ECサイトにおけるレコメンドとは

レコメンドとは、ECサイトに訪れたユーザーに対して最適な商品やコンテンツを「おすすめ」として自動的に表示する仕組みを指します。
インターネット上で商品の注文ができるECサイトにおいては、過去の購入履歴や閲覧した商品、カートに入れたアイテムなどの情報に基づいて、ユーザーのニーズに合致する商品を提示することが特徴です。

このようにECサイト上に「おすすめ」を表示する一連のシステムの仕組みは、「レコメンドエンジン」と呼ばれます。ECサイトのほかにも、動画配信サービスやニュースサイト、求人サイトなどのさまざまなWebサービスで活用されています。

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代表的なレコメンドエンジンの分類

レコメンドを実現する技術は、収集するデータや分析のアルゴリズムによって複数のタイプに分けられます。ECサイトの特性に合わせて適切な手法を選択することで、アプローチの効果を高められます。

ここからは、代表的な5つのレコメンドエンジンを紹介します。

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➀パーソナライズレコメンド

パーソナライズレコメンドは、特定のユーザーが過去に行った行動履歴に基づいて、おすすめ商品を表示する仕組みです。ほかのユーザーの行動データは参照しないため、「個人の嗜好」に深く寄り添ったきめ細やかな提案が可能になります。

▼パーソナライズレコメンドの仕組み

ユーザーにとって興味のある可能性が高いと推測される商品を絞って提示することにより、購買意欲を高める効果が期待できます。

②コンテンツベースフィルタリング

コンテンツベースフィルタリングは、ユーザーの過去の行動パターンからその人が好む商品の特性を抽出して、その特性を持つ類似商品を提示する仕組みです。
例えば、ユーザーが特定のTシャツを閲覧した場合に、その商品のタグ（例：綿100%、青、Vネック）と共通するタグを持つ「別の青いVネックのシャツ」を提案します。

▼コンテンツベースフィルタリングの仕組み

コンテンツベースフィルタリングでは、ECサイトでの購入履歴の少ない新規ユーザーに対しても効果的な提案ができる点が強みです。一方で、ユーザーの潜在的なニーズを満たす新たな発見を提案することは難しくなります。

③協調フィルタリング

協調フィルタリングは、ユーザーの行動パターンが似ている複数ユーザーの購入傾向を基におすすめ商品を選定して表示する仕組みです。
購入された商品と一緒に買われる傾向が高い商品を提案する「アイテムベース」と、行動パターンが類似するユーザーの購入記録からおすすめを提案する「ユーザーベース」の2種類の方法があります。

▼協調フィルタリングの仕組み

協調フィルタリングは、現在主流とされているレコメンドエンジンとなっており、ユーザーが興味を持つ可能性のある意外な商品を提案できることが強みです。ただし、購入者のデータ量が少ないECサイトでは、パーソナライズすることが難しくなります。

④ルールベース型レコメンド

ルールベース型レコメンドは、事前に設定したルールにのっとりおすすめを提示する、もっともシンプルな仕組みです。データに基づく分析は行わないため、販売戦略に基づいて特定の商品を誘導できるようになります。

▼ルールベース型レコメンドの仕組み

ルールベース型のレコメンドでは、運営側が在庫を消化したい商品やプロモーションを強化したい目玉商品を意図的に表示させたい場合に有効です。また、商品カテゴリに基づいた明確な関連性（例：スマートフォンケースには保護フィルム）がある商品を提案する際に強力な効果を発揮します。

⑤ハイブリッド型レコメンド

ハイブリッド型レコメンドは、複数のレコメンドの仕組みを組み合わせる方法です。実際にECサイトで導入されているレコメンドエンジンは、複数のレコメンド方式を組み合わせるハイブリッド型が主流となっています。

▼ハイブリッド型レコメンドの具体例

• 新規顧客には「ルールベース」や「コンテンツベースフィルタリング」を適用し、既存顧客には精度の高い「協調フィルタリング」を適用する
• 「協調フィルタリング」で関連性の高い商品を見つけつつ、「コンテンツベースフィルタリング」で新規商品の提案精度を高める

