課題別に教えます！レコメンドの活用方法

近年、レコメンドエンジンといえば、AIによる機械学習やオフラインデータを含む購買情報連携など、高機能・高価格帯のものが数多く存在しています。
そのような中、「月額費用が高い」「使いこなせない」という声も多く、それを理由に必要な機能をしっかりと備え、かつコストパフォーマンスに優れたレコメンドエンジンに載せ替える方がいることも事実です。

高機能・高価格帯のサービスの方が魅力的に感じることもあるかもしれませんが、目的に合ったサービスを適切な価格で使うことが、一番良い結果を生むのではないでしょうか。

本記事では、ECサイトの課題別に効果が高いレコメンドの活用方法をご案内します。

選択に迷うほどのレコメンドエンジンがある今だからこそ、もう一度レコメンドエンジンを導入した際の課題を振り返って、課題に合ったレコメンド活用方法を再確認してみましょう。
また、レコメンドエンジン導入をご検討の方は、本記事を通じて選定中のサービスが、ご自分たちの課題解決に合ったサービスなのか、再検討する機会になれば幸いです。

そもそもレコメンドで解決できる課題とは？

ECサイトに関わる皆さまの最終目的は、もちろん「売り上げアップ」です。
売り上げアップ施策を探しているうちに、レコメンドエンジンにたどり着き、本ページをご覧になっている方が多いのではないでしょうか。

レコメンドエンジンが売り上げアップ施策の1つであるといっても、具体的にどのように売り上げアップに貢献するのか、ECサイトの「売上方程式」を使用して説明します。

ECサイトの売り上げは、下記3項目から成り立っています。

＜売上方程式＞
売り上げ ＝ 「アクセス数」 ×「 購入率」 × 「顧客単価」

「アクセス数」を改善する場合、例えば、広告運用やオウンドメディアの立ち上げなど、サイト以外からユーザーを集める外部施策が中心です。一方で、「購入率」「顧客単価」は、サイト内の改修で改善することができます。
この「購入率」「顧客単価」をレコメンドエンジンが改善し、売り上げアップに貢献するのです。

レコメンドが解決できる課題

「購入率、顧客単価をレコメンドで改善しよう！」といっても、具体的に何をすれば良いか想像がつかない方も多いと思います。そこで「購入率」「顧客単価」をもう少し具体的な課題に分解してみましょう。

購入率アップ

• 直帰防止
• サイト内回遊促進
• 離脱防止

などが課題として挙げられます。

一般的に滞在時間が上がれば、それに比例して購入率も上がると言われています。
では、滞在時間を上げるためにどうすれば良いかというと、サイトに訪問したユーザーを逃さず1商品でも見てもらい、いかに次のアクションに繋げることができるかが重要になります。

顧客単価アップ

• クロスセル
• アップセル
• セット販売
• キャンペーン
• サブスクリプション

などが課題として挙げられます。
この課題の中で主にレコメンドが解決できる課題は、あわせ買い（クロスセル）の促進です。

あわせ買いを促進して顧客単価アップを狙うには、ユーザーの購入意欲が高まったタイミング、例えば、カートに商品を入れた時や購入完了時に、よく一緒に買われている商品をおすすめすることです。

購入率・顧客単価アップ、どちらの課題に対しても、適切なタイミングで興味・関心をひく商品を出し続けることが重要で、それができるのがまさにレコメンドエンジンなのです。

課題別の活用方法

レコメンドで解決できる具体的な課題が「直帰防止」「回遊促進」「離脱防止」「あわせ買い（クロスセル）促進」であることが明確になった次に、レコメンドを活用した課題解決方法を説明します。

直帰防止

最近では、商品詳細ページを広告のランディングページ（遷移先）にするケースもありますが、やはりランディングページとして最もPV数が多く、それでいて直帰率が高いページは、トップページなのではないでしょうか。

