レコメンドエンジンとは？成果を出すポイントとおすすめサービス3選【2024年最新版】

レコメンドエンジンは、AIが発達したことで、高精度なものを低価格で導入しやすくなりました。しかし、レコメンドエンジンの導入をご検討の方には、以下のような悩みを抱えている人も多いのではないでしょうか。

• レコメンドエンジンがどのようなものかわからない
• レコメンドエンジンを導入するメリットがイメージできない
• どのようなレコメンドエンジンを選ぶべきかわからない

本記事ではECサイトや自社サービスなどへレコメンドエンジンを導入したい方向けに以下をわかりやすく紹介します。

• レコメンドエンジンの特徴や仕組み
• 導入するメリット
• レコメンドエンジンを選ぶポイント
• おすすめのレコメンドエンジンサービス

この記事を最後まで読んでいただくことで、あなたに合ったレコメンドエンジンを導入でき、売上向上につなげる方法がイメージできるようになります。

ぜひレコメンドエンジンを導入・選ぶ際の参考にしてください。

※レコメンドエンジンの導入を検討している方はシステム幹事にご相談ください。予算や導入目的から最適なサービスを選定させていただきます。相談料などは一切かかりません。

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レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンとは、ECサイトで、利用履歴などの情報を元に利用者の好みに合ったおすすめ商品を紹介する機能です。

Amazonや楽天などの大手のECサイトをはじめ、多くのECサイトでは、

「あなたにおすすめの商品」
「この商品を買った人はこちらの商品も購入しています」

のように、関連する別の商品を自動でおすすめし、購入を促します。

レコメンドエンジンが注目されるようになったのは、AIの登場により、以前と比べると格段に高精度のシステムが比較的低価格で導入しやすくなったためです。

レコメンドエンジンは年々進化し、レコメンドの精度が上がっただけではなく、リマインドなどの機能が付与できるようになり、より便利なマーケティングツールとなっています。

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レコメンドエンジンの仕組み

レコメンドエンジンと一口に言っても、商品を提案する仕組みにはさまざまな違いがあります。

レコメンドエンジンの仕組みを知ることで、自社の目的や予算にあわせて最適なレコメンドエンジンを選べるようになりますので、ここで紹介しましょう。

レコメンドエンジンの仕組としては大きく以下の6種が挙げられます。
わかりやすく解説しましょう。

他のユーザーの行動に基づいた提案

レコメンドエンジンでは、「協調フィルタリング」という機能により、他のユーザーの行動から分析したおすすめ商品の提案ができます。

例えばAの商品を購入した人はBも購入・閲覧する可能性が高いという場合に、Aの商品を購入したユーザーにBの商品をおすすめするという手法です。顧客の詳細なデータを収集する必要がなく、比較的簡単に導入できます。

ただし、十分なアクセスがなく、行動情報が十分に収集できない場合には、的確な分析ができない可能性がある点がデメリットです。コストを抑えて導入したい場合におすすめできます。

グループ分け

レコメンドエンジンは、「コンテンツベース・フィルタリング」という、商品の属性をグループ化し、ユーザーがどの属性を好むのか、データを収集する機能があります。

「商品の属性」とは、その商品の特徴を整理してカテゴリ分けした情報のことです。

たとえばファッション・アパレルでいえば、

• 商品の色
• 商品のデザイン
• 商品の材質
• 商品の価格帯
• 商品のサイズ
• 商品のブランド
• おすすめのコーディネート

など、商品の特徴を事前に整理しグルーピングしておきます。

ユーザーが「黄色い」「Tシャツ」を検索しているなら、事前に整理した商品属性をもとに

• 黄色いTシャツ
• 黄色い他のアイテム（「黄色」軸でのレコメンド）
• 別カラーのTシャツ（「Tシャツ」軸でのレコメンド）

などをおすすめとしてレコメンドするイメージになります。

簡易的な機能のため、導入コストが抑えやすく、コストを抑えたい場合におすすめできます。
一方で、同じような種類の商品ばかりがピックアップされやすい点がデメリットです。

