レコメンドとは「お薦め」機能のことです。 インターネットの世界では急速にレコメンドが普及してきています。
インターネットの普及により、膨大な商品や情報を検索、情報収集できるようになっています。 便利になった反面、情報が多すぎて、自分にあった情報を探すのは難しくなっています。
100以上、数千、数万以上の商品やコンテンツからその人に合った情報をレコメンドするためには コンピュータによる仕組みが必要です。
優秀な販売員はその記憶力と洞察力を駆使して、 顧客（見込み顧客含む)の過去の購買履歴、現在の表情・会話から薦める商品を決めています。
インターネットの世界では店員（ウエブサイト）は顧客（訪問者）の表情や今、考えていることや、感情を推し量ることはできませんが、Web上では、訪問者に紐づく様々な行動データや属性データが貯まっています。
レコメンドでは、このデータの蓄積を元に、訪問者に対して商品を効果的にアピールすることが可能となります。
今回はそんなレコメンドの特徴、レコメンドサービスを行っている会社をご紹介したいと思います。
https://liskul.com/recommendation-engine-15653
https://toukei-lab.com/recommend-algorithm
https://markezine.jp/article/detail/10090
レコメンドエンジンとは、利用者の好みに合った商品を提案するシステムのことを言います。
Amazonなどでおなじみの「あなたにおすすめ商品」や「その商品を買った別の人たちがチェックや購入をした商品」をおすすめしてくれる機能です。
▼Amazonのレコメンド
ECサイトだけでなく、メディアサイトで関連記事を紹介する、不動産サイトで関連物件を紹介する、旅行サイトで関連ツアーを紹介する、銀行サイトでローンを紹介するとケースもあります。
また、レコメンドする商品や情報を上手にフィルタすることにより、ニッチながらある層には人気のある商品をレコメンドする といったロングテール的な利用方法もあります。
あらかじめルールを決め、商品Aを購入した人には付属品Bをおすすめする、という独自ルールを設定する「ルールベース」、行動・購買履歴をもとにしたユーザーをもとに統計的に、より購入してくれそうな商品を自動で抽出する「強調フィルタリング」などの仕組みを使っておすすめをしています。
これらレコメンドのアルゴリズムを販売する会社があり、
購入したツールを導入すれば簡単に実装ができ、自社で開発する必要はありません。
さまざまなツールがあり、できることが少しずつ違うので、目的に合わせて導入すると良いでしょう。
▼ルールベースレコメンド
これは一番シンプルなレコメンドアルゴリズムです。
企業側はあらかじめ「このような行動を取った人・このような属性の人にこのような商品や情報を提供する」というルールを決めておくというアルゴリズムです。
あらかじめルールを決めておくので単純ですが、応用が利かずルールを決める作業が必要で労力がかかります。
また、ユーザーファーストではなく企業が押し出したいメッセージが届けられることとなりパーソナライゼーションからは程遠い存在になってしまいます。
▼コンテンツ（内容）ベースレコメンド
これは、あるコンテンツや商品に対していくつかの属性（変数）を付けておいて、類似性の高いコンテンツ・商品を推薦するというものです。
コンテンツベースレコメンドは、比較的興味・関心の保証があるコンテンツ・商品をレコメンドしてくれるのでルールベースよりはユーザーファーストになっていますが、結局同じようなカテゴリーばかりレコメンドされるようになり、面白みに欠けてしまいます。
▼協調フィルタリング
コンテンツベースレコメンドよりもさらにパーソナライゼーションが進んだ手法であり、最もよく使われている手法が協調フィルタリングです。
協調フィルタリングには大きく分けてアイテムベースとユーザーベースがあります。
アイテムベースでは、
ユーザーの行動分析を基に商品同士の類似度を算出し、商品Aを購入したユーザーが商品Bも購入しやすいと分かると、商品Aを購入したユーザーに対して商品Bをレコメンドするようになります。
ユーザーベースでは、
ユーザーの行動分析を基にユーザー同士の類似度を算出し、ユーザーAとユーザーBの類似度が高いと分かると、ユーザーAが購入した商品をユーザーBにもレコメンドするようになります。
協調フィルタリングは、全く興味の無かった商品もレコメンドされるようになるので新たな出会い（セレンディピティ）が生じる可能性が高いです。
協調フィルタリングの欠点は、新商品はレコメンドされにくく新ユーザーもレコメンド精度が悪くなってしまうということです。
▼その他サービス例
・ランキングや最近チェックした商品を表示する「ランキング機能」
・ユーザーのニーズに合った商品をチャネル横断で紹介
レコメンドエンジンではアプリ、広告、メールなどチャネルを横断して、ユーザーひとりひとりのニーズに合わせたレコメンドを実施することができます。
・商品パターンをABテストで配信できる「ABテスト機能」
