【2024】レコメンドエンジンを徹底比較！機能や価格・選び方を解説

レコメンドエンジンの仕組み

個々のユーザーに適切なレコメンドを表示するメカニズム（仕組み）は、製品によってさまざまですが、代表的なものに「協調フィルタリング」と「コンテンツベースフィルタリング」があります。

協調フィルタリングとは、商品の属性情報とユーザーの好みの関連性をベースにしたレコメン方式です。たとえば、「カメラの商品情報を閲覧した人に対して、同メーカーの別機種や、類似の性能を持つカメラを薦める」といったことです。

一方で、コンテンツベースフィルタリングでは、「商品Aを購入した人はBという商品も購入する傾向がある」という過去の蓄積データをベースに、個々のユーザーにアプローチをかけます。

レコメンドエンジンを導入するメリット

レコメンドエンジンの最大の特徴は「データに基づき、個々のユーザーに最適化された提案ができること」です。この特徴を活かして、企業は次のようなメリットを享受することができます。

1. 購入意欲や検討度の向上

ユーザーは購入検討に入る際、関心の高いページを何度も閲覧したり、類似した商品を細かく比較したりといった、入念な情報収集を行います。この時にアプローチをかけずに放置すれば、購入意欲は弱まり、また競合サイトに遷移してしまうこともあるでしょう。

こういった購入意欲を湧きたてるアプローチを持続的に実施できるのが、「レコメンドエンジン」の強みの一つです。レコメンドエンジンは、ユーザーの行動データを随時蓄積してパターン化し、顧客の興味関心・嗜好にあった商品やコンテンツを提示することができます。

関連商品や次に必要としている情報をタイムリーに提示するため、サイトから離脱を抑制できるほか、有益な情報を提供し続けながら購買意欲を高めていくことができるでしょう。

2. クロスセルの促進

レコメンドエンジンには、「この商品を買った後に、よく買われている商品」というようにユーザーの嗜好にマッチしやすい商品を提示できます。そのため、目的の商品以外に他の商品を追加購入してもらう、いわゆる「クロスセル」が発生しやすくなります。

クロスセルは顧客単価を向上させる手法の一つであり、販促活動費が大きくかかる新規の顧客獲得とは違って、低コストで売上アップを狙うのに有効です。

3. ユーザー体験の向上

レコメンドエンジンの導入は、Webサイト上の顧客体験の観点からユーザー側にも大きなメリットがあります。個々に合ったレコメンドを最適なタイミングでサイトに表示することで、ユーザーは求めている商品や関連情報に早く到達でき、情報収集や商品検索の手間を省くことが可能です。

加えて、自分が認識していなかった商品や、自分にとって価値のある情報を見つけるきっかけになることもあります。このように、レコメンドの最適化によって顧客満足度を高めることができ、またユーザー体験の向上はサイトの売上にも繋がります。

レコメンドエンジンの選び方・比較ポイント

レコメンドエンジンはベンダーによって機能や強みは異なり、運用環境によっても価格帯はさまざまです。

レコメンドエンジンの選定時には、導入目的、解決したい課題、自社の導入環境（リソースや利用しているシステム等）を整理し、レコメンドエンジンに何を求めるのかを明確にしておきましょう。

以上を踏まえて、レコメンドエンジンの選び方・比較ポイントは以下の3つです。

1. ECサイト構築システムとの提携

自社開発でなく、ECパッケージやASPカートなどでECサイトを構築している場合は、必ずそれらとレコメンドエンジンとの連携性を確認しておきましょう。ベンダーの提携先によっては、サイトにレコメンドエンジンを埋め込めない可能性があります。

2. 課金体系

レコメンドエンジンの料金体系は、月額制と従量課金制があります。従量課金制は以下2パターンの課金方式が一般的です。

クリック課金の場合、レコメンドエンジンの導入によって商品クリック数が増えると、売上とともに課金も上昇し、費用対効果は商品単価に左右されることとなります。あらかじめPV数と想定されるコンバージョンを算出し、コストの妥当性を見積もっておきましょう。

3.  外部ツールとの連携

レコメンドエンジンは、外部の業務システムやWebサービスとデータ連携が行えるものがあります。連携先は製品によって異なりますが、たとえば、レコメンドエンジンで生成された月間ランキングのコンテンツを、Web接客ツールでポップアップ表示させるといったことです。

ただし、連携できる数や種類が多ければ良いというわけではありません。ベンダーによっては、ツール連携がオプション枠での提供になる場合もあるため、業務プロセスの中で本当に必要なデータ連携か、何が優先すべき連携ツールかを確認しましょう。

レコメンドエンジンを利用する際の注意点

レコメンドエンジンを利用する際の注意点は以下の2点です。

(1) 商品数が少ないサイトでは費用対効果が見込めない

レコメンドエンジンは、多くの商品の中からおすすめを提案することを前提として、商品とユーザーの蓄積データに基づくレコメンドを行うものです。そのため、取り扱い商品が少量、または限定的なサイトでは十分な費用対効果が見込めない可能性があります。

商品情報やユーザーの閲覧履歴といった取得データが少なければ、分析結果に偏りが出て正確な傾向が見えにくく、レコメンドの精度にも影響します。また、サイト内の商品が少ない場合は、ユーザーが自身の求める情報を簡単に探すことができるため、そもそもレコメンドエンジンの特性を活かしにくいです。

(2) ある程度のデータが蓄積されるまでは精度が安定しない

導入直後からデータが十分に蓄積されるまでの間は、レコメンドの精度が安定しない「コールドスタート問題」を念頭に運用するようにしましょう。

たとえば、新規追加したアイテムは、別のアイテムと一緒に購入されたり閲覧されたりしないうちは、データ不足によってレコメンドが表示されません。また、新規ユーザーへのレコメンドも同様に、そのユーザーの行動履歴が蓄積されるまではレコメンドにバラつきが生じます。

運用を続けてもレコメンドの表示や精度がなかなか安定しない場合は、サイトへの流入数と回遊率の増加を先に取り組むべき課題と捉えた方がよいでしょう。