レコメンドとは？ECサイトにおすすめのレコメンドツール9選

ECサイト上で、利用者の「いま欲しい」という思いを逃さず、しっかりと購入につなげたいですよね。
実際、利用者が「欲しい・必要」と考えているものを、的確に・最適なタイミングで提案できるECサイトは、自ずと売上も上がってきます。

ただ、

• 利用者が欲しいと思うタイミングなんてわからない…
• 実際、利用者の欲しいものを的確におすすめなんてできるの？

と考えているかた、いらっしゃいませんか？

そんなかたにおすすめなのが「レコメンドツール」です。

レコメンドツールを活用することで、ユーザーは自分の欲しい商品を探す手間が省けて、ECサイトの利便性向上につながります。

また、それによって顧客単価が上がり、リピーターを獲得することも可能です。

• より売上をアップさせたい
• もっとリピーターを増やしたい
• ECサイトの利便性を高めたい

このように考えているかたは、レコメンドツールの導入を検討してみてください。

この記事では

• 「レコメンド（recommend）」とは？意味と使い方
• レコメンドエンジンの3つの仕組み
• お勧めのレコメンドツール
• レコメンドツールを選ぶためのポイント
• 【応用編】レコメンドを強化する4つの機能
• 広義のレコメンドと狭義のレコメンド

をそれぞれご紹介いたします。

この記事だけで一通りの知識が網羅できるようにしておりますので、導入検討中の方も、まだ導入は先かもと思っている方もまずはご一読ください！

「レコメンド（recommend）」とは？意味と使い方

レコメンド（recommend）とは、「推薦する、お勧めする」の意味です。職場などのビジネス現場での使い方としては、主に顧客に対して顧客の興味がある商品を勧めるときなどに使われます。

また、オンラインショッピング、ECサイトにおける「レコメンド」とは、ユーザーの過去の購入履歴や閲覧履歴（ライフログ）をアルゴリズム解析し、利用者の好みにあった商品をおすすめすることです。

• あなたにおすすめの商品
• この商品を買った人がチェック・購入した商品

このような表示をオンラインショッピング、ECサイト上（アマゾンや楽天、アリババなど）で見たことはありませんか？この表示を管理しているのがレコメンドツールです。
商品を購入しようとカートに入れるなどし、会計へと進んでいくと、

