マーケティングにおけるレコメンドとは、顧客の好みを理解して購買意欲を触発することを目的にした「推奨」機能のことです。デジタルマーケティングの領域では盛んに用いられるようになった戦略の一つ。ここではレコメンド導入のメリットや仕組みについて解説します。
目次
レコメンドとは
マーケティング用語で使われるレコメンドとは、ユーザーの興味をひきつけるような商品やサービスをおすすめする手法のことです。ECサイトやWebページで訪問者の閲覧履歴や購買履歴を解析し、ユーザーの好みに合いそうな商品やサービスを提案していきます。
Webサイトで目にする「あなたにおすすめの商品」「この商品を見た人はこんな商品も見ています」「最近チェックしたアイテム」「関連記事」などはレコメンド機能によって表示されています。
デジタルマーケティング手法では、近年主流になっている機能で、レコメンドエンジンを使用してサイトに導入しています。
レコメンドを導入するメリット
・顧客単価や購入単価のアップ／リピーターの獲得
・対面販売員の代わりに商品提案できる
・ECサイト内での滞在時間を長くできる
・サイトの利便性が向上
レコメンド機能を採用することで、以下のような効果が期待できます。具体的な内容について解説します。
顧客単価や購入単価のアップ／リピーターの獲得
購入見込みの高いユーザーに対し、最適なタイミングで商品の提案ができるようになります。ユーザーの閲覧履歴や購買履歴を解析し、好みに合いそうな商品やサービスの提示によりピーター獲得も見込めるのがメリットです。
対面販売員の代わりに商品提案できる
実店舗における販売員のように、おすすめの商品や関連商品を提案できます。レコメンドシステムでの案内は経験や知識によるサービスレベルに差がないため、効果比較も容易です。
ECサイト内での滞在時間を長くできる
おすすめ商品の提案により、ウィンドウショッピングのような楽しみ方を構築することができます。またレコメンドによりECサイト内での誘導を強化できるため、ユーザーの滞在時間を延長する効果があります。
サイトの利便性が向上
レコメンドは運営側だけでなくユーザーにも商品の選択肢を広げるメリットがあります。自発的な検索でほしい商品を見つけるよりも、より嗜好にあった商品に出会う機会が高くなります。
レコメンドの種類と仕組み
・協調フィルタリング
・内容ベースフィルタリング
・ルールベースレコメンド
・パーソナライズドレコメンド
・ハイブリッドレコメンド
レコメンドを導入するにはレコメンドエンジンが必要です。起用するレコメンドエンジンの特徴とその効果につて解説します。
協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、ユーザーの利用履歴から、嗜好性の似た履歴を持つ他のユーザーの購入商品や閲覧を提示するエンジンです。ユーザーAが閲覧あるいは購入した商品を類似の嗜好性を持つユーザーBにレコメンドすることで購買につながりやすくなります。
活用例
「この商品を見た人はこれらの商品も見ています」
「この商品を買った人はこんな商品も買っています」
内容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、ユーザーが興味を持った商品の属性から、類似する関連商品をレコメンドするエンジンです。 コンテンツベースフィルタリングでは、商品情報を基に条件を設定するため、情報量の多い文献や音楽コンテンツサービスなどに有効活用することができます。
活用例
「関連するアイテム」
「こんな商品もおすすめ」
「関連記事」
「関連ニュース」
ルールベースレコメンド
ルールベースとは、サイト運営者側が定めたルールに基づいて商品をレコメンドするエンジンです。新商品や期間限定商品のPRあるいは新規顧客の獲得など、運営サイトのターゲットが明確であれば、効果を発揮できるメソッドといえます。
活用例
「新商品」
「期間限定商品」
「注目アイテム」
パーソナライズドレコメンド
顧客個人の利用履歴をもとに関心があると想定される商品を提案する手法です。パーソナライズレコメンドでは、協調フィルタリングのように他のユーザーの利用履歴は参照されません。好みの商品がレコメンドされることで、購買意欲が高まるとともにサイト内でのブラウジングを促進します。
活用例
「あなたへのおすすめ」
ハイブリッドレコメンド
複数の手法を組み合わせ、レコメンドの精度を高める手法です。購入履歴のあるユーザーには協調フィルタリングで関連商品を推奨し、初回ユーザーにはコンテンツベースでサイトの横断を助長します。ハイブリッドレコメンドは、ユーザーの購買意欲を最大に引き出すためのマーケティングに効果的といえます。
レコメンドツールの種類と導入方法
レコメンドツールの導入では、主に4つのパターンが一般的です。以下の方法を管理範囲や利用基準、コストエフェクトなどの観点で解説します。
ECシステムのレコメンド機能を利用
ECシステムを導入すると、レコメンド機能が付帯されているタイプです。商品情報の連携が取りやすくルールベースでの運用がしやすいのが特徴。レコメンド機能のために別コストをかけずに運用できますが、専門的なレコメンドエンジンよりも機能は劣る傾向があります。
ASPサービスを利用
既存のシステムに、ASP（アプリケーションサービスプロバイダー）を起用する方法です。ASPサービスのレコメンドエンジンは、短期的かつ低価格で導入できるのがメリット。売り上げや運用方法の変化によってレコメンド機能の変更も容易なため、コスト面でも計画しやすいといえます。
プライベートDMPを構築
自社で構築したプライベートDMP（データマネージメントプラットフォーム）とレコメンド機能を連携させる方法があります。初期投資にコストがかかりますが、顧客の情報を累積できるほか、より精密なレコメンド機能を取り入れることができます。
オープンソース型のレコメンドエンジンを利用
オープンソース型とは、自社にサーバーを準備してレコメンドエンジンの運用から管理まで自主的に行うことです。無限のカスタマイズを可能にするほか、データの安全性の確保に最適な方法ですが、高い技術力とサーバースペースが必要となります。デベロッパーやITエンジニアが常駐するECサイトなどはこの方法を採用しています。
レコメンドエンジンの選び方
・必要な機能が揃っているか確認
・ECサイト運用ツールと連携可能か確認
・料金シミュレーションをする
レコメンドエンジンを選択する際にチェックすべきは上記の３つです。まずは、サイトにとって必要な機能が揃っているエンジンを選びましょう。運用ツールと導入したいレコメンドエンジンの相性についてもあらかじめ確認が必要です。
また、アクセス数により料金が変わるレコメンドエンジンもあるため、運用期間、機能性とともにコストパフォーマンスについても検討しておきましょう。現状のECサイトのアクティビティを把握することで、アクセス数を考慮した運用試算が割り出しやすくなります。
まとめ：レコメンド機能は運用に合わせて効率的に導入しよう
レコメンド機能はデジタルマーケティングでは欠かせなくなったツールです。ECサイトへの導入は、レコメンド機能の種類やパターン、コストによっても様々。自社のECサイト運用に適したレコメンド機能の導入で効率的なマーケティングを図っていきましょう。マーケティング施策でお困りの事業者様は、ぜひ一度ご相談を。