レコメンドで表示される商品を、どの商品がいいのか、どの見せ方がいいのか仮説検証できる。パターンをABテストで切り分けて配信し、よりよい結果を表示することができます。
それでは、実際のレコメンドサービスを見比べたいと思います。
| 企業名 | ナビプラス株式会社 | ||
| 対象業種 | 全業種 | ||
| 初期費用 | 300,000円（税抜） | ||
| 導入期間 |
導入作業の開始からリリースまで
2～3か月程度 |
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| 月額費用プラン | 150,000円（税抜）〜 | ||
| 導入実績 | 「マツモトキヨシ」、「大丸松坂屋」、「マガシーク」、「ベルーナ」、「J!NS」、「東急百貨店」、「マイナビ」導入サイトは500以上 | ||
| レコメンド機能 | リマインド（閲覧・購入した商品）、ランキング（検閲覧・購入（件数/金額）のランキング）、人気のないアイテム（閲覧・購入履歴が少ないが表示増やしたい商品）、新着アイテム、再入荷アイテム、値下げアイテム、オーダーライン（今売れている商品）、アイテムキャンペーン、ABテスト、AI(人工知能)による自動最適化機能 | ||
| 特徴 |
非常に機能が豊富なレコメンド。チューニングやレポートなどがしっかりしており管理画面からシミュレーショなどを実施できます。
「NaviPlusレコメンド」は、「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」を反映したレコメンドコンテンツを提供可能なレコメンドエンジンです。訪問者一人一人に合わせた最適なコンテンツ表示により、Webサイトのパーソナライゼーション強化を支援します。 |
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| 企業名 | シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 | ||
| 対象業種 | 大手、中堅のECサイト | ||
| 初期費用 | 150,000円（税抜） | ||
| 導入期間 | ３週間程度 | ||
| 月額費用プラン |
レコメンド経由売上の5%
※従量課金の料金体系もあり |
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| 導入実績 | 「SBヒューマンキャピタル」、「オフィスコム」、「カクヤス」、「ユナイテッドアローズ」、「Ropping」など多数 | ||
| レコメンド機能 | 基本サポートとして、レシピ設定のためのABテスト、キャンペーンや施策のサポート、リアルタイムでレコメンド等。オプションメニューにて、ランキング表示、ユーザーの閲覧履歴表示、カテゴリ閲覧相関、キーワード閲覧相関、サジェスト連携（サイト内のフリーワード検索利用時に、レコメンドを表示）など。 | ||
| 特徴 |
「リアルタイム」なユーザー導線分析などを行い、そのタイミングで欲しい商品のレコメンドを行えます。
リアルタイムの強みとしてテレビショッピング連動ECの売上向上など実績を上げており、UI/UXを強みとして出しています。 シェアも非常に大きく機能などは豊富に揃っていて、レポーティングやシミュレーションも充実しており、キャンペーンなどでの施策のサポートも実施しています。 |
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| 企業名 |
株式会社ブレインパッド （英文 BrainPad Inc.） |
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| 対象業種 | ECサイト、メディア・パブリッシャー、金融、旅行・航空、人材・教育、医療・製薬、オムニチャネル | ||
| 初期費用 |
100,000円〜
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| 導入期間 | 2週間～ | ||
| 月額費用プラン | 150,000円～ | ||
| 導入実績 |
「TSUTAYA」、「ASKUL」、「intelligence」、「大和証券」、「積水ハウス」、「日本旅行」、「FANCL」、「エノテカ」
導入企業は250社以上 |
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| レコメンド機能 | アンケート機能、行動スコアリング、ユーザー属性連携、ポップアップレコメンド、ルールベースレコメンド、ABテスト・自動最適化、アプリ接客、LINE配信、ソーシャルデータ連携機能など多数。 | ||
| 特徴 | 「レコメンドエンジン搭載プライベートDMP」と紹介されていて、購買履歴や行動履歴、興味関心、部署などのマーケティングデータと外部のデータを組み合わせて蓄積・管理をするプラットフォームが充実しています。データ収集には「CRMデータ」、「サイト内ユーザー行動」、「ソーシャルデータ」、「コンテンツデータ分析」、「外部オーディエンスデータ」と非常に多くの項目があります。レコメンドだけでなく「マーケティングオートメーション」「広告配信・入稿機能」「アプリ接客」「アンケート機能」「LINE配信」など、複数の機能を持っていることから他社と違った展開を行なっています。 | ||
