最終更新日:2024-04-17
レコメンド機能を活用して売上やコンバージョンを改善したいと考えているECサイトやWebサイトを運営している企業の方へ。レコメンドエンジンの役割やおすすめのツール、比較する際のポイントをご紹介します。
レコメンドエンジンツールとは、ECサイトやWebサイトで、商品やコンテンツを「おすすめ」としてレコメンドする機能を搭載したツールです。
「この商品を見た人は、こちらもおすすめ」など、一定のルールに基づいてユーザーに適した商品やコンテンツを抽出するアルゴリズムがベース技術。最近ではパーソナライズに力を入れ、購入履歴や閲覧履歴といった行動データに基づいて、ユーザー個別の好みを反映したレコメンド表示ができるツールも多く展開されています。
レコメンドエンジンは、ユーザーの購買意欲を高めたり、購入の選択肢を増やしたりすることで、売上向上を支援します。ブログやニュースサイトなどで、コンテンツページのPV向上や回遊率を向上させる目的でも活用可能です。
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レコメンドエンジンでは、主に以下のようなレコメンドをWebサイト内に構築できます。
ページビュー（PV）、コンバージョン（CV）、クリック数などのデータをもとにランキングを表示できます。デイリー・ウイークリー・マンスリーなど期間別のランキングや、男性向け・女性向けなどのカテゴリ別ランキングがあります。
「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」や「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」といった言葉で表示されるレコメンドです。これは「協調フィルタリング」と呼ばれるもので、サイト内の行動履歴を収集し、好みの類似したユーザーの情報を使ってレコメンド商品を提案していきます。
「シャツを見ているユーザーには、ほかのシャツをレコメンド表示する」といった、閲覧している商品と同じカテゴリ情報を提案する形式です。これは「コンテンツベースフィルタリング」と呼ばれるもので、特定のカテゴリ商品を検討し、商品を検索している利用者に対して効果を発揮します。
アイテム画像を読み取って、その特徴から類似した商品やアイテムをレコメンドする形式です。アパレル商品を取り扱うショップでは「類似商品」として表示できる点がメリット。商品に合わせたコーディネートを提案する機能と組み合わせれば、ユーザーの好みに合った商品を提案できるだけでなく、周辺商品の購買にもつなげられます。
検索窓に文字を入力した際、キーワードにヒットする商品画像だけでなく、おすすめ商品を表示できるものです。キーワードに関連した商品画像や情報がレコメンドされるため、検索の中で新たな気付きを与え、合わせ買いの効果も期待できます。
更に、これらのレコメンドに使われる複数のアルゴリズムを自動的にABテストして、最適なアルゴリズムを選定する機能を備えたものもあります。
レコメンドエンジンは、導入するWebサイトの特徴によって、以下の3つのタイプに分けられます。
レコメンドエンジンツールの多くはこのタイプです。ECサイト内にレコメンド機能を実装したい場合には、このタイプがおすすめです。ランキング形式や行動履歴から表示される形式など、ECサイトの閲覧時に購買意欲が高まるレコメンド機能を導入できます。
レコメンドをメールで配信する機能を持つ「さぶみっと！レコメンド」や、あえて売れ筋でない商品をおすすめするロングテールレコメンド機能がある「LogrecoAI」といったツールがあります。また、レコメンド内容のパーソナライズに強みを持っている「NaviPlusレコメンド」など、特徴のあるレコメンド機能を持たせたツールもあります。
また、アパレル商品を扱うショップなど、商品画像を大きく見せたいECサイト向きのツールもあります。「ヱヂレコ」では、アイテム画像を解析して類似商品を提案する画像解析、ユーザーの導線をリアルタイムに解析しておすすめ商品を計算するリアルタイム行動解析に強みがあります。
ECサイトではなく、各種の情報を発信するサイトでレコメンド機能を利用したい場合に適しているツールもあります。おすすめの動画やほかの人が読んでいる記事、カテゴリのランキングなどのレコメンドを構築できます。これによってサイト内の回遊率を高め、PV数の増加や資料請求といった結果を期待できます。
「ContentsRecommend」は、金融・不動産・自治体や、FAQ・ブログなどのサイトで利用されており、レコメンド機能や新着情報、閲覧履歴、コンテンツのピックアップ機能により、コンテンツの最適化を図れます。
