レコメンドエンジンとは、ECサイトや情報サイトなどで、訪問したユーザーの閲覧履歴や購入履歴をもとに、関連性のある商品やコンテンツ情報を提示するシステムの事です。
ユーザーの興味関心が強い商品やコンテンツ情報を提示することにより、商品の購買率やサイトの回遊率向上に貢献します。
アイテムやコンテンツ情報の特徴を元に、情報を提示する方法です。
例えば「気温が高い時には扇風機を提示する」など、独自のルールを設定すれば、それに沿った商品・記事を提示できるため、より運営者の意思にそった運用が可能です。
任意の商品を提示することができるピックアップ機能なども、ルールベースレコメンドに該当します。
各ユーザーの閲覧履歴や行動履歴を元に、アイテムやコンテンツ情報をおすすめする方法です。Amazonの「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」や、情報サイトの「この記事を読んだ人は、こんな記事も読んでいます」が有名です。
また、レコメンドエンジンの機能を使って、「人気の記事」「商品ランキング」を提示することも可能です。
レコメンドエリアに運用者の意思を反映したい場合は、一部の表示するアイテムを任意で設定することができる「ピッックアップ機能」などを備えたレコメンドエンジンを選ぶことがお勧めです。
さらに、協調フィルタリングには2つに分類されます。
導線が改善される事により、「ページビュー数アップ」「回遊率アップ」「滞在時間アップ」「直帰率ダウン」などの成果向上が期待できます。 また、上記効果により「コンバージョン数アップ」に貢献します。 比較的簡単に導入可能なレコメンドエンジンもあり、リニューアルよりも低価格・短時間で始めることができるのがメリットといえます。
多くのレコメンドエンジンは初期費用と月額費用が発生します。ランニングコストがかかる点が最大のデメリットと言えます。 また、高性能なレコメンドエンジンになると、導入に専門知識が必要になるため、社内体制の強化や専門知識を有する人材の動員が必要になるかもしれません。 また、サイトの規模によっては、制作会社に依頼する必要もあります。
Amazonをはじめ、多くのECサイトで導入されており、もはやレコメンドエンジンはECサイトの定石といえます。
ECサイトでは、ユーザーが求める商品を見つける事ができるかどうかが重要となります。
ユーザーの趣味趣向にあった商品を提示することで、商品を探す手間をはぶくことが可能です。
また、すでに購入したユーザーに対して、購入した商品と親和性のある商品を提示する事で、合わせ買いの可能性を高めます。
例えば、「コンタクトレンズ」を購入したユーザーに対して、一緒に使う事が予想される「コンタクトレンズの保存液」を提示することで、気づきを与え、合わせ買いの可能性を高めます。
このように、レコメンドエンジンを導入することで、売り上げアップが期待できます。
ECサイトでは定石となっているレコメンドエンジンですが、近年コンテンツサイトへの需要も高まってきています。
導線改善をしたいけれど、サイトが大規模すぎてリニューアルが不可能なサイトなど、大量のコンテンツを有するコンテンツサイトで多く活用されています。
関連性のあるコンテンツや記事を提示することで、回遊率アップやユーザー満足度の向上にも貢献します。
例えば、レシピサイトで「ホットケーキミックス」を検索したユーザーに対して、「ホットケーキミックスを使った人気の記事」を提示することができます。
今では、求人サイト(リンク)・不動産サイト(リンク)でも活用され、なくてはならないサービスとなっています。
レコメンドエンジンは、近年様々な進化をとげています。
だからこそ、自社サイトの特性・規模・目的を見極め、適切なレコメンドエンジンを導入することが重要です。