ネットショップに必要不可欠な機能!レコメンドエンジンの仕組みを知ろう
Amazonや楽天、その他様々なネットショップを利用したことがある方であれば、「この商品を購入された方はこちらもオススメです」という文言で関連商品が表示されているのを目にしたことがあるのではないでしょうか。
そのように、ユーザーに合わせて商品を紹介する機能を「レコメンドエンジン」と呼びます。
Amazonが先駆けであり、その他のネットショップも追うように次々と実装しました。今では、ネットショップには欠かせない機能と言ってもいいでしょう。
今回は、レコメンドエンジンの基礎から、導入時のメリットを解説します。レコメンドエンジン未実装のネットショップ運営者は是非チェックしてみましょう。
レコメンドエンジンとは?
レコメンドエンジンは、自社のネットショップに訪れたユーザーの行動データを元に個々に最適な商品を紹介する機能です。
【例】
ダニエル・カーネマン心理と経済を語る のレコメンド商品
レコメンドエンジンの精度やアルゴリズムはサービス事によって異なりますが、主には以下の2つから算出されるのが一般的です。
・閲覧履歴や購買履歴、登録プロフィールなどのユーザー自身のデータ
・ネットショップ内で蓄積してきたユーザーデータベース(Aという商品を買った人はBも買う傾向にある等)
上記のいずれか、もしくは両方を合わせてレコメンド商品を抽出し、ユーザーの興味を引くことができるレコメンドエンジンは、ネットショップだけではなくニュースメディアや求人サイトなど、情報量が多いメディアで広く活用されています。
では、ネットショップにレコメンドエンジンを搭載した場合、具体的にどのようなメリットが得られるでしょうか。
レコメンドエンジンは「クロスセル」と「アップセル」を促進できる
レコメンドエンジンの役割は、「クロスセル」と「アップセル」が発生する確率を高め、顧客単価を上げることです。
クロスセルとは
クロスセルとは「他商品も同時に購入されること」で、いわゆる「ついで買い」を指します。
例えば、実店舗の場合、ついで買いされやすそうな商品をレジ近辺に置き、購入されやすくなる工夫が施されているように、ネットショップでもついで買いを促したい場合は決済後の画面(もしくはその1つ手前の画面)でオススメ商品を提示することが有効です。
アップセルとは
アップセルとは、「購入を検討している商品よりも高い単価の商品を販売すること」です。際の商談で言えば、アップセルは営業マンの力量によって左右される場合が多いでしょう。
レコメンドエンジンであれば、ユーザーが閲覧している商品と同カテゴリの売れ筋ランキングや高評価の商品を自動で提示し、価格面だけでなく他者の口コミといった判断軸を提供することができます。
また、アップセルを狙ったレコメンドは、購入を決めた後ではなく、検討段階でアプローチする必要があります。この時の注意点としては、ユーザーの選択肢を増やすことによって、逆に顧客単価を下げる、もしくは迷って買えないという事態を招いてしまわないようユーザーの検討の幅を広げながら、離脱されない工夫をしましょう。
- データベース
- データベースとは、複数のアプリケーションまたはユーザーによって共有されるデータの集合体のことです。特定のテーマに沿ったデータを集めて管理され、検索や抽出が簡単にできるようになっているものを指します。
- 単価
- 商品1つ、あるサービス1回あたり、それらの最低単位での商品やサービスの値段のことを単価といいます。「このカフェではコーヒー一杯の単価を350円に設定しています」などと使います。現在、一般的には消費税を含めた税込み単価を表示しているお店も少なくありません。
- 単価
- 商品1つ、あるサービス1回あたり、それらの最低単位での商品やサービスの値段のことを単価といいます。「このカフェではコーヒー一杯の単価を350円に設定しています」などと使います。現在、一般的には消費税を含めた税込み単価を表示しているお店も少なくありません。
- 口コミ
- 「口頭でのコミュニケーション」の略で、消費者の間で製品やサービスの評価が伝達されることです。 一方で、不特定多数の人々に情報が伝達されることをマスコミと使われます。
- 単価
- 商品1つ、あるサービス1回あたり、それらの最低単位での商品やサービスの値段のことを単価といいます。「このカフェではコーヒー一杯の単価を350円に設定しています」などと使います。現在、一般的には消費税を含めた税込み単価を表示しているお店も少なくありません。
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