「よく一緒に購入されている商品」
「この商品を見た後に買っている商品」

などが表示され、
販売を促進しているのをよく見ますよね。

レコメンドシステムは、スマートフォンなどのモバイルサイトが普及し役割を拡大しました。
小さい画面で一覧性に乏しいECサイトの欠点を補っています。

レコメンド機能は、ツールを導入すれば簡単に実装できるので、1から開発する必要はありません。

それぞれのレコメンドツールが持つ特徴を理解して、御社のネットショップの戦略に合った、最適なツールを選んでいきましょう。

レコメンドは顧客単価を上げるための有効な手段！

売上を伸ばすためには、

1. 集客数
2. 購入率
3. 購入単価
4. 購入頻度

を増やす必要があります。

よくあるのが、広告にお金をかけて「1. 集客数」を増やしているECサイト。

しかし、広告を打つだけでは十分な施策とは言えません。いくらお客さんがきても買ってくれなければ意味がないからです。

そこで広告によってサイトに来たユーザーに、最適な商品をすすめるレコメンドをし、「購入単価」を高めていきましょう。

例えば、レコメンドには

• クロスセル：関連商品をおすすめして、複数の商品をあわせて販売すること。
• アップセル：よりグレードの高い商品をおすすめして、購入あたりの単価を上げること。

という手法があります。


これにより、顧客1人あたりの購入額が増加。その結果、ECサイトの売上が伸びるというわけです。

レコメンドエンジンの3つの仕組み

レコメンドツールの中で、「どの商品をユーザーにすすめるか」を決めているのがレコメンドエンジンです。

そんなレコメンドエンジンの仕組みは、一般的に

1. 協調フィルタリング
2. コンテンツベース・フィルタリング
3. ハイブリット・タイプ

の3つに分けることができます。

レコメンドエンジンの主要な仕組みを理解して、ECサイトに取り入れるための想定をしていきましょう。

1. 協調フィルタリング

• ユーザーがアクセスした、Webサイト全ての履歴
• ユーザーがECサイト上でした行動の履歴

これらを分析し、それぞれのユーザーに最適な商品をレコメンドするのが「協調フィルタリング」です。

趣味や嗜好が似ているユーザーであれば、欲しい商品も似てくるものです。

全体的なユーザー行動から最適な商品を割り出すことで、これまでにユーザーが閲覧していない商品でもすすめることができます。

そのため、ユーザーは自分が欲しい商品を思いがけない形で発見することができます。

たとえば、
・あるネットショップにおいて、一般的に「盆栽」を買った人は「肥料」を買う傾向がある。
→盆栽を買った人には肥料も一緒に勧める

・「黒松の盆栽」を買う人は（意外と）ヌメ革財布を買う傾向がある。
→黒松の盆栽を買った人にヌメ革財布をすすめる

といった形です。

2. コンテンツベース・フィルタリング

商品の属性と、ユーザーの関心を関連させてレコメンドを行う仕組みを「コンテンツベース・フィルタリング」といいます。

コンテンツベース・フィルタリングを用いれば、時計の商品ページを見た人に対して、同じメーカーの商品、または別のメーカーの似ている商品をすすめることが可能です。

ただし、

• 商品数が多いと、属性の分析に時間がかかる
• 同じ商品ばかりがレコメンドされてしまう

というデメリットもありますので、使いどころは考える必要があります。

3. ハイブリッド・タイプ

• 協調フィルタリング
• コンテンツベース・フィルタリング

の2つが持っている課題を解決するために誕生したのが「ハイブリット・タイプ」と呼ばれる仕組みです。

これはある特定の仕組みを指すわけではなく、複数の技術を組みあわせた仕組みの総称です。

現在、様々なサイト上で、ハイブリット・タイプのレコメンドエンジンが使われています。

ここでおさらい

これからレコメンドツールの具体的な紹介に移る前に、ちょっとおさらいをしましょう。

レコメンドツールは、利用者の好みにあった商品を提案する手段です。

ECサイトの利用者に対して、レコメンドツールは、最適な商品を的確なタイミングで紹介します。

これにより、顧客単価を上げることができます。

そして、レコメンドツールの仕組みには、

1. 協調フィルタリング
2. コンテンツベース・フィルタリング
3. ハイブリット・タイプ

の3つがありました。

ECサイトにおすすめのレコメンドツール9選

レコメンドツールの概要について紹介しました。

ここからはECサイトに導入したい、おすすめのレコメンドツールを紹介します。

楽レコ

月額1万円からという低価格で導入でき、商品に関連するおすすめ商品を自動で表示してくれるのが「楽レコ」です。

スマートフォンなどのモバイル端末にも対応しており、機能のカスタマイズもできます。

NaviPlus

• 協調フィルタリング
• テキストマイニング

という2つの技術が搭載された、ハイブリッド型のレコメンドツールが「NaviPlus」です。

商品のリマインド・セール品の宣伝など、Webサイトにあったコンテンツを提供します。

Ve Interactive

サイトを離脱しようとしているユーザーへ、

• チャット・レコメンド機能をもったポップアップ表示
• 離脱したユーザーへのメール配信

などで、サイトへの再来訪を促すツールです。データ主導の洗練された施策を打ち出すことができます。

smarticA!

オンプレミス(自社にシステム環境を用意する形)で、個別のカスタマイズへの対応範囲が広いことが特徴の「smarticA!」。

開発元のALBERTは、国内通販大手を中心に300以上のサイトでのレコメンドエンジン導入実績を持っています。

ac meister(エーシーマイスター)