| 企業名 | 株式会社Logreco | ||
| 対象業種 | アパレル・EC・旅行・電子書籍・金融など | ||
| 初期費用 | 100,000円〜 | ||
| 導入期間 | 約4週間 | ||
| 月額費用プラン |
ルール取得API利用の従量課金 5万回まで:10,000円 100万回まで:50,000円 500万回まで:100,000円 |
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| 導入実績 | 「DaiwaHouse」、「ICHIOKU」、「ソク読み」、「まんが王国」、「マネックス証券」など | ||
| レコメンド機能 | ベーシックレコメンド、重み付けレコメンド、ロングテールレコメンド、パーソナライズレコメンド、ランキング、ABテストなど。 | ||
| 特徴 |
オーソドックスなレコメンドエンジンで、特徴的ものはあまりないですが、抑えておきたい基本的な機能はあるといった印象です。
カスタムの分析など多く実績がある様子です。 |
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| 企業名 | ZETA株式会社（英文社名：ZETA INC) | ||
| 対象業種 | EC、アパレル、旅行・レジャー、ネットスーパー、クーポン、クチコミ情報サイト | ||
| 初期費用 | 100,000円 | ||
| 導入期間 | 2〜3ヶ月 | ||
| 月額費用プラン |
＜ライセンス年間レンタル型＞
初期契約料 100,000円 ライセンス年間レンタル価格 2,700,000円 年間保守費用 300,000円 ＜ライセンス購入型＞ 初期契約料 100,000円 ライセンス購入価格 9,000,000円→15,000,000円 年間保守費用 900,000円→1,500,000円 |
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| 導入実績 | 「ヤマダ電機」、「イトーヨーカドー」、「ビームス」、「JTB」、「三井不動産」、「ブックオフオンライン」など | ||
| レコメンド機能 | Eメール配信、広告配信、SNS連携など外部のシステムにデータを連携。購入前に離脱したユーザーにリマインドとしてレコメンドを配信する、広告を表示など。 | ||
| 特徴 |
EC向けなどレコメンドとして前面に出しての提供を行なっている。カスタマイズについてもフルカスタマイズ製品としてカスタマイズ可能として出しており、顧客に合わせた形での提供をしています。
レビュー機能実装のレビューエンジンなども提供しており、検索・レビュー・レコメンド・広告・パーソナライズ（DMP）など、複数の異なるエンジンを組み合わせて様々なことを解決できますよという形でのサービス提供をしています。セミナーなども多く出展している様子でマーケティングも強みとしてあるようです。 |
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| 企業名 | 株式会社イー・エージェンシー | ||
| 対象業種 | ECサイト&情報サイト | ||
| 初期費用 | 99,000円 | ||
| 導入期間 | 1週間〜 | ||
| 月額費用プラン |
20万PVまで:3,9000円 50万PVまで:5,9000円 100万PVまで:7,9000円 1,000万PVまで:9,9000円 |
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| 導入実績 | 「LEVIʼS」、「ドンキホーテ」、「AOKI」、「コーエーテクモネット」、「ORICON STYLE」など導入サイトは1,300以上 | ||
| レコメンド機能 | レコメンド基本機能、ランキング機能、パーソナライズ機能、新着アイテムなど | ||
| 特徴 |
価格的にも機能的にも廉価なレコメンドエンジンです。
導入サイト数は1,500サイト以上で、他サイトに比べて圧倒的に多いです。 「コンテンツレコメンド」という名前で「大学、自治体、病院といった情報量が多く複数のターゲットに利用されるサイト向け」のレコメンドを別途商品として用意されています。(機能などはほぼ一緒の様子で多くのCMSに対応。) |
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| 企業名 | サイジニア株式会社 | ||
| 対象業種 | ECサイトメイン | ||
| 初期費用 | 500,000円 〜 | ||
| 導入期間 | 1ヶ月程度 | ||
| 月額費用プラン |
200,000円 〜 1年契約 |
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| 導入実績 | 「マガシーク」、「SHOPLIST.com(CROOZ)」、「SANYO iStore」など | ||
