SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。

最新イベントはこちら!

ECzine Day 2024 Autumn

2024年8月27日(火)10:00~19:15

はじめてでもわかるレコメンド

はじめてでもわかるレコメンド[4]「ユーザーの行動履歴」と「商品情報の変化」をあわせて活用する

あまりITに強くないショップオーナーさん向けに、レコメンドについてわかりやすく解説します。今回のテーマは、「ユーザーの行動履歴」と「商品情報の変化」をあわせて活用するレコメンドです。

「計算」を使わなくても有効なレコメンド手法もある

 引き続き、レコメンドの手法を取り上げます。前回は「ユーザーの行動履歴」だけを使うパターンのうち、代表的な手法として協調フィルタリングの基礎について解説しました。

 実は、ユーザーの行動履歴には「そのまま使えるもの」もあれば、「機械学習などの計算を経て活用できるもの」もあるのですが、協調フィルタリングは後者に該当します。

 前者の、ユーザーの行動履歴に計算を使わないパターンについて具体的な例をあげてみます。

A1.リターゲティングによるオススメ

 商品詳細ページを見たり、いったんカートに入れたり、ウィッシュリストに入れた商品を、オススメとして繰り返し表示することで購入を期待するというものです。

A2.リピートによるオススメ

 以前購入した定期的に消費する商品(サプリやコンタクトレンズ、ペットフードなど)を、しかるべきタイミングでオススメするような例です。

A3.同じ作者の別の作品のオススメ

 購入履歴を活用してはいますが、特に計算などは行わず、単なる作者名による検索(クエリ)によってオススメを実現する例です。

 このように、機械学習を経なくても有効なオススメというのは多く存在します。商品のジャンルによっては、機械学習がさして効果を発揮しないケースすらあるでしょう。

 ではいよいよ、「ユーザーの行動履歴」に加えて、「商品情報の変化」もあわせて活用するケースについて考えてみます。

「ユーザーの行動履歴」と「商品情報の変化」の組み合わせ

 ところで、「商品情報の変化」とは、具体的にはどういうことでしょうか。たとえば、わかりやすいところで言うと、新発売、再入荷、人気ランキングでの急上昇、値引きなどがあげられます。

会員登録無料すると、続きをお読みいただけます

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

次のページ
「商品知識を必要とするかどうか」という重要なポイント

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • X
  • Pocket
  • note
はじめてでもわかるレコメンド連載記事一覧

もっと読む

この記事の著者

ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之(ヤマザキ ノリユキ)

プロバイダ及びデータセンターにおいてネットワーク・サーバエンジニアを経て2006年にZETA株式会社を設立、代表取締役に就任(現任)。ECソリューション「ZETA CX」シリーズとしてサイト内検索エンジンやレ...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事をシェア

ECzine(イーシージン)
https://eczine.jp/article/detail/440 2014/04/01 08:00

Special Contents

AD

おすすめ

アクセスランキング

アクセスランキング

イベント

ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。

2024年8月27日(火)10:00~19:15

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

アクセスランキング

アクセスランキング