こんにちは。ビーズクリエイト デザイナーの野尻です。
ここ5年でECの市場規模は日本内に限っても1.5倍となっており、今後も継続した成長が予測されています。
特にこの2年コロナ渦の影響でネットショッピングの機会が増えた人は大幅に増加したのではないでしょうか。
そんなご時勢ですが、みなさん実際のネットショッピングにおいて、どのようにして商品を選んでいるでしょうか？
「この商品を買ったユーザーはこんな商品にも注目しています」「このアイテムを見ている人におすすめ」こんな表示から商品を購入したことのある方、けっこう多いかと思います。
これらの表示は「レコメンド」と呼ばれ、「おすすめの商品」を自動的にピックアップしてくれる機能です。
なんと、amazon.comの売上の35%はレコメンドエンジンによって生み出されているとのこと。（2020年時点）
参考：https://evdelo.com/amazons-recommendation-algorithm-drives-35-of-its-sales/
今回は、上記サイトに掲載されている様々なレコメンドをまとめてみました。
①最も人気のある製品の推奨
いわゆる人気商品のランキングです。
日本のECでもよく見かける基本的なレコメンドです
②レビューベースの製品推奨
レビュー評価の高い商品のレコメンドです。
仮に200円程度の価格差がある、2つの類似した製品を検討している場合、73％はより高い評価のより高価な製品を購入する傾向にあるそうです。
参考：https://www.emarketer.com/content/consumer-trust-relies-heavily-on-reviews-and-brand-honesty
③パーソナライズされた製品の推奨
ユーザーの興味・好み・過去の購入履歴などから類推された商品のレコメンドです。
オンラインユーザーは、パーソナライズされたレコメンドと引き換えに個人データを共有するというデータがあるそうです。
参考：https://www.smartinsights.com/ecommerce/consumers-personalized-marketing-engagement/
Amazonでは、上記のような個人データを登録していると、個別のタイムセールなどの特典を受けることができます。
④類似した製品の推奨
基本的には同じカテゴリの商品を表示することをはじめ、タグ、価格、色、パターン、機能、タイトルなどに基づいて類似商品を推奨するような高度な機能を持っているそうです。
⑤他のユーザーが購入した商品の推奨
日本人が特に大好きな、「みんなが買っている」という社会的な価値証明を利用したレコメンドです。
これは、協調フィルタリングという機能を用いて適用されているようです。
⑥ショッピングカートページのおすすめ商品
ショッピングカートページに掲載するレコメンドで、ショッピングカートの内容に基づいて他の商品を推奨するものです。
例えばショッピングカートに入れた商品のオプション・アクセサリーなどは特に効果が高いようです。
⑦よく一緒に購入される商品
ファッションサイトなどでよくみられるレコメンドです。
多くのデータが必要とされるため、データが集まる大手サイトなどでしか活用は難しいかもしれませんが、効果的なアプローチとなる可能性があるとのこと。
⑧最近見た製品
ユーザーが最近みた商品を表示するレコメンドです。
これはEC-CUBEなどでもプラグインを用いて比較的簡単に導入が可能です。
いかがでしたでしょうか。
一言にレコメンドといっても多くの切り口が存在しています。
また、敷居が高いもの、低いもの様々ですので、導入の際には状況に応じて検討する必要がありそうです。
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