複合的なアプローチによって個々の方式の弱点を補完することで、より多角的なデータ分析に基づく高精度のレコメンドが可能になり、訴求効果の向上が期待できます。

ECサイトのレコメンド機能がもたらすメリット

ECサイトのレコメンド機能は、購買行動を後押しするだけでなく、顧客体験の質を大きく向上させます。具体的なメリットには、以下の3つが挙げられます。

購入率や客単価の向上

レコメンド機能を活用すると、ユーザーの行動やECサイトの購入傾向に基づいて、最適なタイミングでパーソナライズされた商品を提示することが可能になります。これにより、購入意欲の向上や離脱の防止につながり、購入率の向上が期待できます。

また、購入しようとしている商品よりも高額な上位モデルをおすすめするアップセルや、関連商品を抱き合わせで提案するクロスセルの機会を増やすことで、顧客一人当たりの客単価の向上につながります。

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顧客体験（CX）の向上

レコメンド機能は、顧客体験（CX）の向上にも貢献します。
ユーザーがECサイトを訪れた際に、関連商品や好みに沿った商品を提示することにより、「大量の商品ラインナップから探し出す」といったストレスが軽減されます。

また、自分の好みを正確に理解した商品が表示されることは、「このサイトは自分にとって便利で、私の嗜好を分かってくれている」という信頼感につながります。
良質な顧客体験を提供することでECサイトへの愛着が深まり、結果としてリピート購入の増加や長期的なLTV（顧客生涯価値）の向上に結びつきます。

回遊率や滞在時間の向上

ユーザーが興味を持つであろう商品を提案して、商品ページへと誘導する導線をつくることで、ECサイト内を巡る時間が自然と長くなります。これにより、ユーザーの回遊率（サイト内を移動する割合）や滞在時間（サイトに留まる時間）が向上します。

明確に欲しい商品が決まっていない場合でも、「あなたにおすすめの商品」と提示してユーザーの購買意欲を刺激できれば、ECサイトの離脱を防ぐことが可能です。これにより、購買機会の拡大につながります。

>>関連記事：ECサイトの改善策9選！課題発見から改善までの流れとは

レコメンド機能をECサイトに搭載する方法

ECサイトにレコメンド機能を導入する方法は、大きく3つあります。導入コストや活用したい機能などを踏まえて選択することが必要です。

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方法1｜サービスに標準搭載された機能を使う

モール型ECプラットフォームや一般的なECシステムには、標準機能としてレコメンド機能が組み込まれていることが一般的です。標準機能の利用であれば、追加費用や開発工数をかけずに設定だけで導入できます。

▼メリット

• 追加費用や開発工数がかからない
• 専門知識がなくても設定できる

▼デメリット

• 独自の販売戦略や細かな要件に合わせたカスタマイズは難しい
• 高精度のパーソナライズに対応できない場合がある

「コストや工数をかけずにレコメンド機能を利用したい」「まずは基本的なレコメンド機能で試してみたい」といった場合に適しています。

方法2｜レコメンドツールを導入する

外部のベンダーが提供するレコメンドツールやSaaS（Software as a Service）を導入して、運営するECサイトと連携させる方法です。パーソナライズレコメンドやハイブリッド型レコメンドなどの高性能な機能が備わっています。

▼メリット

• 高性能なレコメンドエンジンで精度の高いアプローチができる
• 効果測定の機能によりデータに基づいた改善を迅速に行える
• ツールのメンテナンスをベンダー側に任せられる

▼デメリット

• ECサイトとのデータ連携や機能設定が必要になる
• ツールの導入費用や月額費用がかかる

「高性能なレコメンド機能で客単価や購入率を高めたい」「ツールの保守運用はベンダーに任せたい」「多くのユーザーデータを蓄積している」といった場合に適しています。

方法3｜オープンソースのレコメンドエンジンを利用する

公開されているオープンソースのレコメンドエンジンをベースに、自社のエンジニアやSIerに依頼して独自のシステムを構築する方法です。自社のEC運営に合わせて仕様や機能をカスタマイズできます。

