「自身のストアにレコメンド機能を導入すべきかどうか悩んでいる」
「レコメンド機能の導入でどのような効果が得られるのか知りたい」
Shopifyでストアを運営している方の中には、上記のような悩みを持つ方もいるのではないでしょうか。レコメンド機能を取り入れることでユーザーの購買意欲を促進でき、購入率アップも期待できます。
本記事では、レコメンド機能の種類と仕組み、期待できる効果や実際の事例を紹介しています。また、おすすめのShopifyのレコメンド系アプリの紹介や、アプリ導入時に気を付けるべき点についても触れているので、ぜひ最後までご覧ください。
Shopifyのレコメンド設定なら「レコメンド.amp」アプリがおすすめ
商品ごとに閲覧履歴をもとに自動で計算された高性能なレコメンドを実現
Shopifyアプリ「レコメンド.amp」で、ストア内の回遊率や顧客単価の向上をサポートします。
・閲覧データをベースにした2種類のレコメンドを提供
・レコメンドタイトルを自由に編集
・任意のページへのレコメンドウィジェットの配置(コーディング不要)
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目次
レコメンドエンジンとは？
レコメンドエンジンとは、顧客の行動パターンや好みを分析し、それに応じた商品やコンテンツをおすすめとして表示するツールです。
具体的には、ユーザーがECストアを訪れた際に「あなたはこれも好きかもしれません」という形で関連する商品やサービスを提案します。
ECストアを訪れたユーザーは、レコメンドされた商品を見るだけで欲しいと思っていた商品にたどり着ける場合もあり、購買意欲を向上させることが可能です。
レコメンドエンジンの種類と仕組み
レコメンドエンジンは大きく3種類に分けられます。
1.コンテンツベースレコメンド
2.ルールベースレコメンド
3.協調フィルタリング
ここでは、それぞれがどのような仕組みで動いているのかを解説します。
1.コンテンツベースレコメンド
コンテンツベースレコメンドは、カテゴリー・価格・色など、商品の詳細な属性情報を解析し、ユーザーの好みに合った商品を特定し提案する仕組みです。この方法では、ユーザーが過去に興味を示した商品を基に、似たような特性を持つ商品を提案できます。
例えば、ある顧客が以前ファンタジー小説を購入していた場合、同じようなテーマやカテゴリーで顧客が興味を持ちそうな別の小説を自動的におすすめすることが可能です。
コンテンツベースレコメンドのメリットは、ユーザーごとに異なる好みに関連した商品を提案できる点です。また、ユーザーが閲覧する商品データが多ければ多いほど、レコメンドの精度は向上します。
2.ルールベースレコメンド
ルールベースレコメンドは、ストア運営者があらかじめ定めたルールに従って、ユーザーに商品を表示させる仕組みです。この方法では、ストア運営者が季節やトレンド、特定のイベントなどに合わせ、推薦する商品をあらかじめ決めておくことができます。
例えば、電化製品のECストアを運営している場合、冬にはヒーターや湯たんぽなどの暖房器具を優先的に表示させることで、季節感に合わせた商品を提案できます。他にも、「商品Aを購入したユーザーには商品Bを推薦する」などの関連性に基づいた提案も可能です。
この方法は、ストア運営者側のマーケティング戦略と連動させることができるため、マーケティング施策への投資対効果を最大化することにも繋がります。
3.協調フィルタリング
協調フィルタリングは、各ユーザーに対しその人の過去の行動（購入履歴や閲覧履歴など）と類似しているユーザーのデータをベースに、パーソナライズされたおすすめ商品が提示される仕組みです。
例えば、あるユーザーがAという書籍を高く評価した場合、Aを同様に高く評価した他のユーザーが好む書籍がそのユーザーにおすすめされる、といったイメージです。これにより、個々の好みに合った、精度の高いおすすめ商品の提示が可能になります。
協調フィルタリングはオンラインショッピングサイトや動画ストリーミングサービスなどで頻繁に利用されており、ユーザー体験の向上に大きく貢献しています。
おすすめのレコメンドアプリ
レコメンド機能を導入することで、様々な効果が期待できます。しかし、Shopifyの標準機能にレコメンド機能はないため、Shopifyアプリを導入する必要があります。
下記では、おすすめのレコメンドアプリを紹介しています。自身のストアに適したものを選ぶ際の参考にしてみてください。
レコメンド.amp
レコメンド.ampは、ECサイトの商品閲覧データを利用し、ユーザーごとにパーソナライズされた商品の推薦を可能にするツールです。このアプリを利用することで、「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」という機能を実現できます。