| レコメンド機能 |
＜基本メニュー＞
アイテムレコメンド（閲覧ベース/購入ベース）、バーソナライズレコメンド、カテゴリレコメンド、ABテスト検証 ＜オプション（原則有料）メニュー＞ ランキング表示、閲覧履歴表示、ピックアップレコメンド、フィルタリング、レコメンドメール等 |
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| 特徴 |
「複雑ネットワーク × リアルタイムのハイブリッド型レコメンデーションエンジン」というキャッチコピーが売りのレコメンドです。
初期費用などは他社に比べるとやや高いですが、リアルタイム処理と導入後のサポートが強みで、レコメンドエンジンの設定・調整、および日々の運用・監視はサイジニアで実施します。 |
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| 企業名 |
チームラボ株式会社 （英文teamLab Inc.） |
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| 対象業種 | 全業種 | ||
| 初期費用 | 個別見積もり | ||
| 導入期間 | 不明 | ||
| 月額費用プラン | 個別見積もり | ||
| 導入実績 | 「江崎グリココーポレートサイト」、「中古車のガリバー」、「マイナビバイト」、「東急ハンズネットストア」 他多数 | ||
| レコメンド機能 | 協調フィルタリング、コンテンツマッチレコメンド、パーソナライズレコメンド、ランキング機能、行動履歴（閲覧履歴や購買履歴など）機能、リマインダ機能、同時購買ログレコメンド機能、強制表示機能、A/Bテスト自動最適化機能、タグ抽出機能、レコメンドメール機能など多数。 | ||
| 特徴 |
カスタマイズのカラーが強いレコメンドエンジンです。 パーソナライズも、あらかじめ用意した「価格が似ている商品」「ブランドが近い商品」「特徴が似ている商品」「一緒にみられている商品」など様々なパーツをランダムに一度に出していき、その後徐々にそのユーザの行動から学習し、ユーザごとに最適なパーツをレコメンドするなど他社とは若干異なる推し方をしています。 CMSなど他のシステムも多く保持しており連動も豊富にできます。また、画像認識エンジンを用意してコーディネート写真を解析してファッションアイテムをレコメンドしたり、不動産サイトの似た間取りをオススメするなども実施しています。 |
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| 企業名 | 株式会社アピリッツ(旧KBMJ) | ||
| 対象業種 | ECサイト、美容、自動車販売、情報ポータルなど多数 | ||
| 初期費用 | 200,000円〜 | ||
| 導入期間 | 1ヶ月程 | ||
| 月額費用プラン |
50,000円〜（APSサービス版）
サービス利用規模に合わせ、従量課金 |
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| 導入実績 |
「ゴルフダイジェストオンライン」、「たまひよストア」、「マルイウェブチャンネル」、「車選び.com」など
200サイト以上 |
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| レコメンド機能 | パーソナライズドレコメンド、強調フィルタリングレコメンド（閲覧ベース/勾配ベース/カート投入）、テキストマイニングレコメンド、ルールベースレコメンド、カテゴリフィルタリング、ランキング、リマインド機能、レコエンドメールなど | ||
| 特徴 |
かつて(2008年ごろ)に市場シェアトップだったレコメンドエンジンです。
レコメンドエンジンは、協調フィルタリング（行動履歴）、テキストマイニング（商品情報）、ルールベース（運営者指定）を組み合わせたハイブリッド型レコメンドとのことです。 協調フィルタリングでは不可能な "新商品" や"アクセスの少ないロングテール商品"のレコメンデーションも、テキストマイニングでリアルタイムにレコメンドできることを強みとしています。 |
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| 企業名 |
株式会社コンビーズ （英文 Combz Inc.） |
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| 対象業種 | 小規模ECサイト | ||
| 初期費用 |
初期設定費用 50,000円 コンビーズメールまたはコンビーズメールプラスの利用者は割引あり |
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| 導入期間 | 1週間程度〜 | ||
| 月額費用プラン |
