レコメンド

レコメンドシステムと言えば、ECサイトにおけるレコメンド機能を想像するかと思います。
顧客にとっては、自分で探す必要がなく勧められる商品をチェックするだけで、必要かどうか判断ができる便利な機能です。
レコメンドシステムは、いわばWeb上で行われる「接客」の一種と言えます。
これは、画一的に顧客全体に同一商品をレコメンドするのではなく、顧客一人一人に適した商品を提案する「パーソナライズ」というマーケティング手法に適しています。
しかも顧客が購入したことのある商品・閲覧しているページの関連商品などの情報から、特定商品をレコメンドすることで、サイト運営側としてはクロスセル・アップセルの機会を創出する有効な手段となります。

■レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンとは、WebサイトやECサイトにおいて、ユーザーに適した情報を表示するシステムのことで、購入段階という顧客が最もホットな状態にあるタイミングで、追加情報をプッシュするため、大変シンプルな手法でありながらも大きな効果が期待できます。
また運営者に有利に働くだけでなく、情報や商品を探す手間が省けるのでユーザーの利便性も向上させられます。

レコメンドエンジンの機能

・レコメンド機能
レコメンドエンジンの基本と言える機能です。
顧客の閲覧履歴を元に、過去に検索した商品を表示します。
また好みや興味、購買履歴に相関関係のあるユーザーの行動履歴を元に、お勧め商品を表示させたりすることもでき、商品の購入をより促しやすくなります。

・データベース機能
レコメンド機能を使うためには、顧客データの蓄積・分析が必要不可欠です。
顧客の嗜好や趣味を把握するための機能として、サイト内で顧客がどのように行動したかを表す「行動履歴データ」、どの商品をチェックしたかを表す「閲覧履歴データ」があり、これらを総合的に分析することで、顧客データとして得ることができます。

・ランキング機能・リマインド機能
ランキング機能は、いわゆる人気商品を表示する機能です。
閲覧数が多い商品や、良く売れている商品が表示されます。
リマインド機能は、顧客が閲覧したことのある商品や、ショッピングカートに一度入ったことがあるものの購入されなかった商品を、再度紹介する機能です。

・メール配信機能
全ての顧客に一律で同内容を送信しているメールマガジンとは異なり、顧客の行動履歴などに基づいた、それぞれのユーザーのニーズに合うメールを送信することができます。

・レポート機能
商品をお薦めした結果の「その後」を集計する機能です。
レコメンドシステムにより購入に至ったケースと、それ以外のケースを比較することで、購入単価や離脱などのコンバージョン率など、さまざまな視点から分析できる便利な機能になります。

タイプ別レコメンドエンジンの仕組み

・ルールベースレコメンド型
一定のルールを定めることでコンテンツを表示させます。
例えば、行事やイベントに関する商品、季節もの、セール商品のように、明確に押し出したい商品がある場合に有効な手段となります。
デメリットとして、ユーザー嗜好とかけ離れたものをレコメンドする可能性があるので、頻度・表示場所・期間など見極めが大切です。

・強調フィルタリング型（collaboration filtering）
ユーザーの行動履歴・閲覧履歴をベースとして、レコメンドする仕組みです。
「アイテムベース」
商品やWebサイトのコンテンツをもとに、A商品を閲覧しているユーザーに、「A商品と一緒によく買われているB商品」を表示するというような、ユーザーの行動履歴からレコメンドをする仕組みです。
「ユーザーベース」
これは統計的アルゴリズムを利用し、類似する属性のユーザーの閲覧履歴を元に、お勧め商品を表示させるという仕組みのことです。

どちらもユーザーは思いがけない商品を発見できる可能性があり、運営側は自動でデータを収集し分析できるので、管理コストがあまりかからず導入しやすいのが利点です。
しかし顧客データが少ない場合には、レコメンドが行われない「コールドスタート」と呼ばれるデメリットもあります。

・コンテンツベース・フィルタリング型
アイテムの特徴を類似するコンテンツ属性（カテゴリー・値段・色など）分析をし、レコメンドする方法です。
Tシャツを閲覧している人にはTシャツを、エスニック料理を検索していた人にはエスニック料理店を、レコメンドするということです。
商品情報のもつ特性から抽出した情報に基づき条件を設定しているので、コンテンツが登録された段階で、リコメンドとして一定の精度が担保できる点が特長です。

・ハイブリッド型
上記３つのタイプの技術を複合的に組み合わせることで、それぞれの課題を解決することができます。
そのような複合システムを「ハイブリッド・レコメンデーション・システム」と呼びます。

・ASP型
レコメンドエンジンは、ほぼ全ての製品が「ASP」という利用型のサービスです。
クラウドを介し、Webアプリケーションとして簡単に追加できるソフトウェアやサービスとして提供されています。
そのため自社でサーバーを立てる必要もなく、莫大なコストを必要とせず、また比較的短時間での導入が可能となります。
サイト運営に活用しやすいことがメリットです。