また、本アプリでは、2種類のレコメンド方法が用いられています。1つは「協調フィルタリング」で、全ユーザーの商品閲覧データに基づいたおすすめ商品を提示します。もう1つは、個別ユーザーの閲覧履歴に基づいた推薦です。2つの方法が用いられているため、購入された回数が少ない商品でもユーザーの行動に基づいたレコメンドが可能です。
レコメンドタイトルはコーディング不要で自由に編集でき、任意のページにウィジェットを配置することもできます。より詳細な情報を知りたい方は、レコメンド.ampの詳細ページもご参照ください。
価格（7日間の無料体験あり）
| ミニマム | スモール | ミディアム | ラージ |
|---|---|---|---|
| $11/月 | $29/月 | $59/月 | $119/月 |
PeecAI
PeecAIは、パーソナライズAIレコメンドエンジンです。合わせ買い・関連・トレンドの3つのレコメンドロジックを使用し、ユーザーが興味を持ちやすい商品をサイト閲覧中に提案します。
レコメンドデザインは、ポップアップ・バナー・埋め込み形式の中から選択でき、表示位置やデザインを自由にカスタマイズできます。
優先して表示させたい商品やカテゴリーを手動で設定することもでき、ページ毎に表示設定の一括管理が可能です。レコメンドを通じて得られた成果を分析し、レコメンドを利用するユーザーの費用対効果を分析する機能も備わっています。
価格（14日間の無料体験あり）
| FREE | STANDARD（全機能利用可能） |
|---|---|
| 無料 | $29/月 |
CV Recommend
CV Recommendは、ストアのおすすめ商品表示枠に最大20個の商品を掲載できる、日本語専用アプリです。
5種類のおすすめ機能があり、ストアオーナーはマニュアルチューニングとアプリの自動学習機能を組み合わせ、オススメ商品の表示を自由にコントロールできます。また、Shopifyのデフォルト機能であるカテゴリー機能と組み合わせて使うことで、よりユーザーにフィットしたおすすめ商品を提案することが可能です。
このアプリでは、1プランでストア商品総数を制限せずに使える点が特徴的です。さらに、表示させたくない商品を除外する機能や、おすすめ商品表示枠のタイトルやテキスト情報・色・大きさなどをカスタマイズできる機能も備わっています。
価格（14日間の無料体験あり）
| CV RECOMMEND |
|---|
| $12/月 |
Looky
Lookyは、人工知能を活用した自動レコメンド機能により、商品画像に基づいた類似商品を瞬時に提案し、ユーザーのカートに素早く商品を追加できるアプリです。
全商品に検索ボタンを設置することができ、ワンクリックで類似商品を見つけられる機能が備わっています。これにより、クロスセルを促進し、平均注文額（AOV）を拡大することで売上アップを実現します。
通常収益を増やすには新規顧客を獲得する必要がありますが、本アプリでは既存顧客に焦点が当てられており、既存顧客の平均購入額を増やすことでストアの収益を向上させられます。
価格（7日間の無料体験あり）
| 小さなお店 | 標準ストア | 大きな店 | 巨大な店舗 |
|---|---|---|---|
| 無料 | $19/月 | $29/月 | $49/月 |
Shopifyでレコメンド機能を導入するメリット
レコメンドエンジンは、単にユーザーにおすすめの商品を提示できるだけでなく、ストア側にもさまざまなメリットをもたらします。
ここでは、Shopifyでレコメンド機能を導入するメリットを紹介します。
クロスセルとアップセルの機会を作れる
■クロスセル
クロスセルとは、ユーザーが購入を検討している商品に関連する商品を提案することで、追加の購入を促す販売手法です。具体的には、ユーザーが商品ページを閲覧している際、その商品に関連する商品をレコメンドすることで、ユーザーが追加の商品を購入する可能性を高められます。例えば、ユーザーがTシャツを閲覧している場合、そのTシャツに合うパンツやシューズをレコメンドすることで全身コーディネートを提案でき、追加購入を促すことができます。
■アップセル
アップセルとは、ユーザーが購入を検討している商品よりも高価な商品や上位モデルを提案することで、より高い価格帯の商品への購入を促す販売手法です。具体的には、ユーザーが商品ページを閲覧している際、その商品の上位モデルやより高機能な商品をレコメンドすることで、アップセルの機会を創出できます。例えば、ユーザーが中級モデルのデジタルカメラを閲覧している場合、上級モデルのカメラをレコメンドすることで、より高い価格帯の商品への購入を促せます。
このように、レコメンド機能を活用することでユーザーの行動履歴や嗜好に基づいた最適なクロスセルやアップセルの提案を行えます。ユーザーにとって価値のある商品やサービスを提供することで、購入に対するハードルを下げることができます。
