ECサイトに必須の機能、レコメンドってなに？

ニュースサイトや通販サイト、ECサイトなどでよく使われているレコメンド機能。関連する情報を提供することで、ユーザにサイトの回遊をうながします。今回は、レコメンドについて紹介します。

レコメンドってなに？

レコメンドとは、Webサイトを訪れたユーザの行動履歴を元に、ユーザの興味関心に関連する商品を奨める方法です。

レコメンドの仕組みを取り入れることによって、ユーザの購入動機を促進したり、追加購入を増やしたりすることにつながります。

例えば、Webサイトの閲覧中、過去にチェックした商品や関連商品などが表示されるのがレコメンドになります。

知っておきたい3種類のレコメンドエンジンの仕組み

一般的なレコメンドエンジンの仕組みは3種類に分けられます。

１. 協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、Webアクセス履歴やユーザの行動履歴をもとに商品をレコメンドする仕組みを指します。

例えば、Aという商品を閲覧・購入した人はBという商品も閲覧・購入した人が多いため、Aという商品を閲覧・購入した人にはBという商品を奨めるという場合が挙げられます。

自分の嗜好と似た人が見た商品は、これまでは見たことのなかった商品であっても、自分の嗜好にマッチングするという可能性が高いため、ユーザは「思いがけない商品の発見」を体験することができます。

２. コンテンツベース・フィルタリング

コンテンツベース・フィルタリングとは、商品・サービスの属性情報とユーザの興味関心との関連性をもとにレコメンドを行う仕組みを指します。

各種カテゴリーに分類されたをもとに、個々のユーザを分類していくことで、ユーザごとの構築します。

例えば、あるメーカーのカメラの情報を見ている人に対して、同メーカーの別の機種や、別のメーカーの同じようなカメラを薦めるなどが挙げられます。

あらかじめ用意された、コンテンツの属性や関連性を分析して薦めます。

一方、商品数が増えてくれば、事前に属性を解析して分類するという手間が膨れる、といった問題点もあります。また、同じようなアイテムばかりがレコメンドされてしまうというデメリットもあります。

３. ハイブリッド・タイプ

最近では、協調フィルタリングやコンテンツ・フィルタリングの持つ課題を解決するために、複数の技術を組み合わせたレコメンデーションのシステムが用いられています。

それらをハイブリッド・レコメンデーション・システムとよびます。異なるコンテンツ・フィルタリング技術を組み合わせた場合でも、ハイブリッド・システムとよばれます。米国のNetflix社で使用されているレコメンデーション技術を始め、現在多くのハイブリッド・タイプのレコメンデーション・システムを見かけるようになりました。

レコメンドを強化する4つの機能

1. パーソナライズ機能

個人に最適な商品を自動的に提案していく機能。個々人のニーズに合わせて商品を表示することができ、事前に取り決めたルールや個人の反応に合わせて商品の表示ができます。

2. リピート表示機能

サイトを訪れるたびに新しい商品を表示する機能で、ニーズの掘り起こしに効果的です。

3. 補てん機能

レコメンド表示は、購買履歴や閲覧履歴といったユーザの行動分析をもとに行われますが、条件に満たない場合は何も表示されないことがあります。そのような時、空白とせずに自動的に商品を表示することで、機会の損失を防ぐ機能となります。

4. テキストマイニング機能

ユーザの興味を予測し反映させる機能です。サイト内での検索・閲覧といった膨大なデータから情報を抽出し、ユーザ個人の趣向やニーズを把握していきます。

まとめ

レコメンド機能は、サイト内の回遊を促し、ECサイトでは必須の機能です。レコメンド機能について実装していない場合は検討し、実装している場合ももう一度機能を見なおしてみてはいかがでしょうか。