Last Updated on 9月 16, 2021 by ART TRADING

現在、多くのECサイトにおいて、レコメンドエンジンが導入されています。

本記事では、レコメンドエンジンとは何かについて、種類や導入の際の注意点などを交えながらご紹介致します。

レコメンドエンジンの仕組み

レコメンドエンジン(recommend engine) とは、利用者のこれまでの検索履歴や購入履歴などの様々な情報を元に、類似商品や同時購入される商品を自動で推薦する機能を指します。
ユーザーのニーズにマッチした商品をレコメンドすることによって、商品の購買率やサイトの回遊率改善などに貢献します。

レコメンドエンジンの作り方の種類

レコメンドエンジンは大きく分けて以下の3種類の機能によって作ることが可能です。

レコメンドエンジンはユーザーに対して商品を提案する際に、大きな役割を果たします。
検索履歴や購入履歴から商品を提案してくれる為、実店舗における店員さんのような役割を果たしていると言えるでしょう。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、ユーザーのアクセス履歴や購入した商品情報の種類などに基づいてレコメンドを行うというレコメンドエンジンの種類の一つです。

ユーザー情報に基づいて行う協調フィルタリングは、行動履歴や購入履歴に基づいてレコメンドされます。ユーザーの趣味趣向に沿ったレコメンドになるため、よりユーザーのニーズに適した提案を行うことが可能です。

一方、ユーザーベースの協調フィルタリングを用いて作る際には、「コールドスタート」という課題が存在します。「コールドスタート」とはデータベースに蓄積されているデータが少ない場合には、効果的なレコメンドが行われにくいというものです。

また、新規ユーザーに対しても、検索や購入などのデータが蓄積するまでの間、適切なレコメンドが行われないといった場合もあります。

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、商品情報の属性とユーザーのニーズの関連に着目してレコメンドを行うレコメンドエンジンの種類の一つです。
事前に商品情報をグループ化し、ユーザーがどのグループの商品を選んだのかというデータを蓄積していきます。このデータを元に、同じグループに分類されている商品をユーザーにレコメンドします。

一度設定した情報に基づいたレコメンドの為、再度設定を行わない限り同じ商品をレコメンドし続けるという欠点も存在するため注意が必要です。

ルールベースレコメンド

ルールベースレコメンドは、担当者が設定したルールに基づいたレコメンドを行うという特徴を持つレコメンドエンジンの種類の一つです。
「気温が低い時には携帯用カイロをレコメンドする」というルールを設定した際には、そのルールに沿った提示を行います。
そのため、より運営側の意思に沿った提案を行うことが可能です。

ルールベースレコメンドを用いて作る場合には、ユーザーのニーズを捉えた適切なルール設定が重要になってきます。

awsにおけるレコメンドエンジン

awsは既存のaws機械学習サービスに追加できるAmazon Personelizeを2018年に発表しました。ユーザーのニーズや好みだけでなく、行動の変化に対しても分析を行い、高品質なレコメンデーションを作成することが可能です。また、検索履歴や購入履歴などの個人データに対する安全性も特徴の一つです。

AMS KWSを用いることによってアクセスできるユーザーを制限することが可能です。

pythonを用いて作成する方法

企業に依頼しなくとも、Pythonを用いることによって自身で協調フィルタリングを用いたレコメンドエンジンを作成することも可能です。データ分析や機械学習に必要なデータライブラリーを事前に用意し、Python環境を構築します。そのデータをPythonプログラムに読み込ませることにより、協調フィルタリングを実現することができます。

このように、Pythonを用いてレコメンドエンジンを作成することが可能ですが、システム構築に自身がない場合は企業に依頼してしまうのが良いでしょう。

レコメンドエンジン実装の際の注意点

レコメンドエンジンは掲載されている膨大な商品の中から、よりユーザーのニーズにあったものを提案する機能です。
ECサイト上に掲載されている商品が少ない場合には、実装しても有効に活用できない可能性が高いです。

また、導入しているショッピングカートの種類によって、レコメンドエンジンを実装できないケースも存在します。

そのため、自身のECサイトの商品数やショッピングカートの種類なども勘案した上で実装することをおすすめします。

レコメンドエンジン提供３社のサービス特徴を徹底比較

レコメンドエンジン提供国内シェア数NO.1
「さぶみっと！レコメンド」

「さぶみっと！レコメンド」は国内シェア数NO.1のレコメンドエンジン提供サービスになります。
「さぶみっと！レコメンド」では、サイト内のユーザーの行動履歴などに基づいてレコメンドメールを配信します。内容もカスタマイズ可能となっており、ランキングや新商品などのお知らせも配信可能です。
また、50種類以上にも及ぶテンプレートが用意されており、季節のバーゲンセールやタイムセールに合わせてテンプレートを選ぶことができます。

継続利用率の高いレコメンドエンジン提供サービス
「コンビーズレコ」

「コンビーズレコ」はサービス開始から4年が経過していますが、利用者の97％が継続利用者になります。
「コンビーズレコ」は通常のレコメンドサービスと異なり、クリック課金制度をとっています。そのため、無駄な支払いが生じないシステムになっています。
また、Webサイト内の任意の場所にタグを貼り付けるだけで導入可能なため、EC構築初心者も安心して利用することができます。

機械学習などによって顧客の行動を分析可能な
レコメンドエンジン提供サービス「Adobe Target」

「Adobe Target」はAdobe Creative CloudやAdobe Document Cloudなどで有名な株式会社Adobeが提供しているレコメンドエンジン提供サービスです。
組み込みのA/Bテストを用いることによって、レコメンデーションの結果を継続的にモニタリングすることが可能です。
また、レポート機能も備わっている為、訪問者数やクリック数、コンバージョンの変化などを確認することが可能です。

まとめ

レコメンドエンジンエンジンは、単に利用者に対して好みのものを提供するだけではなく、利用者との関係を強化してくれます。

レコメンドエンジンを活用する上で、自身のECサイトの状況を適切に把握しておくことが重要になってきます。

この記事がレコメンドエンジンについて詳しく知るきっかけになれば幸いです。

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