「Shopify」や「EC CUBE」などECサイト構築サービスにおいては、専用のレコメンドエンジンサービスが付帯している場合もあります。
たとえば、「Shopify」ではアプリストアから拡張機能を購入・設定することができるため、様々なレコメンドエンジンを手軽に導入することができます。「EC CUBE」専門のレコメンドエンジンである「救部隊レコメンド」では、レコメンド、売上ランキング、閲覧履歴、新着アイテム、ピックアップの5つの表示形式を組み合わせて、ユーザーに商品提示することで売上アップに貢献します。
レコメンドエンジンのタイプを踏まえたうえで、各ツールを比較する際のポイントを、4つにまとめました。
レコメンドエンジンを導入する際には、取り扱う商品やコンテンツのカテゴリやジャンルに合わせて形式を選ぶのが重要です。特定の条件でレコメンドする「ルールベースレコメンド」、検索/購買履歴からレコメンドする「協調フィルタリング」など、レコメンドエンジンの形式は多岐に渡ります。
たとえば、アパレル系など、商品が特定のジャンルに特化している場合は、ユーザーごとの好みに合わせておすすめ表示ができる形式が効果的。行動履歴に基づいた関連商品の表示や売れ筋商品のランキング表示、画像検索といった機能が搭載されていると使いやすいです。
幅広いカテゴリの商品を取り扱っている場合は、力を入れて販売したい商品をレコメンド表示できるように調整できたり、カテゴリ別ランキングを表示できたりするツールが適しています。
ユーザーに刺さるレコメンドか出せるかどうかも重要なポイントです。的外れな商品を提案しないといったレコメンドの精度や、導入後に精度を上げるためのチューニングができるかどうかも確認しておきましょう。
「レコメンドエンジンの管理画面から簡単にチューニングできる」「クリック率・CV率から調整できる」「ABテストを実施できる」などは特に確認しておきたいポイントです。「NaviPlusレコメンド」は、PDCA機能により、レコメンド表示枠ごとのクリック率やCV率などの数値を確認可能。AIによる自動最適化機能も搭載しているため、データに基づいた継続的なコンテンツ最適化が期待できます。
API連携を使って幅広く導入・対応できるレコメンドツールもありますが、現在運用しているECサイトでは導入できない場合もあります。ECサイトと使いたいレコメンドエンジンの連携性は必ず確認しておきましょう。
たとえば、「楽レコ」では、EC CUBEやWordPressなどのECサイト構築サービスやCMSに対応しています。また、Shopifyなら専用のツールをアプリストアで導入し、設定することでレコメンド機能を利用できます。
Web接客ツールとの連携によって、画面上にレコメンドをポップアップで提示できるものもあります。
「アイジェント・レコメンダー」は、リアルタイム・レコメンドサービスとして、Webサイト・モバイルアプリ・実店舗のデジタルアシスタントなど幅広いシーンで活用できます。
また、「ヱヂレコ」のように、レコメンド機能をWeb接客だけでなく、マーケティングオートメーションツールやメール配信サービスにも利用できるツールもあります。
ユーザーの購買意欲を高めるECサイト向けのツールをご紹介します。
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（出所：さぶみっと！レコメンド公式Webサイト）
サービス開始から10年以上の実績を持ち、1,700サイト以上の導入実績を持つレコメンドサービス。ユーザーの閲覧・購入履歴を解析し、適切なアイテムや情報を表示。
PV・CVレコメンド、カテゴリレコメンド、ランキング機能、ユーザーベースレコメンド、カート内レコメンドといった機能が備わっており、ECサイトでよく使われるレコメンドの形式は網羅されている。基本機能の中には類似画像を提示する画像レコメンド機能も搭載。
また、オプションのサジェスト内レコメンドでは、入力したキーワードにヒットする商品画像だけでなく、おすすめ商品も表示できる。導入後最短1週間で表示開始できるスピード感も魅力。サイト内の行動・購入履歴をもとに、ユーザーごとのおすすめ商品をメール配信できるレコメンドメール機能もあり、再来訪を促すことに役立つ。
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（出所：ZETA RECOMMEND公式Webサイト）
複数ロジックの組み合わせにより、高度なパーソナライズを実現するレコメンドエンジン。購買や閲覧、検索などの行動履歴によって各ユーザーごとにリアルタイムでレコメンドを表示させることができる。
アパレルや家電、食品など、各業界のECサイトの導入実績が多数あり、サービスに合わせた機能に対応。
