レコメンドシステムとは？　マーケティングのビギナーへ基礎知識から選び方まで解説

レコメンドとは「おすすめ」のこと

レコメンド（Recommend）とは、日本語で「おすすめする」「推薦する」といった意味の英単語です。日常会話でも「レコメンドする」「今日のレコメンドは？」などの形で、この単語を使っている方も多いかもしれません。

ECサイトにおけるレコメンドとは、訪れたユーザーに対し、個々の好みやニーズに合いそうな商品をおすすめすることです。

実店舗では、スタッフがお客様の話を聞いたり持ち物や服を見たりしながら、好みやニーズに合うと予想される商品をおすすめします。一方ECサイト上では、閲覧履歴や購入履歴などのさまざまなデータを使って、そのサイトのシステムがユーザーの趣味趣向に合うと予想される商品をおすすめ（レコメンド）します。このシステムこそが「レコメンドシステム」です。

レコメンドシステムのアルゴリズム

レコメンドシステムが商品をおすすめするアルゴリズムには、主に4つの種類があります。

• ルールベース型
• 協調フィルタリング型
• コンテンツベースフィルタリング型
• ハイブリッド型

一つずつ解説します。

ルールベース型

ルールベース型のレコメンドシステムでは、あらかじめショップが設定したルールに従って商品をおすすめします。売り出したい商品がはっきりしているときは、ルールベース型が有効とされています。

例

• クリスマスやバレンタインなどのイベント特集ページから来たユーザーには、各種イベントギフトをおすすめする
• 閲覧履歴にお茶が記録されているユーザーには、一緒に食べることが予想されるお菓子もおすすめする

協調フィルタリング型

協調フィルタリング型のレコメンドシステムでは、ECサイトを訪問したユーザーの行動や評価に基づいて、関連性の高い商品をおすすめします。

まずはECサイトにやってきたお客さんの閲覧履歴や購入履歴、商品に対する評価などのデータから、興味関心の傾向を分析します。そして、興味関心が類似していると予想される他のユーザーの購買率が高い商品をおすすめする仕組みです

例

• 「一緒にこの商品はいかがですか？」という文言とともに、クリアファイルを買い物かごに入れたユーザーに、整理用のボックスをおすすめする
• この商品を見ている人はこちらも一緒に見ています」という文言とともに、プリンターを買うユーザーにコピー用紙をおすすめする

コンテンツベースフィルタリング型

コンテンツベースフィルタリング型は、商品の特徴に基づいて、関連するアイテムをおすすめする仕組みです。ある商品を購入しようとしているユーザーに対して、同ブランドの別な商品や、一緒に使うと便利な商品を提示します。

例

• 「この商品に関連するその他の商品」と銘打ち、ハイカットのスニーカーを買おうとしているユーザーにローカットをおすすめする
• 「コーディネートのアイデア」と銘打ち、ジーンズを買おうとしているユーザーに同じブランドのシャツをおすすめする

ハイブリッド型

ハイブリッド型は複数のアルゴリズムの組み合わせです。ユーザーの情報量やアイテムの関連性の強さなど、ケースバイケースでアルゴリズムを使い分けます。

例

• 初めて訪れたユーザーには、検索したアイテムに基づくコンテンツベースフィルタリング型でおすすめする
• 購入したことがあるユーザーには、閲覧履歴や購入履歴から協調フィルタリング型でおすすめする

レコメンドシステム導入のメリット

レコメンドシステムの導入にはさまざまなメリットがあります。本項では、主な3つのメリットについて解説していきます。

• 購買率の向上
• ユーザーエクスペリエンス（CX）の向上
• ECサイト内の回遊率と滞在時間の増加

購買率の向上

レコメンドシステムでは、前項で解説したアルゴリズムにより、ユーザーの好みやニーズに合うと予想される商品をピンポイントでおすすめします。

一人ひとりに合わせた（パーソナライズした）おすすめ商品の提案には、購買意欲を刺激する効果が期待できます。適切な商品提案を行えば、アップセル（さらに上位の商品を購入してもらうこと）やクロスセル（別の関連商品もついでに購入してもらうこと）によるユーザーの購入単価向上を図れるかもしれません。

