fbpx

レコメンデーション(リコメンデーション)とは?その仕組みと導入方法

「レコメンデーション」は、ECサイトや情報メディアの収益性を高めるために重要な機能です。導入するメリットや注意点について確認しましょう。レコメンデーションの種類ごとの違いについても解説します。Webサイトへの導入方法についても確認しておきましょう。

レコメンデーションとは何か

レコメンデーションとは、Webサイトの閲覧者に対しておすすめの商品やコンテンツを表示する機能です。

購入履歴や閲覧履歴、お気に入りリストの内容などを参考にして、ユーザーごとに異なる内容を表示させることもできます。

レコメンデーションはECサイトだけでなく、情報サイトや動画配信サービスなど、さまざまなWebサイトやアプリで活用されているシステムです。

パーソナライズとの違い

レコメンデーションは、「パーソナライズ」とはどのように異なるのでしょうか。

パーソナライズとは、ユーザーの趣味や趣向に合わせた情報を表示させることであり、レコメンデーションと共通する面もあります。

ただし、レコメンデーションは「パーソナライズされていないこともある」という点が異なります。履歴や属性に関係なく、すべてのユーザーに一斉におすすめする情報もレコメンデーションに含まれるからです。

レコメンデーションは、顧客一人一人に合わせるかどうかは別として、単に「おすすめ商品・情報を表示する」という意味があると覚えておきましょう。

レコメンデーションの重要性・メリット

レコメンデーションをWebサイトに導入することには、どのようなメリットがあるのでしょうか。2つのポイントを解説します。

アップセルやクロスセルを促進できる

レコメンデーションによって「アップセル」や「クロスセル」を促進することになり、顧客一人あたりの購入単価・購入点数を高められるというメリットがあります。

アップセルとは、購入した商品よりも「上位の商品」を購入してもらうことです。例えば価格の低い廉価商品で顧客をキャッチしたあと、さらにハイスペックな商品をレコメンデーションに表示することで、購入単価を上げる効果が期待できます。

クロスセルとは、購入した商品の「関連商品」を購入してもらうことです。購入を検討している商品のオプション商品や、ケースなどの付属品をレコメンデーションに表示することで、同時購入を促し、購入点数を増やす結果につながります。

情報コンテンツのレコメンデーションについては、「関連記事」としておすすめ記事を表示させ、コンバージョンにつながる重要なページに誘導することも可能です。

ユーザーの体験を向上できる

レコメンデーションを導入することは、利便性が向上し、ユーザーの体験(UX)を向上できるというメリットにつながります。

ユーザーは関連情報や商品を見つけやすくなるため、自分で探す手間が省けます。レコメンデーションで質の高い商品やコンテンツをすすめることで、顧客の満足度を向上することも見込めます。

レコメンデーションは、Webサイト運営者とユーザーの双方にとってメリットのある機能です。

レコメンデーションの仕組み・種類

レコメンデーションに何を表示するかを決定する仕組みを「フィルタリング」と呼びます。主な3種類のフィルタリングについて、詳しく見ていきましょう。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、レコメンデーションを表示させるユーザーだけでなく「他のユーザーの行動」も基準にするフィルタリングです。

例えば「よく一緒に購入されている商品」「この記事を見た人は、こちらも読んでいます」などの表示をするレコメンデーションが該当します。

多くのユーザーの行動を基準にするため、Webサイトの運営者側でも思いがけないものが表示されることがあり、ユーザー側からすると「思いがけない商品に出会える」というメリットがあります。

ただしWebサイトを開設した当初など、ユーザーの行動データの蓄積が少ない場合、適切なレコメンデーションが表示できないというデメリットがあります。また、あまり購入されないマイナー商品・ニッチ商品が表示されにくいことも弱点です。

コンテンツ(アイテム)ベースフィルタリング

コンテンツ(アイテム)ベースフィルタリングとは、商品やコンテンツが基準のレコメンデーションです。

ユーザーの閲覧している商品やコンテンツに基づいて、あらかじめ決めておいた関連商品・コンテンツを表示させます。例えば「この商品に関連する商品」「関連記事」などの表示をするレコメンデーションです。

事前にサイト運営者側で表示内容を決められるので、ユーザーの行動データが少なくても利用できるというメリットがあります。マイナー・ニッチな商品でも表示可能です。

ただし事前のルールによって決められたものだけが表示されるので、意外性を出しにくく、同じような商品ばかりが表示されやすいことがデメリットです。また商品やコンテンツが多くなると、事前のルール設定が大変になるという問題もあります。

ハイブリッド型(アンサンブルベース)フィルタリング

ハイブリッド型とは、一つのフィルタリングだけでなく、複数あるルールを併用する方式のレコメンデーションです。これは「アンサンブルベースフィルタリング」とも呼ばれます。

例えば、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを併用することで、両方の長所を併せ持ち、デメリットを補うようなレコメンデーションを表示できます。

ハイブリッド型レコメンデーションの事例として有名なのは、動画配信サービスの「Netflix」です。Netflixでは、おすすめ作品を表示するために、協調フィルタリングだけでなく、似た特徴を持つ作品を表示するコンテンツベースフィルタリングを併用しています。

レコメンデーションの注意点

レコメンデーションを導入するにあたって特に注意すべきなのは「コールドスタート」と「少カバー率問題」についてです。

「コールドスタート」とは、サイトを開設したばかりのときには適切なレコメンドを表示しにくいことがあるという問題です。前述のとおり、特に強調フィルタリングを導入する場合に、この問題が発生します。

「少カバー率問題」とは、ルールによってはマイナー・ニッチな商品をカバーしにくいという問題です。ロングテール商品の販売促進や、サイト内にあるマイナーなページの閲覧を促すには、この点に注意する必要があります。

この2点に特に注意し、複数のレコメンデーションを併用する形で、レコメンデーションのデメリットを解消することが重要です。

自社サイトにレコメンデーションを導入する方法

自社のWebサイトにレコメンデーション導入するには「レコメンドエンジン」と呼ばれるツールを使用します。「レコメンドシステム」とも呼ばれるツールです。

いくつかの種類がありますが、「ASP型」と呼ばれるタイプなら、インターネット上のアプリケーションを利用するので、自社サーバーにシステムをインストールする必要がなく、初期費用を抑えることができます。

すでにECサイトやWebサイト運用している場合でも、大幅な仕様変更が不要で、タグを埋め込むだけの簡単な作業で導入できることが多いタイプです。

いくつかの企業がレコメンドエンジンを提供していますが、自社のWebサイトに必要な機能を備えているかどうかを確認し、ランニングコストについても十分に検討した上で、導入を進めていきましょう。

まとめ

レコメンデーションは、ECサイトの収益性や利便性を高めるために役立つ技術です。ECサイトだけでなく、オウンドメディアなどの情報サイトにレコメンデーションを導入することで、サイトの回遊性やコンバージョン率改善にも役立ちます。その仕組みや注意点を把握した上で、自社のWebサイトにあったレコメンドエンジンの導入を検討しましょう。

サイトエンジンではオウンドメディア運用のコンサルティングサービスを提供しています。すでにメディアの運用を開始している場合でも、改善のための相談ができますので、お気軽にお問合せください。

資料ダウンロード申し込み

Scroll to Top