レコメンドとは?マーケティングで活用できるレコメンドシステムを徹底解説|CDP・プライベートDMP・レコメンドエンジンならRtoaster

レコメンドとは?マーケティングで活用できるレコメンドシステムを徹底解説

レコメンドは、マーケティング施策で欠かせない仕組みです。自社でも取り入れたいと考えている人は多いのではないでしょうか。この記事では、デジタルマーケティングにおけるレコメンドシステムの基本や手法、導入ツールの選び方などについて解説します。導入を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。

レコメンドとは?

自社のマーケティングを最大限に強化するために、まずはレコメンドの内容を正しく理解しましょう。

レコメンドの意味

レコメンドとは、英語の「recommend」をカタカナ表記したものです。「おすすめ」「推薦」といった意味があり、日本でもほぼ同じ意味で使われています。

インターネット上で閲覧した商品が、おすすめ商品として表示されているのを目にしたことがある人も多いでしょう。このように、閲覧履歴や購入履歴をもとにした広告表示のことをレコメンドと呼びます。広義では、実店舗におけるPOPも含まれます。

レコメンドの目的

レコメンドの目的は、購入単価や顧客単価を上げることです。商品を売りたい場合、広告などを打ち出してお客さんを集める必要があります。しかし、どれだけお客さんが集まっても、購買意欲がなければ購入には結びつきません。

レコメンドではお客さんや商品の属性を通じて、購入の可能性が高い商品をダイレクトに推薦します。そうしてお客さんの購買意欲を高め、購入単価や顧客単価のアップを図るのです。

クロスセルに使うか?アップセルに使うか?

レコメンドをうまく活用するには、どのような効果を狙うかを考えることが重要です。

クロスセルを用いると、関連商品をまとめて購入させる効果が期待できます。たとえば、モバイルバッテリーの購入時に、USBケーブルやUSBポートをさりげなく掲載して足りないものを気づかせるといった方法です。

購入単価を上げたい場合は、アップセルを用いてみましょう。アップセルとは、より高品質なものを紹介する手法のことです。たとえば、購入したいテレビに対して、画面が大きく多機能のものへ誘導するといった使い方をします。

デジタルマーケティングで活用されるレコメンドエンジンとは?

Webサイトでレコメンドを行う場合は、レコメンドエンジンと呼ばれるシステムを利用します。閲覧履歴や購入履歴をもとにおすすめのコンテンツを紹介するシステムのことです。過去に購入した商品や閲覧した記事から、お客さんが興味を持ちそうな商品や記事などを提示します。

次に紹介するレコメンドエンジンの仕組みをうまく活用すれば、売上や閲覧数の大幅なアップも期待できます。

レコメンドエンジンの仕組みとは?

レコメンドエンジンにおける重要な仕組みがロジックです。ロジックとは条件設定のようなものであり、ロジックが変わると表示されるものも変わります。ロジックは大きく分けて4種類あります。以下でそれぞれの内容を紹介しましょう。

ルールベース

ルールベースとは、おすすめしたい商品をそのまま紹介するロジックのことです。たとえば、季節ものの商品やセール品などを選んで注目させます。

ショップ側が売れると確信している商品がある場合に有効なロジックです。ただし、レコメンドの内容とお客さんの嗜好にずれがあると、効果が薄いというデメリットがあります。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、サイト上での行動が似ているユーザーの特性を分析して、興味を持ちそうな商品を紹介するロジックです。

具体的には、ユーザーAが購入した商品をユーザーBも購入しようとする場合、ユーザーAが購入した他の商品を紹介します。ユーザーにとっては思いがけない好みの商品が紹介されることも少なくありません。

協調フィルタリングには、次に紹介するアイテムベースとユーザーベースがあります。

アイテムベース

アイテムベースとは、ある商品に対して一緒に買われていることの多い商品を紹介することです。たとえば、英語の参考書を購入した人が、同じ出版社の問題集も購入していることが多い傾向があるとします。そこで、参考書を購入したユーザーに対して問題集を紹介し、購入につなげるのが狙いです。