顧客の行動傾向からのレコメンド

顧客個別の行動傾向を分析し、提案するのが「パーソナライズド・レコメンド」です。この機能では、顧客の属性や検索履歴・閲覧履歴から、おすすめの商品を紹介します。

顧客の性別や年齢、趣味、職業などの情報から、関連性が高い商品やコンテンツを販売することで、顧客満足度だけではなく、顧客の購入意欲を促せます。

特定のAさんがXという商品を購入した際には、関連するカテゴリでより新しいモデルであるYを紹介する、などのようにおすすめします。

ユーザー個別に精度が高い提案をしやすい点が特徴です。しかし、ユーザー個別で情報を収集する必要があり、データ収集に時間がかかり、精度が高い提案ができるようになるまで、時間がかかるケースもあります。

そのため、顧客満足度を高め、長期的に利益を出したい場合におすすめです。

企業が決めたルールでおすすめする

企業が特定のルールを設定し、商品をすすめる仕組みが「ルールベース・レコメンド」です。
例えば、「商品Aを購入したら、Bの商品をおすすめする」「30代女性には、Cの商品をおすすめする」など、特定のルールを設定し、ルールに沿ったレコメンドを設定します。

キャンペーン商品やセット商品を意図的にプッシュしたいなど、企業の販売戦略を直接的に実現したい場合におすすめです。

一方で、顧客情報に基づいたレコメンドの方式ではないため、顧客のニーズに沿わない提案となる可能性には注意が必要です。

ランダムにおすすめする

複数の選択肢からランダムにおすすめを選別し、選別した結果を元に学習をすすめていくことで精度を高めるレコメンドエンジンの仕組みです。バンディットアルゴリズムと呼ばれます。

導入初期の頃は結果が出にくい傾向にありますが、徐々に学習し精度が上がることで、成果が出やすくなる点が特徴です。

マーケティングのしかたが確立しておらず、どのように商品をおすすめするべきか判断できないなど、判断に迷う場合におすすめです。

あるいは、ユーザーに対して新しい発見・出会いをしてほしいといった意図で商品をおすすめする場合にも有効です。

複数機能の組み合わせ

上記で紹介した機能のうち協調フィルタリングとコンテンツベース・フィルタリングなど、複数の仕組みを組み合わせたシステムがハイブリッドタイプです。お互いの持つデメリットを緩和させつつ、両者のいい面を生かしやすくなります。

例えば、

• パーソナライズドレコメンド：個人の行動傾向からおすすめの商品提案
• バンディットアルゴリズム　：ランダム性の高い提案

の両方を組み合わせて表示させることで、顧客の購買意欲を個別に促しつつ、おすすめ商品の分析を行えます。

目的に応じて柔軟にレコメンドエンジンを組み合わせられるため、幅広いシーンに活用できます。

ハイブリッドタイプのレコメンドエンジンはどのような機能と組み合わせるかで、メリットとデメリットが変わるため、目的に合わせどの機能と組み合わせるかの検討が必要です。

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商品提案以外にレコメンドエンジンでできること

レコメンドエンジンではただおすすめ商品を紹介するだけではなく、そのほかの機能が搭載されている場合があります。

例えば、以下のような機能が利用できます。

• リマインド
• サイト以外でのニーズ調査
• レポート機能
• ABテスト

商品提案以外にレコメンドエンジンができることを知っておくと、企業のマーケティング施策の幅も広がりますので、本章で詳しく解説していきます。

この章ではレコメンドエンジンでどのようなことができるか、解説します。

リマインド

リマインドとは、定期的に購入する商品や、カートに入れたままで購入されていない商品に対して、再度メールを送るなどして、購入忘れを防ぐ機能です。

顧客の買い忘れを防ぎ、顧客単価が上がるなどの効果が期待できます。

サイト以外でのニーズ調査

レコメンドエンジンでは、ECサイト上の行動だけではなく、自社のメールマガジンやアプリなどECサイト外のユーザー、一人一人の行動履歴を収集し、レコメンドを実施できます。

例えば、スマホアプリや広告、メールなどで、どのような商品やリンクをクリックしたかユーザーの行動情報を複数のチャンネルから収集することで、顧客のニーズを調査し、レコメンドの質をより高めることが可能です。

レポート機能

レコメンドエンジンの中には、実施後のレポートを自動作成する機能があるものもあります。
レコメンドの設置場所やターゲット条件ごとのアプローチ、リマインドの効果など、どの施策にどのくらいの効果があったか、わかりやすいデータやグラフで確認できます。