また、レコメンド機能から得られたデータを分析し改善を継続することで、クロスセルやアップセルの成功率を高め、収益の増加にも繋げられます。
データを多面的に活用できる
レコメンド機能では、ユーザーの行動データや購買データを収集でき、それらを分析することでユーザーに対し最適な商品提案を行うことができます。収集されたデータは、単にレコメンド機能の改善にとどまらず、下記のような様々な側面での活用が可能です。
- ユーザーニーズに沿った商品開発
- データに基づく在庫管理
- マーケティング施策の改善
- 行動データを分析しユーザーエクスペリエンスを改善
- 問い合わせ内容を分析しFAQを作成
収集されたデータを分析し活用することで、ECサイトの総合的なパフォーマンス向上に繋げることができます。
顧客の購買意欲を後押しできる
顧客1人ひとりに合わせた提案ができるレコメンド機能であれば、顧客の行動履歴や嗜好に基づいて、関連性の高い商品を自動的に提案します。顧客の好みそうな商品を先回りして提示できるため、顧客は短時間で自分に合った商品を発見することができ、購買意欲を高められます。
また、レコメンド機能は顧客の潜在的なニーズを掘り起こすことも可能です。顧客は自分が欲しい商品を明確に認識していない場合もありますが、レコメンド機能は顧客の行動履歴から、顧客が興味を持ちそうな商品を予測し提案できます。これにより、顧客は自分が欲しいと思っていなかった商品に出会うことができ、新たな購買意欲を喚起できます。
レコメンド機能の導入事例
ここでは、レコメンド機能を導入することでどのような効果が期待できるかを紹介します。
実際の事例を参考にすることで、自身のストアにも活かせるヒントを得られるでしょう。
売上向上に繋がった事例｜NOCE
「NOCE（ノーチェ）」は、シマダトレーディングが運営するインテリア家具・雑貨の店舗です。
課題
コロナ禍で来店客数が減少したものの、自宅での過ごし方を見直すトレンドが生まれました。その結果、顧客はオンラインで商品に目星をつけた後に店舗で実物を確認し、購入する傾向にあることがわかりました。
解決策
このような変化に対応するため、NOCEオンラインストアでは、家具選びのナビゲーションとしてレコメンドエンジンを導入。レコメンドの主な目的は、お客様に新しい発見を提供し、ライフスタイルに合った商品を見つけてもらうことでした。
成果
レコメンドエンジンの導入により、コンバージョン率の向上が明確に確認でき、レコメンドを通じた平均購買数が通常より高くなるなどの成果を出すことに成功しました。
参照：レコメンド技術で コーディネート提案を活性化 – 「NOCE」
カゴ落ち解消に成功した事例｜株式会社エキップ
株式会社エキップは、花王グループのカネボウ化粧品の子会社で「RMK」「SUQQU」「athletia」の3ブランドを国内外で展開している企業です。2020年12月に、全ブランドのECサイトにレコメンド機能を導入しました。
課題
レコメンド機能を導入した背景として、同社では実店舗を主体としたカウンセリング型の商品提供を行っていましたが、Web接客の必要性も感じていました。しかし、グループ共通のECプラットフォームを使用していたため、システム改修の遅さやグループ内での調整に時間を要し、Web接客の優先度を上げることが困難でした。特にカート内での商品購入完了前の離脱（カゴ落ち）が大きな課題でした。
解決策
この問題を解決するため、タグ設置のみで導入が可能なレコメンド機能を導入します。
成果
レコメンド機能を導入した結果、カート離脱の防止において30％の改善を達成し、Web接客による購入数を約1.3倍に増加させることに成功しました。レコメンドエンジンの導入により、顧客満足度と売上の向上を実現させることに成功した事例です。
参照：カート内でのWeb接客で売上件数1.3倍！ 送料無料までの不足金額表示とそれに応じた商品レコメンドをポップアップで後押し
回遊率・離脱率が改善した事例｜イトキン株式会社
イトキン株式会社は70年以上の歴史を持つ老舗アパレルメーカーで、「a.v.v」「コシノヒロコ」など、20以上の多様なブランドを展開しています。
課題
イトキンのECサイトでは多くのブランドを1つのサイトで販売していたため、各ブランドの個性を維持しつつ、サイト全体に一貫性を持たせるのが難しいという課題を抱えていました。
解決策
そこで、2017年のサイトリニューアルに合わせ、レコメンド機能を導入します。顧客が商品ページ間で離脱する傾向を改善するため、レコメンドエンジンを利用し、アイテム詳細ページから別アイテムへのリンクを作成し、顧客にスムーズな商品探しを体験してもらうことを目指しました。
成果
レコメンドエンジンの導入により、クロスセル、アップセルへの貢献度がトラッキングできるようになり、顧客がレコメンドを利用した際の複数購入割合が確実に上昇しました。また、顧客が一覧ページに戻らなくても次の商品を見られるようになり、回遊率・離脱率の改善が実現しました。