ユーザー一人当たりの購入単価が上がれば、必然的にECサイト全体の売上高の向上も期待できるでしょう。

ユーザーエクスペリエンス（CX）の向上

CX（ユーザーの体験価値）には、一連の購買行動に対する感覚的な経験も含まれます。レコメンドシステムがCX向上に有効なのは「欲しいものが見つかった」「意外な商品に出会えた」という楽しさを提供できるからです。

実店舗での買い物の際、すてきな服をおすすめしてくれるスタッフがいるお店には、何度でも足を運びたくなるものです。オンラインショッピングにも同じことがいえます。

ECサイトで的確な商品をレコメンドされたユーザーは、実店舗と同じように、そのサイトに満足感を覚えます。「あのECサイトは私に合うものをおすすめしてくれるから、また行きたい」と、何度も訪問してくれることでしょう。よい評価をつけてくれる、高感度の高いレビューを書いてくれるといった可能性も高くなります。従ってCXの向上は、リピーターを獲得するためにとても重要です。

ECサイト内の回遊率と滞在時間の増加

回遊率とは「WEBサイトを訪れたユーザーが、そのサイト内の他のページにアクセスした割合」を表します。つまり「1訪問当たりのページビュー（PV）数」を示す指標です。

例えば商品Aを見ているユーザーに、好みやニーズに合った商品Bをタイミングよくおすすめしたとしましょう。提案を受けたユーザーは、ECサイト内のページを次々に移動し、ウインドウショッピングのような楽しい買い物体験ができます。そしてユーザーが商品ページを移動すればするほど、そのサイト内の回遊率と滞在時間は増えていきます。

レコメンドシステムを導入し、ECサイトからユーザーに能動的な商品の提案をすれば、滞在時間を増やすことが可能です。商品Aだけを見るはずだったユーザーが、提案された商品BやCの商品ページを見るため、滞在時間は自ずと長くなることでしょう。

ECサイトの購買率を上げるためには、訪れたユーザーが長く滞在し、より多くの商品ページを見ることが重要です。商品ページは訴求を目的に作られており、ユーザーが閲覧する商品ページの増加は、訴求機会の増加と言い換えることもできます。実際に「長く滞在するユーザーほど購入する可能性が高い」という調査結果も報告されています（※）。

※参考：ECのミカタ.「心地よい購入体験がリピートを呼ぶ、行動分析で見えたCVRアップ法」.
https://ecnomikata.com/original_news/16286/ ,（参照 2024-09-02）.

レコメンドシステムの導入方法と選び方

レコメンドシステムには多種多様なツールがあり、それぞれにアルゴリズムや特徴が異なります。導入の際は、どのツールなら自社が期待する効果を発揮してくれるのか、充分な検討が必要です。

本項では、レコメンドシステムの導入方法と選び方について解説します。

レコメンドシステムの導入方法

レコメンドシステムの導入方法は、次の2種類に大別されます。

• ASP型
• オープンソース型

ASP型

ASPとは、システムやアプリケーションなどを販売する事業者（ベンダー）のことです。現在ECサイトで使われているレコメンドシステムは、ほとんどがASP型だといわれています。

ASP型のレコメンドシステムはベンダーが提供しており、基本的に導入後すぐ使用できます。自社開発やサーバー設置が不要で、コストを安く抑えられることもポイントです。その反面、ベンダーがシステムを運用するため、細かいカスタマイズができないことがデメリットになる可能性があります。

オープンソース型

オープンソース型とは、一般公開されているソースコード（プログラム）を基に自社開発するレコメンドシステムです。ベンダーからシステムを提供されるASP型と異なり、自社の戦略に合わせてフルカスタムできます。自社サーバーでの管理になるため、セキュリティの面で安全性が高いこともメリットの一つです。

しかし、オープンソース型のレコメンドシステムを開発するには、高い技術力と開発コストが必要です。ASP型のように、すぐに使用開始というわけにもいきません。そのためオープンソース型は、主に大企業や開発可能な技術者が在籍する企業で用いられています。

レコメンドシステムの選び方

レコメンドシステムを選ぶ際は、次の検討が必要です。

1. どのような機能が必要なのか（何のために導入するのか）
2. ECサイトとの互換性があるか
3. 費用対効果があるか

1. どのような機能が必要なのか（何のために導入するのか）

最初に「何のために導入するのか」を明確にしておきましょう。目的をはっきりさせることで、自社が必要とするレコメンドシステムの機能を把握できます。
下記はその一例です。