ユーザーベース

ユーザーベースとは、購入パターンが似ている複数のユーザーの購入履歴を分析し、まだ買っていない商品をおすすめすることです。たとえば、購入履歴がよく似ているユーザーAとユーザーBがいる場合、ユーザーAは購入しているがユーザーBは購入していないものを紹介します。それぞれの趣味や嗜好が似ていれば、購入につながる可能性があります。

コンテンツベース・フィルタリング

コンテンツベース・フィルタリングとは、商品の属性に注目して、類似する属性の商品を紹介することです。

たとえば、あるブランドのカバンを購入するユーザーに対して、同じブランドが出す別の商品を紹介します。注目する属性は商品の色やデザイン、種類などさまざまです。コンテンツの属性とユーザーの好みなどが一致すると、高い購入率が期待できます。

ただし、属性ごとにコンテンツを分類するのは時間がかかります。また、ユーザー側からすると商品に目新しさを感じにくいというケースもあるでしょう。

ハイブリッド・タイプ

先に紹介したロジックを組み合わせた方法のことをハイブリッド・タイプと呼びます。特定の組み合わせを指すものではありません。それぞれのロジックのデメリットを解消することを目的に使用されます。

たとえば、お皿を購入する人は、マグカップも購入する傾向があるとしましょう。あるユーザーが過去に青色の商品をよく購入しているのであれば、お皿の購入時に青いマグカップをレコメンドします。このように、2つのロジックを組み合わせることで、顧客の購買意欲を高めることが可能です。

レコメンドエンジンを選ぶ際のチェックポイントとは?

自社に合わないレコメンドエンジンを導入しても、高い効果は期待できません。ここでは、選ぶ際のチェックポイントを確認しましょう。

導入の目的

まず、レコメンドエンジンを用いて何をしたいのかを明確にしましょう。売上高や顧客単価アップのほか、マーケティングにおける課題の改善など、導入の目的は企業によって異なります。目的が明確になれば、導入したいレコメンドエンジンの方向性が定まってくるでしょう。

運用ツールとの相性

ECサイトなどですでに使用している運用ツールと、導入したいレコメンドエンジンが両立するかどうかを確認しましょう。組み合わせによっては相性が悪く、うまく起動しないケースもあります。

レコメンドエンジンを取り入れる際には、ECサイト上におけるタグの設置や分析する商品の登録といった作業が発生します。いつまでも使えないということのないように、導入時に必要な作業は事前に把握しておきましょう。

アクセス数に対する料金

レコメンドエンジンのなかには、サイトのアクセス数によって料金が変わるものがあります。現状のアクセス数から必要と思われる料金を算出し、予算を超えないようにしましょう。また、今後のアクセス数の増加を見越して将来的に見込まれる料金を算出しておくことも大切です。

機能と運用に対するコストの確認

レコメンドエンジンによっては、導入目的に対してオーバスペックとなるケースもあります。必要な機能や運用にかかる工数、そして利用コストの3点をよく確認して、無駄のないレコメンドエンジンを導入しましょう。

まとめ

自社マーケティングの強化には、レコメンドが不可欠です。紹介した内容を参考にして、自社に合ったレコメンドエンジンを選びましょう。

レコメンドでは、データを管理・分析し、最適なサービスの提供につなげるDMP・レコメンドエンジンの存在が欠かせません。これからレコメンドを活用するのであれば、DMP市場3年連続No.1の実績の「Rtoaster」も検討してみてはいかがでしょうか。Webの全体最適を実現する多様なレコメンド機能のほか、機械学習を用いた高度な分析サービスで、マーケティングを強力に支援します。

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執筆者プロフィール

株式会社ブレインパッド

Rtoasterマーケティングブログ編集部

マーケター必見の知識や、成功するための秘訣をRtoasterを開発・運営・サポートしたスペシャリスト達が執筆。

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