「ac meister」は、Web・企業に散在する、さまざまな顧客データ・マーケティングデータを顧客単位で統合。

商品の購入確率が高いユーザーを予測し、最適なチャネルでアプローチするところまでを自動でできるツールです。

アイジェント・レコメンダー

リアルタイムでユーザーの行動履歴（購買・閲覧）を分析し、ニーズの自動予測を実現したのが「アイジェント・レコメンダー」です。

レコメンドの運用支援を受けることもでき、サポートまでばっちり対応しています。

パーソナライズド・レコメンダー

既存のWEBサイトに 低コストで素早く、簡単にレコメンド機能を導入できる「パーソナライズド・レコメンダー」。

多業種200サイトでの利用実績に基づく「効果的な導入ノウハウ」と「ニーズに合わせた機能追加」、「ツール導入後のコンサルティング」が強みです。

チームラボレコメンデーション

• 行動履歴からデータを抽出
• 独自のアルゴリズムで高精度なマッチング

という特徴をもつ「チームラボレコメンデーション」。

サイトの特徴に合った柔軟なチューニングができ、高精度で適切なレコメンデーションが可能です。

Rtoaster(アールトースター)

「Rtoaster」では導入企業が持つ

• データ
• 顧客情報
• 様々な外部データ

をレコメンドエンジンと連携。常に変化するデータに適応し、サイトのコンテンツを自動で最適化することができます。

レコメンドツールを選ぶためのポイント5つ

実際にレコメンドツールを選ぶときに、気をつけたいポイントはこの5つです。

1. レコメンドツールを導入する目的は何か
2. アクセス数に対する料金はいくらか
3. 利用する機能・運用の工数・かかるコストのバランスはどうか
4. サイトで使っているツール・アプリケーションと併用できるか
5. 導入前から導入後までの作業を把握できているか

いまのECサイトの状況、これから目指す状態をはっきりさせて、十分に効果を発揮できるツールを導入しましょう。

1. レコメンドツールを導入する目的は何か

• レコメンドツールで達成したい数値目標
• ツールの導入で改善したい課題

これらの目的をはっきりさせ、レコメンドツールに求めることを明確化しましょう。

2. アクセス数に対する料金はいくらか

レコメンドツールによっては、その料金がアクセス数によって上下するものがあります。

そのため、気づいたら予算オーバーしていた…ということも。

しかし、アクセス数が1000以上なければ、それもレコメンドツールを活用しきれません。

ECサイトの現状アクセス数、これからのアクセス数を明確にし、ツールを導入したときにかかる金額をはっきりさせましょう。

3. 利用する機能・運用の工数・かかるコストのバランスはどうか

サポート内容が充実していたり、機能が豊富なレコメンドツールはたくさんあります。

しかし、それがいまのECサイトに合っているかどうかは別の問題です。

• どんな機能が欲しいのか
• 運用にかかる工数は計算できているか
• 利用にかかるコストは試算しているか

という3点はチェックしておきたいですね。

4. サイトで使っているツール・アプリケーションと併用できるか

ECサイトを運用するために使用しているツール・アプリケーションと、レコメンドツールの相性を確認しておきましょう。

場合によっては、レコメンドツールとの併用ができないこともあるので、注意が必要です。

5. 導入前から導入後までの作業を把握できているか

レコメンドツールは、導入しただけで使えるものではありません。

• タグの設置
• 商品情報の登録
• レコメンドの見せかた(デザイン)

などを考える必要があります。

実際にレコメンドツールを導入したときに、どんな作業が発生するのかを明らかにしておきましょう。

【応用編】レコメンドを強化する4つの機能

上記ではレコメンドの基本的な知識やレコメンドツールの種類と選び方のコツについて解説しました。

以下では、上記のレコメンドの基本知識を踏まえて「レコメンドをさらに強化する4つの機能」について解説したいと思います。

パーソナライズ機能

パーソナライズ機能は個人の嗜好に合わせたレコメンドの機能のひとつです。
ユーザの閲覧履歴や購入履歴から似たジャンルやカテゴリーの商品を自動的に表示しておすすめする方法です。個人の嗜好に近い商品を表示することによって商品購入率を上げることができます。

リピート表示機能

特定のウェブサイトを何度か訪問するたびに異なる広告が表示されますが、これはリピート表示機能と呼ばれます。新しい広告を都度表示することによってユーザに新たな発見をもたらすことができます。

