ECサイトやアプリを利用していると、おすすめの商品や関連商品などが出てきますよね。

このような機能をレコメンドと言うのですが、レコメンドはECサイトやアプリの顧客満足度や売り上げに直結し、とても重要です。

近年AI技術の発展などによってレコメンド機能の精度がますます高くなっています。

そこで今回はそんな、レコメンドの機能やメリットについてお伝えします。

レコメンドとは

レコメンドとは、ユーザーの直近の閲覧履歴や購入履歴などから、興味関心がありそうな情報や商品を自動的に判断し、顧客に送信するプロモーションメールや、サイト上に反映させ、購入を促進させる手法のことです。

レコメンドの具体的な例では、ECサイトの商品閲覧履歴、おすすめ商品リスト、関連商品などが挙げられます。

レコメンドの仕組み

それではレコメンドの仕組みについてお話ししましょう。

レコメンドの機能が動作する仕組みは、大きく分けて以下の3つがあります。

ルールベース

ルールベースは、商品ごとにあわせてチェックしてほしい別の商品を決定するためのルールを事前に決めておく方法です。

いわゆる一般的な店舗でも展開しているレコメンドと同じで、押し出したい商品がありレコメンドをする目的がはっきりしている場合はネットショップでも実店舗でも目立つところに「おすすめ商品」としてレコメンドします。

協調フィルタリング

協調フィルタリングはレコメンドの機能のなかでは最もよく利用されているものです。

例えば、ある商品を購入したユーザーに対して、同じ商品を購入したほかのユーザーが興味を示すことの多い別の商品をレコメンドする手法です。

ECサイトの「他のユーザーはこちらの商品も一緒に購入しています」といった機能です。

コンテンツベースフィルタリング

商品などのコンテンツ属性(カテゴリー・値段・色など)を分析し、似たような商品をレコメンドする方法です。

レコメンドのメリット

それでは、レコメンドのメリットについてお話ししましょう。

レコメンドの最大のメリットは、売り上げの向上です。

ECサイトなどは商品の取り扱いが多ければ多いほど、ユーザーが自分で欲しい商品を探すのは難しくなります。

ですが、レコメンドの機能によって、ユーザーが欲しい商品を「おすすめ商品」に表示できれば購入を促す事ができ、コンバージョン率を上げることができます。

また、NetflixではECサイトのように購入を促進させる機能とは違って、レコメンドによってユーザーが見たい映画やドラマを探す手間を解消し、顧客満足度の向上を実現しています。

 

まとめ

レコメンドとは、ユーザーの直近の閲覧履歴や購入履歴などから、興味関心がありそうな情報や商品を自動的に判断し、顧客に送信するプロモーションメールや、サイト上に反映させ、購入を促進させる手法のことです。

レコメンドの機能が動作する仕組みは、大きく分けて以下の3つがあります。

• ・ルールベース型
• ・協調フィルタリング
• ・コンテンツベースフィルタリング