ユーザーの興味を引き出すレコメンド
ECサイトを運営している方なら、サイトの売上やユーザーの滞在時間、平均ページビュー数の向上など課題が山積みで頭を抱えている人も多いのではないでしょうか?
このような悩みを解決するには、レコメンドがオススメです。
レコメンドは、興味があるであろう、商品を勧めるといった、非常にシンプルでありながらも効果の高いマーケティングツールです。
一言でレコメンドといっても、実はさまざまな種類や機能があるのはご存知でしょうか?
まずは、レコメンドの種類を分かりやすく解説していきます。
Contents
レコメンドとは?
レコメンド(recommend)とは、勧める、推薦するという意味です。
レコメンデーションとも呼ばれており、ECサイトなどの過去利用者の購入履歴や閲覧履歴を基準に、その人の好みやニーズに合わせた商品を勧めるシステムです。
かの有名なAmazonは、このレコメンデーションシステムをいち早く取り入れた結果、大きく成長したと言われています。
レコメンドエリアで表示される種類
レコメンドエリアに表示させる種類にアイテムベース、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド型といったポピュラーな種類があります。
この表示させる違いを詳しく説明していきます。
アイテムベース
ユーザーが見ている商品に近い類似商品を「よく見られています」や「関連商品」という形で紹介します。
例えば、シャンプーを購入しようとページを閲覧している時に、ヘアブラシやトリートメントなどを紹介し、まとめ買いを促します。
協調フィルタリング
例えば、以前に商品を購入した、Aさんがいるとします。
そこに新しく商品を購入しようとしているBさんがいます。
Bさんの閲覧行動が、過去に購入したAさんと似た行動をしていると分かった場合、「他の人はこんな商品を買っています」や「こちらもオススメ」という形で表示されます。
このレコメンドシステムは、ユーザーベースでレコメンド表示するためそのままユーザーベースと呼ばれます。
このように、Aさんが辿った軌跡をBさんも辿っているため、2人は嗜好や近い可能性が高くなります。
こうすることで、Bさんが購入に至るケースが非常に高くなるため、効果が期待できます。
コンテンツベースフィルタリング
登録している商品情報から、商品属性データを活用し、類似した商品を表示するという仕組みです。
例えば、AさんがX社のパソコンを閲覧していたら、X社の商品の中から、価格やスペックが似ているパソコンを表示します。
しかしながら、協調フィルタリング型の場合、過去に一度もサイトを訪れたことのないユーザーが訪問した際、閲覧履歴などの情報がないため、商品表示が難しくなります。
そこで、役に立つのが、コンテンツベースフィルタリング型です。
コンテンツベースフィルタリング型は、ユーザーの行動履歴に依存しないためにとこのような問題も回避できるためにメリットが大きいと言えます。
ハイブリッド型
ハイブリッド型は、複数のフィルタリング技術を組み合わせることにより、協調フィルタリング型とコンテンツベースフィルタリング型にあるデメリットを補いながら、ユーザーに対して、最適な商品を表示するための仕組みです。
ECサイトの訪問者がリピーターである場合、協調フィルタリング型で商品を表示し、新規訪問者であれば、コンテンツベースフィルタリング型によって商品を表示するといった、ユーザーに合わせて表示してくれます。
ここでは、分かりやすいように簡単に説明しましたが、実際は非常に複雑な設計がされており、訪問者に応じて常に最適なレコメンドを行っています。
アイテムベース | 現在、閲覧しているアイテムをベースに関連商品など表示させる。 |
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協調フィルタリング | 過去に購入した人の行動と現在、閲覧している人の行動が類似している場合、過去購入者からの情報を基に表示させる。 |
コンテンツベースフィルタリング | 登録している商品情報を基に閲覧している該当商品と同等か近い商品を表示させる。 |
ハイブリッド型 | 複数のフィルタリング(協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングなど)のデメリットを補いながら表示させる。 |
レコメンドエンジンを導入するときの注意点
レコメンドを自社サイトで行うにはレコメンドエンジン(レコメンドシステム)の導入が必須です。
レコメンドエンジンを導入するには、それなりのコストが掛かります。
低価格で利用できるシンプルなレコメンドエンジンから、高い機能を備えたレコメンドエンジンまで、幅広く用意されています。
運営するECサイトの用途にあったものを検討し導入することで、売上にも直結します。
非常に便利でメリットの高いレコメンドエンジンですが、導入する際の注意点もありますので、ご紹介します。
どんなサイトでもレコメンドエンジンを導入できるとは限らない
今、流行りのBaseやSTORESといった、初期費用の全く掛からないようなネットショップには、レコメンデーション機能は基本的についていません。
このようなサイトは、ツールの仕組みが公開されていないため、導入できない事も多いようです。
また、自社でいちから制作したECサイトであっても、全てのECサイトに導入できるわけではありません。
レコメンドエンジンの仕様によって導入可能か異なり、レコメンドエンジンを提供している企業に自社のECサイトを調査してもらう必要があるのです。
ASPサービスで低コストで抑える
ASPサービスとして、提供されているレコメンド機能を利用することにより、最も低コストかつ短期での導入ができます。
専門的なツールとなっているため、安価な費用で高機能なレコメンド機能を利用することが可能です。
DMPを導入でレコメンド機能を使いこなす
自社内にプライベートDMPを構築し、プライベートDMPの機能を利用しレコメンドを実施する方法です。
因みにDMPとは、Data Management Platform(データ マネジメント プラットフォーム)の略で、インターネット上に蓄積された複数のデータ情報を管理するためのものです。
プライベートDMPを構築することにより、ASPサービスよりもコストは掛かりますが、外部のオーディエンスデータやオフラインのデータなどを活用することにより、より高度なレコメンドを表示することができます。
レコメンドエンジンは売上につなげる手段
勘違いしやすいポイントとして、高機能なレコメンドエンジンを導入したからといって、簡単に売上が上がる訳ではありません。
売上をあげる背景には、しっかりとした戦略と計画を実行していくことが重要です。
例えば、関連商品などのアイテムベースのレコメンドを行う場合、どのような商品を関連アイテムとして紹介するかによって売上が大きく左右します。
ユーザーが見ている商品が水筒なのに対し、全く関連性が無い、ベッドを表示しても効果はほぼ皆無です。
水筒を閲覧しているのであれば、水筒に関連するような、お弁当やレジャーシートといった、ユーザーの購買行動を考えることです。
同じ商品カテゴリーで別の商品を紹介するのか、別の商品カテゴリーだけれども一緒に使える商品を紹介するのかは、しっかりと考える必要があります。
経営者目線にならず、ユーザー目線で視点を変えて商品を販売することが重要です。
因みに、お客様の心理活用し売り上げにつなげていく方法は、心理効果を活用したネットショップのランキングとは?自動ツールを活用して業務を改善!の記事でも紹介しています。
まとめ
レコメンドは、サイト運営する上で重要な役割であると、すでに浸透しています。
また、場合によっては、お客様が気づいていないような、ニーズを喚起することも必要です。
レコメンド機能を導入したからといって、必ずしも収益が伸びる訳ではないということを念頭におきながら、上手く活用していくことです。
ECサイトのユーザビリティーを向上させるには、頼もしい機能のため、この機会にレコメンドエンジンの導入を検討してみては如何でしょうか?