※画像引用：SILVER EGG TECHNOLOGY

これらのデータを活用することで、今後のマーケティング施策の質を向上するのにも役立つでしょう。

A/Bテスト

レコメンドエンジンでは、商品ページやレコメンドの対象などをAパターンとBパターンに分けてそれぞれの成果を比較するA・Bテストを実施することも可能です。

例えばキャンペーンの訴求内容について、2つの比較対象を用意して分析することで、どちらの方が訴求力が高いのか、調べることができます。

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ビジネスでレコメンドエンジンを利用するメリット

ビジネスでレコメンドエンジンをうまく利用するメリットを知っておくと、自社の課題がレコメンドエンジンを活用することで解決できるか判断しやすくなります。

具体的にどのようなメリットがあるのか、次で解説しましょう。

顧客の購入単価や購入頻度を上げられる

レコメンドエンジンを利用することで、顧客の単価や購入頻度を上げることで、売上アップの効果が期待できます。売上を上げる方程式として、以下のような式があります。

顧客数 × 購入単価 × 購入頻度

この中でも、顧客数を上げようとすると、広告を定期的に入れるなど費用がかかります。

上の3つの要素のうち、レコメンドエンジンで改善できるのは購入単価と購入頻度です。

レコメンドエンジンを導入することで、購入単価と購入頻度に課題がある場合に高い効果が期待できます。

個々のユーザーに合わせた対応が可能

レコメンドエンジンでは、顧客個別のニーズに合わせた対応が可能です。

レコメンドエンジンがない場合、商品提案の精度が低く、、20代女性向けの内容を40代の女性に送ってしまうなど、顧客の属性に合わない情報を流してしまうことがありました。

レコメンドエンジンでは顧客情報を分類し、行動分析するなどの機能により、顧客の属性をより細分化したアプローチが可能です。

例えば、30代女性にターゲットを絞った提案をする、商品Aを購入した人のみにBの商品を提案するなど、顧客の属性や行動を細分化した商品提案が可能となり、マーケティング施策の質を高められます。

売れ筋以外の商品を販売しやすい

レコメンドエンジンの魅力は、売れ筋ではないが、少数でも販売されているロングテール商品を販売しやすいことです。これらの商品は1つ1つの売上は大きくありませんが、全体で見た場合に売れ筋商品の売上を超えることもあります。

ECサイトは、実店舗と異なり、スペースの限界がなく、商品を際限なく置け、レコメンドを活用すれば商品の認知もしてもらいやすいため、このようなロングテール商品の販売がしやすくなっています。

Amazonが代表的な事例で、Amazonはレコメンド機能を利用した、ロングテール商品を多数販売し、売上の大部分が売れ筋商品ではなく、数が多いロングテール商品の合計で構成されています。

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レコメンドエンジンを選ぶ際の重要なポイント

レコメンドエンジンは、できることが様々あり売上アップに貢献してくれますが、導入目的やコストなど、自社の課題に合わせたレコメンドエンジンの選定ができなくては、その効果を最大化させることはできません。

そこで本章では、最適なレコメンドエンジンを選ぶためにおさえるべきポイントを紹介します。

レコメンドエンジンを導入する目的を明確にする

レコメンドエンジンを選ぶポイントは、効果が期待できるかどうかです。そのためには、レコメンドエンジン導入で解決したい課題や達成したい目的が明確になっている必要があります。

「商品提案機能を導入したい」「最新の機能を導入したい」のように、曖昧な目的のまま導入してしまうと、思うような成果は得られにくいでしょう。

「レコメンド機能を導入し、ECサイトでの売上30%アップさせたい」「既存顧客からの売上を50%アップさせたい」のように、数字で具体的に設定する必要があります。

レコメンドエンジンを導入するサイトの規模を確認する

レコメンドエンジンを導入して効果を発揮させるためには、データ収集・分析のために一定水準以上のアクセス数やコンバージョン数（カート追加、購入等）、商品数が必要です。

アクセス数とコンバージョン数が少ない場合、提案の精度が下がり、思うような効果が得られにくくなる可能性があります。

どの程度のアクセス数・コンバージョン数・商品数が必要かどうかはサイトの規模によって異なりますので、事前に調査しておきましょう。

加えて、利用するレコメンドエンジンサービスによってはPVに比例して利用料金が増えるものもありますので、その点でも自社サイトの状況は必ず確認しておくことが大切です。