参照：丁寧なコミュニケーションが、20を超えるブランドのECを支える – 「イトキンオンラインストア」
注文数が増加した事例｜洋服の青山
洋服の青山は、47都道府県すべてに出店しており、郊外を中心に700店舗以上を展開しているビジネスウェア専門店です。ターゲットは、ビジネスパーソンとなる10代後半から仕事をリタイアされた方まで、幅広くアプローチしています。
課題
洋服の青山のECサイトでは、カテゴリーベースでのレコメンド機能は搭載していました。しかし、ユーザーに対し画一的な提案しかできておらず、クリック率が低いという課題を抱えていました。
解決策
そこで、ユーザーの過去の閲覧傾向や行動履歴を分析しながら商品を提案できるレコメンドエンジンに切り替え、ひとり1人にパーソナライズされた商品提案を実現します。
成果
その結果、月の平均注文数は7〜8％向上し、ユーザーのより細かいニーズにもアプローチできるようになりました。
参照：洋服の青山と SUIT SQUARE が推進する「パーソナライズ化」をメインとしたWEB戦略とは？ – 「青山商事」
アプリを導入する上で気をつけるべきこと
ここでは、レコメンドアプリを導入する上での注意点を解説します。
1.ユーザビリティの高さ
Shopifyでレコメンドアプリを導入する際、直感的に画面操作ができるか、迷うことなく操作できるかなど、ユーザビリティの確認が必要です。ユーザビリティが高いアプリであれば、顧客は欲しい商品を簡単に見つけることができ、スムーズに購入できます。
また、ストアの利便性が高いとリピート購入にも繋がりやすく、売上の向上も期待できます。反対に、画面操作が分かりにくかったり、購入に進むまでのプロセスが複雑なものを導入してしまったりすると購入率が下がる原因にもなるため、注意が必要です。
2.カスタマイズの幅
レコメンドアプリを選ぶ際、どの要素でどのくらいカスタマイズできるかを確認しておくことも重要です。カスタマイズの幅が広いアプリの場合、ストアの雰囲気や世界観を統一させることができ、ストアを訪れたユーザーに違和感を抱かせることなくアプリを使用してもらえます。また、レコメンドの形式が変更できるアプリであれば、ブランドイメージやターゲット層に応じて形式を変更させることもでき、顧客エンゲージメントを高められるでしょう。
例えば、ポップアップ形式のレコメンドは新規顧客へのアプローチに効果的ですが、常連顧客には埋込形式の方が適している場合があります。
加えて、表示位置やデザインをシーズンごとに変更することで、顧客の関心を引きつけ続けることが可能です。
3.費用対効果
アプリを導入する際は、そのアプリによって期待できる売上の増加と、アプリ運用のためにかかる費用をしっかりと考えることが大切です。高価なアプリが必ずしも最良の結果をもたらすわけではないので、ストアの規模や目的に合ったアプリを選ぶ必要があります。
無料で試せる期間があるアプリも多いため、無料期間を利用して実際にアプリが自分のストアに合っているかを確かめるのも良い方法です。
4.やりたいことができる機能が備わっているか
アプリを導入する際、自身のストアで実現したいレコメンド機能をリストアップし、それを実現できる機能が備わっているかを確認することが重要です。
例えば、顧客の購買行動や好みに基づくパーソナライズされた商品推薦機能や、レビューを活用した信頼性の高いレコメンド、季節や特定のイベントに合わせた商品の提案など、機能や使用方法を検討する必要があります。
また、顧客のエンゲージメントを高めるためのインタラクティブな機能や、レコメンド結果の精度を向上させるためのデータ解析ツールの有無も重要な検討ポイントです。これらの要素を総合的に考慮し、自身のストアに最適なレコメンドアプリを導入しましょう。
5.カスタマイズの幅
アプリによって、カスタマイズできる幅は異なります。そのため、自身のストアに合わせたカスタマイズがどの程度できるかを事前に確認した上で導入する必要があります。
店舗のブランドイメージやコンセプトとレコメンド機能に統一感が出ることで、ユーザーは違和感を抱くことなく、スムーズな購入体験を提供できます。
また、ユーザーの行動や好みに応じてレコメンドロジックを調整できる柔軟性も、効果的なカスタマイズを実現するための大切なポイントです。
まとめ
レコメンドアプリを導入することで、顧客は欲しい商品を見つけやすくなり、購買体験を向上させられます。自身のストアにとって最適なアプリを選び、上手く活用することで、顧客満足度を高められるでしょう。
レコメンドアプリを選ぶ際は、本記事で触れた内容を参考にしていただけますと幸いです。
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