▼メリット

• 自社のECサイトや顧客特性にマッチしたレコメンド機能を設計できる
• ソフトウェアの利用料（ライセンス料）がかからない

▼デメリット

• 開発工数やシステム構築費用がかかる
• システムの運用管理を自社（または外部委託）で対応する必要がある

「社内にシステム開発部門がある」「独自のプログラムを開発してEC運営の売上向上を目指したい」といった企業に適しています。

【設置場所別】ECサイトでのレコメンド機能の活用例

レコメンド機能は、ECサイトの売上や顧客体験を向上させる有効な手段ですが、おすすめの提示を「どこに・どのように設置するか」によって効果は変わります。購買プロセスのフェーズに応じて戦略的にレコメンドを実施することが重要です。

ここでは、主に4つの設置場所においてレコメンド機能の活用例を紹介します。

トップページ

ECサイトの顔ともいえるトップページは、ユーザーが最初に目にする場所です。レコメンドによってユーザーの興味を引きつけるとともに、より多くの商品ページへ誘導して回遊率を高めることがポイントです。

▼トップページでの活用例

• 人気ランキングの上位商品や新着商品、タイムセール商品を提示して、新規ユーザーの興味を引きつける
• 過去の閲覧・購入履歴に基づき、ユーザーの関心が高いとされる商品を提示して、商品ページへ誘導する

商品ページ

ユーザーが興味を持って閲覧している商品ページでは、「購入するかどうか」を検討しているフェーズになります。
この場所でのレコメンドでは、ユーザーの購入意欲が高まっている状態を逃さないように、購入の後押しやクロスセル・アップセルを促進することがポイントです。

▼商品ページでの活用例

• 商品と関連性の高い周辺アイテムや消耗品を提案してクロスセルを狙う
• 価格帯や機能が近い比較商品を提案して、離脱の抑止とアップセルを狙う

ユーザーが最適な選択をする手助けをすることで、購入プロセス全体の満足度を向上させる効果も期待できます。

商品検索ページ

商品検索ページは、ユーザーが明確な目的をもって商品を探す場所になります。

この場所でのレコメンドでは、ユーザーが求めていると思われる商品を提案して離脱を防いだり、ユーザーの潜在ニーズを捉えた商品の提案によって選択肢を新たに広げたりすることがポイントです。

▼商品検索ページでの活用例

• 検索キーワードに基づき関連性の高い別のカテゴリの商品を提案して回遊を促す
• 過去の購買傾向を基に、検索結果をおすすめ順に表示させる
• 検索条件に該当する商品がない場合に、近い属性の商品を提示して離脱を防ぐ

カートや購入完了ページ

カートや購入完了ページは、ユーザーが購入を決める最後の接点になります。レコメンド機能を活用して、「他に買い忘れたものはないか？」「今回は買わないけれど、次回のために見ておこう。」といったニーズを満たすことで、客単価の向上を狙えます。

▼カートや購入完了ページでの活用例

• 「送料無料まであと〇〇円」の表示とともに合わせ買いされやすい商品を提示する
• 商品のオプション製品や関連する消耗品を提示して「ついで買い」を促す
• 購入商品と別カテゴリのパーソナライズした商品を提案して再訪問を促す

すでに購買意欲が高まっているタイミングでの提案は、購入につながる可能性が高くなります。ただし、過度なレコメンドはスムーズな購買プロセスの妨げとなるため、ユーザーの潜在ニーズを踏まえた提案が必要です。

ECサイトの運営を外部委託することも有効

ECサイトのレコメンドは、売上や顧客体験を向上させる効果的な手法です。仕組みによってアプローチ方法が異なるため、扱う商品や顧客の特性などを踏まえたうえで、「何を・いつ・どこで提案するか」といった戦略を立てることが重要です。
ECサイトの販売戦略や運用管理にお悩みの方は、EC運営の代行サービスを利用して委託することも一つの方法といえます。

日本トータルテレマーケティング（NTM）では、中小規模の事業者様を対象に、ECサイトの運営を総合的に支援するサービスを提供しています。ECサイトの制作や運用代行、プロモーション施策、効果測定、物流代行にいたるまで、幅広い領域でEC運営を支援いたします。ぜひ一度ご相談ください。

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