レコメンドエンジンを呼び出す想定回数を試算する

レコメンドエンジンサービスによっては

• 利用する機能の種類
• レコメンドエンジンの機能を呼び出す回数

などに比例して利用料金の金額が上がるものもあるため、必要十分な機能であるか確認することも重要です。

たとえばサイト内での

• 検索数
• ページ別の訪問数
• カゴヘの追加数
• 購入数

などが月間でどの程度見込めるかを試算しておくことで、ユーザーへおすすめ表示される回数（レコメンドエンジンが活用される回数）を想定することができます

レコメンドエンジンを活用させたいシーンをイメージしながら計算しておきましょう。

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おすすめのレコメンドエンジン3選

レコメンドエンジンは種類が多く、どのサービスを選ぶべきか、迷う人もいるのではないでしょうか。ここではおすすめのレコメンドエンジンを3つ紹介します。

さぶみっと！レコメンド

※画像引用：さぶみっと！レコメンド

さぶみっと！レコメンドは、レコメンドサービスの国内シェアNo,1のサービスで、1,700社に利用されています。

同機能のレコメンドエンジンと比較すると、約1/3の導入コストで利用可能で、費用対効果が高いことが特徴です。最短1週間で導入でき、レコメンドメールの送付機能やユーザーベースリコメンドなどのレコメンドエンジンで求められる機能が短時間で導入できます。

PV数によって、利用料金は変わり、サイトの規模に合わせた金額で利用できます。自社ですでに利用しているMAツールやサイト内検索エンジンなどと連携できるAPI連携もあり、より便利に利用することも可能です。

アイジェント・レコメンダー

※画像引用：SILVER EGG TECHNOLOGY

アイジェント・レコメンダーは、顧客の行動をリアルタイムで反映できる高精度なレコメンドエンジンです。過去の閲覧履歴から、顧客の嗜好を分析し、同じ商品にアクセスした場合でも、以下の画像のように嗜好に合わせた提案が可能になります。

※画像引用：SILVER EGG TECHNOLOGY

経験豊富なコンサルタントが、サービスの導入サポートから、導入後の改善提案まで継続的なPDCAを回し、A/Bテストやキャンペーン実施のサポートなど、成果につながる改善活動を提案してくれます。

ランキング表示機能や、ユーザーの閲覧履歴表示など、オプションで利用できる機能の幅が広く、自社で求める機能を選択しての導入が可能です。

料金についても、成果報酬型と、リクエスト従量型から選択できます。成果報酬型の場合は、成果が出なければ、コストが抑えられるため、導入リスクを抑えて利用を始められます。リクエスト従量型の場合は、導入するサービスの具体的な内容によって変わり、売上によって金額が変動しない点が特徴です。

Rtoaster

※画像引用：Rtoaster

Rtoasterは、顧客との接点を増やし、パーソナライズしたアプローチをすすめられるレコメンドエンジンです。350社以上に導入され、東証一部上場企業をはじめ、さまざまな規模の会社に利用されています。

AIやデータ活用に強みがあり、開発から、マーケティング活動への提案まで、ワンストップでサービスを提供していることが特徴です。価格は会社の課題や構想をヒアリングした上で個別の見積もりが必要になります。

対応満足度98.6%ある、無償のカスタマーサポートが利用でき、機能の使い方から、施策についてまで、細かい相談にも対応している点が特徴です。データマーケティングに関するコミュニティや、実践講座、使い方に関するトレーニングサポートなども利用できます。

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レコメンドエンジン　まとめ

本記事では、レコメンドエンジンとは何か、メリットや、機能、おすすめのサービスについて紹介しました。レコメンドエンジンは、お客さまにおすすめの商品を提案する機能で、AIの進化により、低コストかつ高機能なサービスが簡単に利用できるようになりました。

しかし、レコメンドエンジンの導入で成果を出すためには、利用目的や課題を把握し、自社に合わせたサービスを見つけて導入することが大切です。自社に合ったレコメンドエンジン選びの参考にしてください。

自社に合ったレコメンドエンジンの選定や導入のためにどの会社を選ぶべきかわからないという方は、システム幹事にご相談ください。

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