39,800円〜 ＜クリック課金＞ 毎月3000クリックまで無料 3,001回以上:1クリック15円 (ウェブサイト上やメール内に表示された商品 が、クリックされた数によって変動) ＜スポット配信メール＞ 1回の配信につき10,000通までは、無料。5回の配信：10,000円、12回で2,000円 1回の配信につき10,001通以上は100通毎に100円の超過配信料がかかる。 |
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| 導入実績 | 「DIY FACTORY」、「EC-CUBEオーナーズストア」など | ||
| レコメンド機能 |
閲覧情報・購入情報・関連商品・定期購入商品のレコメンド 注目商品、新着商品、ランキング表示、掘り出し物の表示、閲覧履歴の表示、カゴオチメール、閲覧落ちメール、スポット配信メール、ABテストなど |
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| 特徴 |
廉価版のレコメンドエンジンです。
クリック課金という珍しいスタイルなので、ある程度クリックが増えると高くなるかもしれません。
元々メール関連を実施していた会社のサービスCD、「EC-CUBE」、「カラーミーショップ」、「FutureShop」、「ショップサーブ」などのショップ系サービスとの連動を実施しています。それらのサービスに手軽に入れられるレコメンドサービスというコンセプトのようです。 |
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| 企業名 | ヱヂリウム株式会社Edirium K.K. | ||
| 規模 | 小規模 | ||
| 初期費用 | 無料 | ||
| 導入期間 | ー | ||
| 月額費用プラン | 3,5000円～ | ||
| 導入実績 | 某ゴルフ場の予約サイト、某ECサイトなど | ||
| レコメンド機能 | 強調フィルタリング、テキスト解析（テキスト情報から類似度が高いアイテムを解析）、リアルタイム行動解析、自動最適化、ランキング、ABテストなど | ||
| 特徴 |
データ解析やAIを得意とするヱヂリウム株式会社が「アイテム画像を解析し、類似商品をおすすめする」や「複数のアルゴリズムを自動最適化し、CVの最大化を図る」などの技術を取り入れ、作り上げたレコメンデーションサービスです。格安での料金設定を行っております。
複数のアルゴリズムから自動的にA/Bテストを行い、最適なアルゴリズムを選定複数のアルゴリズムから自動的にA/Bテストを行い、最適なアルゴリズムを選定するアルゴリズムの自動最適化サービスがあります。 |
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| 企業名 |
株式会社アクティブコア （英文 activecore, Inc.） |
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| 業種 | レジャー、ECサイト、不動産サイトなど | ||
| 初期費用 | 非公開 | ||
| 導入期間 | 2～3か月程度 | ||
| 月額費用プラン | （非公開）250,000円〜 | ||
| 導入実績 | 「株式会社アミューズ」、「ブックオフオンライン」、「大和ハウス工業」、「日本マンパワー」など200サイト以上 | ||
| レコメンド機能 | パーソナルレコメンド、閲覧・購入ランキング、カテゴリレコメンド、時間・価格帯レコメンド、コンテンツレコメンド、WEB接客によるバナーのポップアップ表示、LPO（ランディングページ最適化）、ABテスト、分析レポート | ||
| 特徴 |
50種類以上のレコメンドアルゴリズムを標準搭載していて、PC・スマートフォン・メール・LINE・アプリなど様々なチャネルを横断して1to1アプローチを実施し、精度の高いパーソナライゼーションを実現できます。
cookieと会員IDのレコメンドに対応していて、サイト訪問から新規獲得、リピート促進、ロイヤル化までのレコメンドを目指すことが可能です。 |
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いかがだったでしょうか。
レコメンドを効果的に使うとこで購買率や成約率の向上、機会損失の低減を実現することが可能となりますが、
利用するユーザーからは「新たな発見がうれしい・参考になる」という意見がある一方、プライバシー懸念が高いユーザーでは「気持ち悪さ」、不安感を感じていることもあるそうです。
最近では、あえて「お薦め」していますと訪問者にアピールするのではなく、 さりげなくレコメンドを実装しているウエブサイトも増えているそうです。
機能が豊富なレコメンドエンジンは実に様々なことができますが、当然費用は高くなります。
現在の課題がなんであるか、何を目的に、どういった活用を想定してレコメンドエンジンを導入したいのかを考えてサービスを選択する必要があるでしょう。
実施前に最初から実装していたい機能はどれなのか？を整理し、オプション等で後から追加できるものがあれば、徐々に機能拡張するのでいいかもしれません。
以上です。最後まで読んでいただきありがとうございました。