直帰を防ぐためには、サイト訪問者の興味・関心がありそうな商品を提示して、1商品でも見てもらうことが重要です。
特に初回訪問者を直帰させないために、このショップではどのような商品を取り扱っていて、どのような商品が売りなのかをアピールし、ユーザーの興味・関心をひかなければいけません。
そこで、初回訪問者には「新着商品」や「ランキング」を表示して、商品ページへと誘導しましょう。

さらに、リピーターには前回の閲覧履歴を基にユーザーごとにおすすめを出す「パーソナライズレコメンド」で商品ページへの誘導をスムーズに行い、興味・関心が高い商品にリーチしやすい、使い勝手の良いサイトを提供することで直帰を防ぎましょう。

回遊促進

「よく一緒に閲覧されている商品はこちら」に出てくる商品を見続けていたら、あっという間に時間が過ぎていた！こんな経験はないでしょうか？

サイト内でよく一緒に閲覧されている注目度が高い商品を次々と提示することで、考えてもいなかった商品との出会いがあるなど、ショッピングがより楽しくなるものです。

回遊率アップには、

• 商品一覧ページで、商品カテゴリ別人気ランキング
• 商品詳細ページでは、よく一緒に閲覧されている商品を提示するレコメンド

などを利用すると効果的です。

離脱防止

ECサイトの離脱理由は、「欲しいものが見つからない」 「サイトが使いづらい」の2つが上位に挙げられます。
いずれも改善しようとすると、検索エンジンの見直しやチューニング、サイトリニューアルなど、工数も費用もかかってしまいます。

そんな時こそ対応工数も費用もミニマムで済むレコメンドの出番です！ 2大離脱理由の改善に役立つ3つの機能をご紹介します。

■商品カテゴリ別ランキング
例えば、「夏物のトップスがほしい」のように買いたい物が定まっていないユーザーに対し、多くの商品を提示し過ぎると結局何も選べなくなってしまうものです。

多くの商品が並ぶページといえば「商品一覧ページ」が挙げられますが、商品一覧ページでは、そのカテゴリ内の人気商品を提案する「カテゴリ別ランキング」を用いて、商品への気づきを与えたり、商品ページへたどり着きやすくしたりして、離脱を防ぎます。

■パーソナライズレコメンド
サイト内に離脱ポイントは多くあるものですが、例えば、検索してもヒットしない、あるいはキーワードに関係ない商品がヒットして購入意欲が低下し離脱・・・なんていうことはよくある話です。

このような時は、検索結果が0件だった時に、ユーザーの行動履歴から関連が高い商品を提示する「パーソナライズレコメンド」で離脱を防ぎ、次の閲覧につなげるための商品表示をしましょう。

パーソナライズレコメンドは、検索結果ページだけではなく、その他サイト内の離脱ポイントでも活用できます。

■閲覧履歴
もう一度見たい商品が商品カテゴリから探しだせない、また、お気に入り機能は会員ログインしないと使えないなど、サイトの利便性の低さは離脱に直結します。

このようなユーザーのプチストレスを解消し、離脱を防ぐ機能が閲覧履歴です。
ユーザーが閲覧した商品をそのまま一覧表示するだけのとてもシンプルな機能ですが、さっき見た商品にすぐ戻ることができ、商品をもう一度探す手間がなくなるという点で、サイトの利便性を上げ、UX向上に役立つ便利な機能です。

特に商品単価が高いECサイトのユーザーは、1回の訪問で同じ商品を何度も繰り返し見る傾向がありますので、閲覧履歴を全ページに設置しても良いほど重要な機能といっても過言ではありません。

あわせ買い（クロスセル）促進

レコメンドで解決できる顧客単価アップの課題は、主にあわせ買い（クロスセル）です。

他者が買っているものを自分も欲しくなる心理「バンドワゴン効果」を利用し、一般的にはショッピングカートページで、よく一緒に購入されている商品をおすすめしますが、最近では、商品をカートに入れた時にレコメンド表示をすると、さらにレコメンド効果が高いことがわかりました。

