ECサイトの売上をアップするレコメンドAIサービスの比較資料を無料でプレゼント

最終更新日:2024/04/04

昨今、国内のECサイトだけでも180万店舗を超える数があり、加えて様々な評判サイトや広告など製品・サービスに関する情報は溢れています。このような状況の中、顧客が自分にベストな製品・サービスや潜在的ニーズがあるものに出会える確率はかなり低いといえるでしょう。この課題を解決するため、最新のレコメンドエンジンを用い、顧客に関するデータをフル活用して、顧客一人ひとりに合った情報を提供する事が重要です。

レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンとは、インターネットのECサイトなどで、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を、独自のアルゴリズムで解析して、お勧めの商品を表示するレコメンドシステムです。サイトへの訪問者が購入したり見たりした商品と関連性があり、購買意欲をかきたてるような商品を提案することで、顧客が欲しいと思う情報を探すのを手助けします。

レコメンドエンジンは機械学習とその処理環境の技術改革によって、関連商品の提案のほかにも、顧客のマウスの動作からAIが顧客の行動をリアルタイムで解析できるほどになりました。製品の選定を進める前に、まずはレコメンドエンジンの主な機能について表にまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

レコメンド機能の分類

「AIが類推した関連製品も一緒に購入してほしい」⇒アイテムベース

「過去のお客様の行動履歴のデータを有効活用したい」⇒閲覧履歴タイプ

「過去のお客様の購買履歴のデータを活用したい」⇒購買履歴タイプ

「お客様の好みをAIに解析してもらいたい」⇒パーソナライズ

「担当者イチオシの製品を紹介したい」⇒ルールベース

あなたのECサイトでやりたいことは見つかりましたか？ECサイトの課題に合った機能が導入を検討しているサービスに搭載されているかよく確認することが必要です。

レコメンドエンジンを導入する前に知っておくべきこと

また、レコメンドエンジンを導入する前に知っておくべき注意点についても触れておきます。

①コールドスタート問題

従来、レコメンドエンジンには、ユーザーの行動履歴や閲覧履歴などのデータが溜まるまで、最適なレコメンドができないという問題があります。レコメンドAIは、既に汎用的な学習済みモデルを利用することで、すぐに効果が期待できるサービスもありますが、導入直後はレコメンドの質が高くないことがあります

②閲覧・評価・購入が少ないコンテンツ問題

閲覧数、ユーザーの評価、購入数が少ない商品は他のページにレコメンドとして掲載されにくい問題があります。購入数が少なくても、特定のユーザーにニーズの高い商品というものがあり、このような製品のレコメンドは苦手な場合が多いです。必要に応じて、運営側が製品をピックアップし、ルールベースでのレコメンドをする必要があります。

このようにレコメンドエンジンにもいくつか課題があります。製品を選ぶ際メーカーにどのような対策が可能か確認する必要があります。高機能のレコメンドAIによっては、これらの問題を解決している製品もあります。そこで、高機能のレコメンドAI製品の導入を検討されている方に、弊社が厳選したレコメンドAI製品の比較資料を提供しています。ぜひ、貴社の導入・検討にお役立てください。