レコメンド内容は機械学習と実運用の両面から分析し、作業を効率化して場面によって異なるロジック構築を行う。同じZETA製品との連携により、パーソナライズされたサイト体験をユーザーへ提供する。
（出所：NaviPlusレコメンド公式Webサイト）
ランキングなどのコンテンツを手間なく簡単に表示できるECサイト向けのレコメンドサービス。「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」といった要素を反映したレコメンドコンテンツを提供しており、顧客一人ひとりに合わせた最適なコンテンツ表示が可能。Webサイトのパーソナライゼーション強化を実現する。
コンテンツとしてはリマインドやランキングの表示、新着や再入荷アイテムの表示だけでなく、セール品や不人気アイテムのピックアップまでを網羅。特定の条件に当てはまる訪問者に対し、特定のアイテムを提示するルールベースのアイテム提示にも対応している。
サイト訪問者の行動をAIが学習し、レコメンドロジックから成果の高いものを見つけ出す自動最適化機能があるため、専門知識がなくても利用できる。また、サイト離脱者に対するメールでのレコメンドにも対応しており、サイトへ戻るためのアクションも仕掛けられる。
（出所：LogrecoAI公式Webサイト）
独自設計アルゴリズムに加え、独自開発したAIを搭載しているレコメンドエンジン。ユーザーが表示したアイテムと一緒に閲覧または購入されている同カテゴリのアイテムをおすすめするベーシックなレコメンド機能だけなく、あえて売れ筋以外を提案し、新たな気付きを提供する「ロングテールレコメンド」機能が特徴。
ヒアリングをもとに効果が期待できるアルゴリズムを導入段階から入念に準備し、チューニング作業の手間を削減。管理の負担が少なく専用サイトから簡単に効果測定の確認ができる。料金は従量課金型とサブスクリプション型から選べ、会社の規模によって適した方法が選択でき、スモールスタートできる点も魅力。また、オプションでマーケティング支援も行っている。
（出所：楽レコ公式Webサイト）
ランキング表示やカテゴリーフィルターにより、ユーザーの欲しい情報をレコメンドとして簡単に表示できるSaaS型レコメンドエンジン。自動化と最適化に強みがあり、商品登録とカテゴリの関連付けは自動でシステムが行い、作業時間を削減できる。
在庫切れ商品は自動で非表示し、在庫のある商品に置き換える、自動でランキングを作成するといった手間を取り除く機能が豊富。
企業規模に合わせた料金プランを作成できる点もポイント。小中規模のネットショップでも導入しやすいように用途や要望に合わせたプランがあり、PVの増加に合わせた従量課金制となっている。
（出所：ヱヂレコ公式Webサイト）
多彩なアルゴリズムとコンバージョンの自動改善機能を搭載した、自動最適化レコメンドサービス。アイテム画像を解析して類似商品を提案する「画像解析」、ユーザーの導線をリアルタイムに解析して今おすすめするものを瞬時に計算する「リアルタイム行動解析」が特徴的。
レコメンデーション表示エリアに対して自動でABテストを行い、最適なアルゴリズムを選択することで自動的にPDCAが回るように。運用の手間を軽減しながら最適なレコメンデーションを表示して、CV改善に貢献する。
また、管理機能も使いやすいUIを意識して設計されており、視覚的にわかりやすい表示によるレポート機能も充実。作成されたレコメンドのデータはAPI形式で、メール配信エンジンやマーケティングオートメーションツールなど様々なシステムと連携、活用できる。APIだけでなくバッチでの連携も可能。
（出所：アイジェント・レコメンダー公式Webサイト）
複数の機械学習技術を組み合わせ、顧客行動をリアルタイムで解析できるレコメンデーションサービス。Webサイトやモバイルアプリ、実店舗のデジタルアシスタントなど、様々なシーンで利用できる。リアルタイムでデータを解析して自動学習することで、常に最新の顧客ニーズに合った「おすすめ情報」を表示する。更に、ユーザー導線分析によって、よりユーザーの嗜好に合わせたレコメンドが可能となっている。
料金体系はAPIへのリクエスト数に応じた従量課金だけでなく、レコメンド経由の売上に対する成果報酬型の費用体系であることが特徴。導入リスクを低減させたい、費用対効果が気になる場合に適している。
また、経験豊かなコンサルタントが継続的な改善提案をしてくれることでPDCAを効果的に実行し、より高い成果を目指せる。オプションメニューも充実しており、ランキング表示やカテゴリ閲覧相関、接客ツール連携など、自社のサービスに合わせたカスタマイズが可能。
おすすめの記事や動画の紹介など、サイト内の回遊率を高め、PV数や資料請求数の向上に役立つツールをご紹介します。
（出所：ContentsRecommend公式Webサイト）