具体的には、商品をカートに入れた時に「カートに商品が入りました」など記載されたポップアップを出し、その中にレコメンドを表示するというもので、約20％のユーザーがポップアップ内に表示したおすすめ商品を購入している事例もありました。

ポップアップを表出するなど、レコメンド設置以外の工数がかかってしまう場合もありますが、効果が期待できる施策の一つですので、ぜひ参考にしてみてください！

LTV（Life Time Value）の改善にもレコメンド！

売り上げアップ目標の指標として欠かせない「LTV（Life Time Value）」のKPIには、主に「①リピート率」「②平均利用回数」「③顧客単価」が挙げられます。
実は、この3項目の改善においてもレコメンドがお役に立てることがあります。

①リピート率
ここまで、レコメンドエンジンは主にサイト内で活用するものだと説明してきましたが、実は、サイト外にいるユーザーを呼び戻すきっかけ作りにも活用できるツールなのです。

ユーザーの呼び戻し施策として、メールマガジンを配信するケースが多いと思いますが、おすすめ商品や人気ランキングをメルマガ内に含めることで、よりユーザーの興味をひく内容となり、リピート率の改善が期待できます。

ユーザーごとにパーソナライズされたおすすめ商品や最新の人気ランキング、新着商品などをメルマガで配信して、サイト再訪のきっかけを作りましょう。

また、メルマガ内のおすすめ商品、人気ランキング、新着商品表示が自動化されることで、メルマガ運用の工数削減にもなります。
メルマガ内のおすすめ商品表示は、メルマガ運用者、ユーザーどちらにとってもメリットが大きい機能です。

②平均利用回数
ECサイトの利用回数は、サイトの利便性の良し悪しが大いに影響します。
レコメンドで再訪ユーザーの興味・関心をひくおすすめ商品を提示し、顧客体験を向上させることでサイトの利用回数アップに貢献します。

③顧客単価
先述しているので繰り返しになりますが、購入意欲が高まったユーザーに対して、よく一緒に買われている商品を提示することで、あわせ買い（クロスセル）を促進し、顧客単価アップに繋げます。

こうして、レコメンドがLTV向上にも貢献し、売り上げアップに貢献します。

まとめ

本記事では、課題別のレコメンド機能の活用方法をご紹介してきました。

近年、売り上げをあげるためにレコメンドエンジン導入をお考えの皆さまから「AI」「パーソナライズ」というキーワードでのお問い合わせが増えています。 
レコメンドエンジンに求められる技術が高くなる一方で、

• 何ヶ月も掛けて導入したけど効果がよくわからない
• 豊富な高機能があるのに使いこなせない
• 月額費用が高いのでランニングコストを抑えたい

というお声をよくいただくようになりました。

本記事でご紹介した機能は、すべて「さぶみっと！レコメンド」で標準提供している機能です。
「さぶみっと！レコメンド」は、レコメンドエンジンの標準的な機能に加え、AIによる購入予測や画像解析を用いた機能もあり、AI技術を取り入れつつも安価にレコメンドエンジンを提供しています。

高度なパーソナライズ設定を行い、レコメンドの運用工数を掛けなくても、課題に合わせた機能選定と設置場所の工夫により、売り上げアップに十分貢献できるケースがあります。

これからレコメンドエンジンの導入を検討している方も、導入済みの方も、レコメンドエンジンについてお悩みの場合は、まずは課題を振り返っていただき、その課題解決に高機能・高価格帯のレコメンドエンジンが本当に必要なのか、改めて検討いただくことをおすすめします。

また、コストダウンは利益確保の大事な要素の1つですが、外部サービスの月額費用は、月商の1％以下が目安となっていることが多いようです。

「さぶみっと！レコメンド」は、月間PV数による従量課金で、月額費用39,000円（税抜）～と安価に提供しています。また、月間PV数が多いサイトほど他社に比べて低価格となっています。
これを機にご利用サービスを見直してみてはいかがでしょうか。