補てん機能

ウェブサイトに訪問した際、広告欄が空白の状態になっていることが稀にあります。この空白は広告を表示する条件に満たなかった場合に起こる現象で、広告機会の損失になっています。補てん機能はこのような空白表示がされないように商品やサービスの広告を表示させる機能です。

テキストマイニング機能

テキストマイニングはユーザが検索した単語や単語の組み合わせによっておすすめ商品を表示します。テキストマイニングによってどの単語がユーザの興味を引くのかという分析にも活用することができます。協調フィルタリングと併用することで新商品やそれほど見られない商品などカバーできなかった部分を補うので、レコメンド機能の精度をより高めます。

以上の4つがレコメンドを強化する機能でした。レコメンドの基本的なはたらきをベースに機能を高めることができます。

広義のレコメンドと狭義のレコメンド

レコメンドについて基礎・ツール・選び方・応用まで解説しましたが、レコメンドについてもう一つ知っておきたいことがあります。

レコメンドには大きく分けて「広義のレコメンド」と「狭義のレコメンド」の2種類があります。

広義のレコメンドは「店舗がおすすめする商品」を指し、これにはパーソナライズされたレコメンドの機能はありません。たとえばセール品や新製品、新入荷品や人気商品などを表示させることが広義のレコメンドです。

一方、狭義のレコメンドは個人の嗜好に沿ったレコメンド機能です。Amazonや楽天を利用されている方であればわかりやすいと思いますが、個人の閲覧履歴や購入履歴から似通ったジャンルやカテゴリーの商品をおすすめします。近年は狭義のレコメンド機能を利用したECサイトを多く見かけます。

しかし、どちらが良い/悪いということはなく、広義のレコメンド・狭義のレコメンドもユーザの利便性を高めるために用いられます。

広義のレコメンドでは個人の嗜好に関わらず、本当に店舗側がおすすめしたい商品を提示することによってユーザに新たな発見をもたらすことができます。そして狭義のレコメンドはより個人の好みを追求・提案をすることでユーザが商品を探す手間を省いたり、より良い買い物体験を与えます。

現在は様々な種類のマーケティング手法やツールが存在しますが、忘れてはならないのがマーケティング手法に溺れることではなく「ユーザの利便性を高めること」です。レコメンドの目的はユーザに新たな発見をもたらすことであるので、広義のレコメンドと狭義のレコメンドの良い側面を組み合わせるのが理想的です。

レコメンドツールを使って、ECサイトを最適化しよう！

ECサイトにおすすめのレコメンドツールについて、概要からおすすめツール、導入の注意、強化する機能、広義・狭義のレコメンドについてまとめました。

ECサイトにおける「レコメンド」とは、利用者の好みにあった商品をおすすめすることでしたね。

そしてレコメンドによってユーザーの趣向に沿ったレコメンドを行うと、顧客1人あたりの購入額が増加します。

また、

1. 協調フィルタリング
2. コンテンツベース・フィルタリング
3. ハイブリット・タイプ

という3つの仕組みが、レコメンドツールの主な方式でした。

さらに、レコメンドツールを導入するときには、

1. レコメンドツールを導入する目的は何か
2. アクセス数に対する料金はいくらか
3. 利用する機能・運用の工数・かかるコストのバランスはどうか
4. サイトで使っているツール・アプリケーションと併用できるか
5. 導入前から導入後までの作業を把握できているか

という5つのポイントに気をつけます。

レコメンドを強化するためには、

1. パーソナライズ機能
2. リピート表示機能
3. 補てん機能
4. テキストマイニング機能

の4つがあり、レコメンドの効果をさらに高めることができます。

また広義のレコメンド、狭義のレコメンドの良い側面を組み合わせることで、ユーザが使いやすく便利と思えるようなECサイトを作っていくことも意識するべきです。

レコメンドツールは、うまく使うことで同じ顧客数でもより多くの売上をあげることができます。

• より売上をアップさせたい
• もっとリピーターを増やしたい
• ECサイトの利便性を高めたい

このように考えているかたは、記事を参考にレコメンドツールの導入を考えていきましょう！