レコメンドの意味
レコメンドは「推奨する」「すすめる」という意味で、その言葉通り、インターネット上で商品やサービスをすすめる手法です。サイトに訪問したユーザーの閲覧履歴や購買履歴を解析し、一定のルールのもとに好みに合う商品やサービスを表示します。
サイトを訪れるユーザーはすでに商品になんらかの興味を持っているため、レコメンドによりタイミングよく提案を行い、売上をあげることが可能です。
レコメンドを導入する目的
レコメンドを導入する目的は、顧客単価や購入単価の向上です。ECサイトをはじめ、ニュースサイトやポータルサイトなどに幅広く導入されています。
ECサイトではユーザーが興味を持つような商品・サービスを表示して利用を促し、ニュースサイトやポータルサイトでは関連する案件を表示して閲覧数の増加や離脱の回避などに貢献します。
レコメンドはユーザーが興味を持っている段階でタイミングよく情報を提供するため、シンプルな方法で多くの効果が期待できます。
さまざまな機能を持つレコメンドツールがあり、自社開発の必要なく簡単に導入できるのが特徴です。ツールごとにできることは違いますが、ここでは、レコメンドに共通するメリットについて3つ紹介しましょう。
好みに応じた商品を表示する
レコメンドはサイトを訪れたユーザーの購入履歴や行動の情報から、どのような好みを持つのかを感じ取り、同じ傾向の商品や情報を表示します。実店舗で店員が、顧客に応じておすすめの商品を提案するのと同じことを自動で行う機能です。
ユーザーごとに最適な提案を行うことができ、とくに購買するつもりがなかったものを購入する、予定以上の買物をするといった行動へと導けます。
顧客単価が向上する
レコメンドには、「クロスセル」と「アップセル」という手法があります。クロスセルとはいつも購入する商品・サービスに加え、関連するものをおすすめする方法です。アップセルは、購入を検討しているユーザーに対し、より高価な商品を表示します。
クロスセルは購入を決定したユーザーに対し、さらに役立つ関連商品の購入を促すことで顧客単価を向上させるというメリットがあります。
一方、アップセルも、より高価な商品を選ぶことで購入単価を上げるのがメリットです。
サイトへの信頼が高まる
レコメンドはサイトの運営側にとってメリットがあるだけでなく、ユーザーにとっても好みの商品やコンテンツを発見できるという利点があります。必要なものをちょうどいいタイミングで提供されることで買い物を楽しめ、サイトへの信頼も高まるでしょう。自分の好みや行動を理解しているサイトに親しみや便利さを感じ、リピーターを増やすことができます。
レコメンドのメリット
レコメンドはユーザーが興味を持っている段階でタイミングよく情報を提供するため、シンプルな方法で多くの効果が期待できます。
さまざまな機能を持つレコメンドツールがあり、自社開発の必要なく簡単に導入できるのが特徴です。ツールごとにできることは違いますが、ここでは、レコメンドに共通するメリットについて3つ紹介しましょう。
好みに応じた商品を表示する
レコメンドはサイトを訪れたユーザーの購入履歴や行動の情報から、どのような好みを持つのかを感じ取り、同じ傾向の商品や情報を表示します。実店舗で店員が、顧客に応じておすすめの商品を提案するのと同じことを自動で行う機能です。
ユーザーごとに最適な提案を行うことができ、とくに購買するつもりがなかったものを購入する、予定以上の買物をするといった行動へと導けます。
顧客単価が向上する
レコメンドには、「クロスセル」と「アップセル」という手法があります。クロスセルとはいつも購入する商品・サービスに加え、関連するものをおすすめする方法です。アップセルは、購入を検討しているユーザーに対し、より高価な商品を表示します。
クロスセルは購入を決定したユーザーに対し、さらに役立つ関連商品の購入を促すことで顧客単価を向上させるというメリットがあります。
一方、アップセルも、より高価な商品を選ぶことで購入単価を上げるのがメリットです。
サイトへの信頼が高まる
レコメンドはサイトの運営側にとってメリットがあるだけでなく、ユーザーにとっても好みの商品やコンテンツを発見できるという利点があります。必要なものをちょうどいいタイミングで提供されることで買い物を楽しめ、サイトへの信頼も高まるでしょう。
自分の好みや行動を理解しているサイトに親しみや便利さを感じ、リピーターを増やすことができます。
レコメンド機能の仕組み
レコメンドにはいくつかの種類があります。サイト運営側がルールを定めて商品をすすめるもの、ユーザーと似たような購入履歴を持つほかのユーザーが閲覧・購入した商品をすすめるものなど、それぞれ仕組みが異なります。
サイトの目的に応じ、最適なものを選びましょう。ここでは、3つのレコメンド機能と仕組みについて紹介します。
ルールベース
サイト運営者側があらかじめルールを定め、それにもとづいて商品をすすめる手法です。たとえば、「このページにある商品と同じカテゴリーのものを価格が安い順に表示する」「このサービスと似た内容で金額が近いものを表示する」など、自由にルールを設定します。
新商品やキャンペーン商品など、サイト運営側が購入を促したいものがあるときに便利な手法です。
協調フィルタリング
ユーザーの購入履歴や行動を分析して、同じような履歴を持つほかのユーザーが購入した商品をおすすめする手法です。
たとえば、「この商品を見た人はこんな商品も見ています」「この商品を購入した人はこちらの商品も購入しています」という表示がされます。
購入履歴や行動履歴が似ているユーザーは好みも共通すると考えられたシンプルな手法です。利用履歴さえあればシステムを作ることができ、幅広いサイトで採用されています。
コンテンツベースフィルタリング
ユーザーが興味を持つ商品のタグ情報から、類似する商品を探して表示する手法です。 この手法では、レコメンドしたい商品に必ずタグを設定する必要があります。ユーザーの好みを考慮してマーケティングを行い、適切なタグを設計することが大切です。
他の手法に比べて時間やコストがかかりますが、各ユーザーにパーソナライズしたアイテムを表示できるのがメリットです。
自社に合うレコメンドの選び方
自社サイトにレコメンドを導入する際は、まず導入の目的を明確にしましょう。顧客単価や購入単価を高める、訪問客やリピーターを増やす、マーケティング課題の改善など、目的はサイトごとにさまざまです。目的が明らかになれば、それを達成できる最適なレコメンドを見つけられます。
また、レコメンドの導入形態にはASP型とオープンソース型があり、自社サイトに向いている形態を選ぶことも大切です。
ASP型はインターネット上のソフトウェアを利用するクラウドサービスで、自社でサーバーを用意する必要がありません。初期費用を抑えられるというメリットがありますが、独自の設定はできないものがほとんどです。
オープンソース型は独自のカスタマイズができるというメリットがあり、利益率の高い商品を関連商品として優先的に表示させるなどの運用も可能です。ただし、開発には費用がかかり、運用には高いスキルが要求されます。
レコメンドで顧客単価を高めよう
レコメンドはユーザーにおすすめの商品・サービスや情報などを表示する機能です。顧客単価や購入単価を向上させたり、訪問客を増やしたりなどの目的で導入されます。今日では多くのウェブサイトで装備され、大幅な売上アップを図っているところも少なくありません。導入する際は自社の目的に合うレコメンドを採用し、顧客単価アップなどの目的を達成しましょう。
