツールを使用するのが一般的です。ここでは、自社ECサイトにレコメンド機能を導入するのに便利なツールを7つご紹介します。

CombzReco

導入したいページにタグを貼るだけのリコメンド機能が使用できるツールです。レコメンドメールを顧客に配信するサービスも連携しているため、サイト訪問時だけでなくコンスタントに顧客に対して営業をかけることもできます。

さらに、クリック課金制を採用しているので、クリックされなかった場合、費用は発生しません。この費用対効果の高さも人気の理由となっており、有名食品メーカーなど人気ECサイト160社以上に導入されています。

初期費用50,000円、月額利用料39,800円～。

＊それぞれのサービスページのスクショをお願いします。

NaviPlus

百貨店系ECサイトなど、主に大手企業に導入されているレコメンドツールです。大きな特徴はサイト内検索やマーケティングオートメーションといった外部システム等との連携がしやすいことです。

これによって利便性が上がり、マーケティング施策に対する分析や解決策が打ち出しやすくなります。効果測定やABテストも簡単に行えるため、円滑にPDCAを回せます。

初期費用200,000円、月額利用料100,000円～。

Rtoaster

もともとビッグデータの活用を得意とするブレインパッドがその技術を集約して開発したツールです。大きな特徴は最先端の機械学習技術によって、ユーザーの自動解析はもちろんマーケティングの成果を向上させる仕組みを持ちます。

Web・アプリにおける行動データ以外にもCRMデータ・オフラインデータ等々を統合的に活用することができるので、確度の高い商品を表示できます。

月額利用料150,000円～。

さぶみっと！レコメンド

導入の手軽さで高い人気を誇るレコメンドツールです。データの蓄積を待たずに最短1週間でレコメンド表示を開始できます。初期費用・月額費用ともに他社と比較しお手頃なので、小規模経営のECショップ、経費をなるべく抑えたい若い起業者の方にもおすすめです。

また、デザインテンプレートが豊富であるため、自社商材の雰囲気に合った表示スタイルを実現することも可能です。

初期費用99,000円、月額利用料39,000円～。

チームラボレコメンド

最先端のサイエンステクノロジーをアートや建築の分野にも応用し、広く世間にその名を知らしめているチームラボが開発したレコメンド機能です。

ディープラーニングと画像解析技術を活用し、自社ECサイトにきめ細やかで精度の高い表示をもたらします。メールやPUSH機能などのほか、開封率を上げる施策も万全。ECショップの購買率のみならず営業力をアップさせる効果が期待できます。

費用は要問合せ。

activecore レコメンドエンジン

顧客（会員）情報や購入履歴等のプライベートDMP解析から効果検証までを一元管理できる高効率なレコメンドツールです。

チャネル・デバイスを縦横無尽にデータ化して高い精度でパーソナライズすることにより購買率を高めるます。なかなか購入に至らない顧客に対しも、フォローメール等で購買を促してくれます。

50種類以上ものレコメンドアルゴリズムでさまざまな業種に対応し、大手メーカーからアパレルブランドまで幅広い導入実績を誇ります。

費用は要問合せ。

アイジェント・レコメンダー

成果報酬型で費用対効果を高めるだけでなく、専門コンサルタンティングをはじめとしたサポート体制が充実したレコメンドツールです。最大の特徴は、複数の機械学習技術を結集させることによりリアルタイムでレコメンドすべきアイテム表示をさせる点。

今現在ユーザーが何を欲しているのかをリアルタイムで抽出し、購買率を高めます。

初期費用150,000円、その他は要問合せ。

まとめ：レコメンド機能を導入してECサイトの売り上げを伸ばそう

ECサイトにとってレコメンド機能とは有能なショップ店員と同義か、場合によってはそれ以上の存在と言えます。顧客が探している商品に新たな売上を付加する可能性を高めるだけでなく、ショッピングの選択肢を広げることでコンバージョン率も高めて売上を伸ばす効果が期待できます。

ただ、レコメンドツールの技術革新は目覚しく、どのツールを導入するべきか判断がつかない場合は、Web専門会社にご相談されることをおすすめします。

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