目的	必要な機能
リピーターを増やしたい	ユーザーの購買履歴に基づくレコメンド機能
ユーザー一人当たりの購入数を増やしたい	関連した商品を提案するレコメンド機能
新しい商品の購入数を増やしたい	新商品のレコメンド機能

2. ECサイトとの互換性があるか

現在のECサイトが、全てのレコメンドシステムと互換性を持っているとは限りません。ECサイト側のシステムによっては、限られたレコメンドシステムしか導入できないこともあり得ます。

互換性を確認するには、導入候補にピックアップしたレコメンドシステムのベンダーに問い合わせましょう。またECサイトのシステム自体に、あらかじめレコメンド機能が搭載されている場合もあります。

3. 費用対効果があるか

一般的にレコメンドシステムは、アクセス数が少ないと精度や効果が上がらないといわれています。導入する際は、費用対効果のしっかりとした見極めが必要です。また導入や運用にかかるコストと工数は、システムの種類や機能によって大きく異なります。

レコメンドシステムは、複雑な設定なしにすぐ使えるものから、細かい設定や専門知識が必要なものまでさまざまです。場合によっては、技術者の人件費や工数が必要なこともあるでしょう。複数のアルゴリズムを組み合わせるハイブリッド型は、特にコストが高くなりがちです。

WEB接客に優れたレコメンドシステム「Flipdesk」

前述したとおり、レコメンドシステムにはいろいろなものがあります。本項では数あるレコメンドシステムの中から、WEB接客に優れた「Flipdesk（フリップデスク）」をピックアップしてご紹介します。

WEB接客の重要性

オンラインビジネスでは、ECサイトを訪れたユーザー一人ひとりに合わせた「WEB接客」が、差別化と成功のカギです。WEB接客を充実させ、ユーザー体験（CX）の満足度を上げることで、次のメリットが期待できます。

• ロイヤルカスタマー（常連客）を獲得できる
• 既存ユーザーのリピートを維持できる
• ECサイトを訪れた新規ユーザーを顧客にできる
• ブランドイメージが上昇する

ユーザーはECサイトに対し「欲しい商品がなかなか見つからない」「コンテンツが多すぎて逆に探しにくい」など、不満を抱えがちです。そのため多くのユーザーが、パーソナライズされたWEB接客を望んでいるといわれています。

Flipdesk（フリップデスク）のWEB接客

Flipdesk（フリップデスク）の特徴は、豊富な機能を活用したWEB接客です。搭載された各機能が連携してWEB接客をパーソナライズし、ユーザー一人一人のCXを充実させます。なお、導入のためのECサイト改修は不要です。

またFlipdesk（フリップデスク）にチャットボット「Cross Talk（クロストーク）」を組み合わせることで、さらなるCX向上が期待できます。Cross Talk（クロストーク）は単なるチャット機能だけはなく、Flipdesk（フリップデスク）とデータを共有して、ECサイトごとのオリジナルターゲティングに寄与します。

Cross Talk（クロストーク）の強みは一問一答やシナリオ形式での回答、有人チャットへの連携です。これにより、ユーザーの疑問をタイミングよく解決できます。

頻繁なチャットは煩わしく逆効果になりがちですが、Cross Talk（クロストーク）はこの点にも配慮しました。Flipdesk（フリップデスク）のターゲティング条件を使用し、必要と判断したときだけチャットを表示します。

【まとめ】

レコメンドシステムの導入で快適なWEB接客を

レコメンドとは、ユーザー一人一人にパーソナライズされたおすすめ商品を提案することです。ECサイトにレコメンドシステムを導入すると、ユーザーの購入履歴や閲覧履歴などを分析し、最適と思われる商品をおすすめできるようになります。

レコメンドシステムの導入には、購買率やECサイトの回遊率上昇など、さまざまなメリットがあります。中でも大きく期待が持てるのは、CXの向上・改善による「WEB接客」のクオリティアップです。レコメンドシステムにはさまざまな種類があるため、自社の目的やECサイトに合わせてご検討ください。

近年では、WEB接客の重要性はますます高まっています。Flipdesk（フリップデスク）やCross Talk（クロストーク）などの専用ツールを活用すれば、より効果的なレコメンド戦略を展開できることでしょう。