インターネット上には、ECサイトやポータルサイトなど、さまざまなメディアが存在しており、情報が溢れています。
そのため、ユーザの顧客体験を向上させるために、行動履歴をもとにおすすめ商品や記事を紹介する方法があります。これがレコメンドエンジンです。
本記事では、レコメンドエンジンの概要や仕組み、メリットなどを解説します。活用方法も紹介しますので、効率的にコンバージョンにつなげたい場合は、ぜひ参考にしてください。
この記事の内容
レコメンドエンジンとは？
レコメンドエンジンとは、ユーザの行動履歴やプロファイルを分析し、個人に最適な商品やコンテンツを自動的に提案するシステムです。
ユーザの嗜好や興味関心に合わせて、WebサイトやECサイトで適切な情報を表示することで、ユーザの満足度を高められます。
レコメンドエンジンの仕組み
レコメンドエンジンには、いくつかの仕組みがあります。
まずは協調フィルタリングです。
これは、ユーザの行動履歴をもとに商品を提案する仕組みで、アイテムベースとユーザベースの2種類があります。
コンテンツベースフィルタリングによって、ユーザに合わせた提案ではなく、商品の属性に従って提案できます。
さらに、パーソナライズドレコメンドは、ユーザの行動履歴を分析し、関心が高い商品を提案することが可能です。
また、ルールベースレコメンドでは、サイト運営者がルールを決定し、それに基づいて商品を提案します。
他にもハイブリッドレコメンドがあり、これは複数の仕組みを組み合わせて商品を提案するものです。
それぞれ異なるアプローチを取っており、適切な使い分けが重要です。
レコメンドエンジンのメリット
ここからは、レコメンドエンジンのメリットを解説します。
主なメリットは購買率と顧客体験の向上です。
購買率の向上
メリットの1つとしてユーザの購買率を向上できる点が挙げられます。
レコメンドエンジンは、ユーザの興味関心に合ったおすすめを表示できるため、ユーザの購買意欲を高められるわけです。
たとえば、ユーザがスマートフォンを購入した後に、関連アクセサリーの提案が可能です。
さらに、ユーザの嗜好を学習して、より精度の高い提案ができます。
これらの要素が絡んで、ユーザの購買率が向上していきます。
顧客体験の向上
顧客体験の向上もレコメンドエンジンのメリットです。
繰り返しとなりますが、レコメンドエンジンではユーザの検索動向や行動履歴に合わせて、ページを表示できるからです。
また、企業側もユーザの行動を分析して、より効果的なマーケティング施策を立てられる点もメリットです。
詳細に分析してユーザに適するページを表示できれば、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。
レコメンドエンジンの活用方法
レコメンドエンジンの活用方法を具体的にご紹介します。
ECサイト
近年、多くのECサイトでレコメンドエンジンが活用されています。
Amazonなどの大手ECサイトもその一例です。
顧客の会員情報、閲覧データ、購買データ、商品データなどを組み合わせて個々の顧客に最適なおすすめ商品を自動で提示することが可能です。
結果として、顧客は自分の好みに合う商品をスムーズに見つけ、購入できるわけです。
ニュースサイト
ニュースサイトにレコメンドエンジンを導入すると、ユーザが閲覧した記事に基づいて関連記事やおすすめ記事を表示できます。
ユーザの嗜好に合った記事を提案すれば、記事の閲覧数を増やしたり、滞在時間を延ばしたりできるでしょう。
ポータルサイト
求人情報や不動産情報などの情報ポータルサイトにレコメンドエンジンを導入すると、ユーザが閲覧している案件に類似した内容があれば提案できます。
会員情報や閲覧データを活用して、ユーザの条件に合致した案件をおすすめすることで、マッチングの精度が向上します。
動画サイト
動画閲覧サイトでもよく見られるのが「おすすめの動画」機能です。
これはアカウント情報や閲覧履歴、動画情報を活用し、レコメンドエンジンがユーザごとにパーソナライズして表示します。
その結果、ユーザは次に見たいと思う動画を手軽に見つけることが可能です。
レコメンドエンジンの運用ポイント
レコメンドエンジンの運用にあたり、導入目的を明確にしましょう。
KPIを具体的に設定し、解決したい課題をピックアップすることが重要です。
次にスモールスタートによってアジャイル式に適用範囲を拡大し、顧客の反応をデータとして蓄積しましょう。
人員配置も適切かどうかを考慮し、最適なレコメンドが表示されにくい初期段階を理解しておく必要があります。
また、商品の性質による少カバー率問題も注意が必要です。
これらのポイントを押さえながら、効果的なレコメンドエンジンの導入と運用を進めましょう。
まとめ
レコメンドエンジンによって、顧客のサポートとロイヤリティ向上が可能です。
そのために、ユーザの行動に基づく方法など、さまざまな仕組みがあります。
レコメンドエンジンの本質を確認し、システムの導入に活かしてください。
運用のポイントも解説しましたので、1つずつ実践してマーケティング施策に活かしましょう。
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