ECサイト向けのレコメンドエンジンではなく、金融・不動産・自治体や、FAQ・ブログなどといった、情報量が多く複数のターゲットに利用されるWebサイト向けのレコメンドサービス。サービス提供開始から10年以上、様々な業態の企業から個人まで1,700件以上の実績を持つ。
最短１週間からのスピード表示が可能で、PV・CVレコメンド、パーソナライズレコメンド、ランキング機能、画像レコメンドなどの機能や、新着情報、閲覧履歴、設定したコンテンツや記事のピックアップ機能を搭載。
ユーザーのニーズに合ったおすすめ情報やランキング、新着情報などをメールで配信することができるため、サイトを離脱したユーザーに再訪問を促すこともできる。
（出所：Rtoaster action+公式Webサイト）
多岐にわたるデータを活用するWeb・アプリのコンテンツ最適化プラットフォーム。Webサイトに訪れた顧客一人ひとりにこだわった接客を実現。パーソナライズに強みを持っており、年齢・性別・体型などの基本情報に加えて顧客IDごとの行動スコアリングや位置情報ごとのターゲティングなども考慮したレコメンドが表示できる。
レコメンド手法においては「ルールベース」と「自動最適化」の両方からアプローチできるため、アイテム数や顧客数にかかわらず、多様な仮説検証を実施可能。限られた時間と人員の中でも効率の良い施策が打てる。
Webサイトにタグを1つ埋め込んで使用するだけで顧客の行動データを取得でき、コンテンツの最適化が行われる。レコメンドはECサイトだけでなく動画サイトや金融業界でも活用されており、Web接客、ABテスト、ランディングページ最適化といった機能で、コンテンツの最適化が図れる。
こちらでは、大手ECサイトであるShopifyとEC CUBE専用のレコメンドエンジンツールをそれぞれご紹介します。Shopifyはアプリストアにて各種レコメンドアプリが提供されているため、手軽に追加導入できます。
（出所：Personalized Recommendations公式Webサイト）
Shopifyのアプリストアで販売されているShopifyで作成したWebサイト内に組み込めるレコメンドアプリ。顧客の行動によってパーソナライズしたおすすめ商品や関連商品を表示できる。ベストセラー、トレンドの製品、一緒に購入されるもの、類似製品といったレコメンド表示から、最近見たページまで表示させることによって直帰率の低下につなげられる。
また、リマーケティングへの利用などに活用できる機能も用意されている。利用料金はウィジェットの表示数によって段階的にプランを選ぶことができる。
（出所：救部隊レコメンド公式Webサイト）
EC-CUBEで作成したECサイトに組み込むためのEC-CUBE専用のレコメンドエンジン。ほかのユーザーの購入履歴からのレコメンド、ユーザーごとにパーソナライズされたレコメンド、デイリー・週間・月間の各種人気ランキング、閲覧履歴、新着アイテム、ピックアップ商品といった、ECサイトでの基本機能が網羅されている。
レコメンド画面、ランキング内容の細かなカスタマイズにも対応し、管理画面では現在使用しているサイトに合わせてデザイン設定、タグ生成などだけでなく、テンプレートの活用も可能。救部隊レコメンド経由での売上も商品ごとに把握できるため、運用改善にもスムーズにつなげやすい。オプションとしてタグ設置代行やデザイン代行なども依頼できる。
ECサイトなどにおいては、訪れるユーザーに対して様々な角度から最適な商品やコンテンツをおすすめする機能が欠かせません。レコメンドエンジンには、サイトの回遊率を高める、コンバージョン率をあげるというメリットが期待できます。
レコメンドエンジンには下記の3タイプがあります。
（1）ECサイト向けレコメンドエンジンツール
（2）ECサイト以外でも使えるレコメンドエンジンツール
（3）特定のECサイト向けレコメンドエンジンツール
レコメンドエンジンのタイプを踏まえた上で、次の比較ポイントに沿って検討を進めると効率的です。
（1）レコメンド方法の対応
（2）レコメンドの精度向上へのチューニング方法
（3）連携可能なECサイト構築ツール
（4）Web接客ツールなどとの連携の有無
ECサイトだけでなく、情報を発信するWebサイトやメディアでも、Webサイトに賑わいをもたらす手段のひとつとして、レコメンドエンジンはおすすめです。
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10種類のレコメンド機能を標準搭載したレコメンドエンジン。行動ログ基準のミスマッチの少ないレコメンドが可能。最短1週間で導入でき、販促効率化と売上増を支援します...
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