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レコメンドとは、ECサイトを閲覧しているユーザーに対しておすすめの商品やコンテンツを表示する機能です。Shopifyにおいてもこのレコメンド機能は、ユーザーの購買意欲にかかわる重要な役割があります。本記事では、レコメンド機能の目的やレコメンドエンジンの種類を紹介していきます！
Shopifyにおけるレコメンドとは
Shopifyにおけるレコメンドとは、ユーザーが過去に閲覧した商品や購入した商品の履歴のデータに基づき、ユーザーが気になるであろう商品へとおすすめすることです。
例えば、ユーザーがゲーム機を購入したとして、その場合そのゲーム機に対応するリモコンやカセットをおすすめすれば、気になるユーザーは多いはずです。
このように過去の購入・閲覧データからユーザーに合った商品をおすすめすることで、顧客単価を上げ、自社の利益を向上することが見込めます。さらに細かなレコメンドを行う目的としては、以下の3点に大別できます。
目的1:ユーザーの離脱防止
1点目は、ユーザーがECサイトから離脱してしまう事を防止する目的があります。
「自分の望む商品がなかなか見つからない」「サービスが使いづらい」とユーザーが感じてしまうと、せっかくECサイトに訪れてくれたユーザーが何も購入しないまま離れてしまう可能性があります。
レコメンドによって、ユーザーが望む商品をこちらから提案できれば、ユーザーの離脱率を下げることに繋げることが可能です。ECサイトを訪れてくれたユーザーに対して、最適な提案を行うためには、レコメンドは必須のサービスと言えます。
目的2:買い忘れの防止
2点目は、ユーザーの買い忘れを防止できる点です。
「セットで購入する予定だったが忘れていた」や「そもそもその商品があることを知らなかった」などといった声は少なくありません。このようなケースは、自社の製品をユーザーに届けるという観点において機会損失と言えます。
レコメンドによって、こちらからユーザーにおすすめ商品を提案することでこのような機会損失を軽減できます。
目的3:ユーザーのリピート率向上
3点目が、リピート率の向上を見込めることです。
リピート率向上を狙うには、ユーザーをライトユーザーとロイヤルユーザーに分けて考える必要があります。
ライトユーザーとは、頻度は少ないが、これまでに何度か利用経験があるユーザーです。
このようなユーザーに対しては、自社製品との接点を増やし、継続的に目に触れてもらう必要があります。
一方でロイヤルユーザーとは、頻繁に利用するユーザーのことです。このような元々自社商品との関係性が構築できているユーザーに対しては、更に利用頻度を高めてもらう事や、客単価を上げる、という事を考える必要があります。
レコメンドによって、おすすめ商品の提案を行う事で上記2種類のユーザー層に対してリピート率の向上を見込むことができます。
4つのレコメンドエンジン
上記で紹介してきたレコメンドは、「レコメンドエンジン」というシステムを導入することで実現可能です。
レコメンドエンジンとは、「ユーザー（消費者・サイト利用者）の過去のデータ（閲覧履歴・購入履歴など）からそれぞれの趣味嗜好に合った商品を提案するシステム」です。
下記では、目的によって異なる4つのレコメンドエンジンを紹介します。
1.ルールベースレコメンド
ルールベースレコメンドとは、「商品Xを購入したユーザーには、関連性の高い商品Yを提案する」というように、予め決められたルールに基づき提案を行うレコメンドです。
例えば、ゲーム機を購入したユーザーに対して、ゲームカセットやリモコンなどのアクセサリを紹介するといったような提案が可能です。
ルールベースレコメンドは、キャンペーン商品や期間限定商品などのように、自社が押し出したい商品を提案するのに有効です。一方で、自社の意向が先行してしまうため、それぞれのユーザーにパーソナライズされた提案はしにくくなります。
2.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とは、テキスト情報や属性情報などのコンテンツ（内容）を基に類似性を評価し、内容が近いものを提案するレコメンドです。コンテンツベースレコメンドの中でも、幾つか種類があり、単語の類似を評価するものや、機械学習の手法の一つである教師あり学習を用いて評価するものなどがあります。
コンテンツベースレコメンドでは、ユーザー情報がない場合でも、テキスト情報などのコンテンツのみで、ユーザーの趣味嗜好を分析し商品を提案できます。
3.協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、ユーザーの閲覧履歴・購入履歴などのデータに基づき、現在閲覧中の商品と関連するおすすめ商品を表示するレコメンドです。
従来のレコメンドエンジンでは、「この商品を見ている人はこの商品も見ています」といったような、誰が訪れても同じ商品を提案するシステムでした。
協調フィルタリングでは、ユーザーそれぞれの行動履歴から、おすすめ商品を提案する為、よりパーソナライズされ、質の高い提案を行うことができます。
4.ハイブリッドレコメンデーションシステム
ハイブリッドレコメンデーションシステムは、複数のレコメンドシステムを組み合わせたハイブリッド型のレコメンドです。
ハイブリッドレコメンデーションシステムは、某動画配信サービスなどで使用されています。例えば上記で紹介した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を組み合わせることで、ユーザーの過去の行動履歴からだけではなく、似たテキスト情報を持つ作品を提案することで更に質の良い提案を行う事が可能です。
まとめ：レコメンド機能の目的を理解してShopifyへのアプリ導入を進めましょう！
本コラムでは、Shopifyにおけるレコメンド機能やその種類、特徴を紹介してきました。ユーザーに最適な提案を行い、自社の製品を届けるためには、レコメンドを活用することが不可欠です。
and.d社が提供するレコメンド.ampでは、ユーザー一人一人に合った提案ができることはもちろんのこと、「リアルタイム機械学習による高性能レコメンド」「サイトに合わせて自由にカスタム可能」「クリックのみで簡単に実装可能」といった特徴があり、EC運営者の売上向上をサポートできます。ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。
また、レコメンド.ampの機能や強みについてこちらの記事でも紹介していますので併せてご覧ください。
