レコメンドで売上を最大化する!「効果がでる」レコメンドの活用方法(基礎編)


皆様こんにちは、アクティブコアです。

今回は、レコメンドで売上を最大化する!「効果がでる」レコメンドの活用方法(基礎編)をご案内いたします。
ご参考になれば幸いです。

レコメンドの活用できていますか?

今、様々な企業でレコメンドが使われていますが、せっかくレコメンドを入れたのに「使いこなせていない」「導入当初から設定を変えずにそのまま放置されている」など
活用はできていないけれど、とりあえず必要だから入れている場合も多いのではないでしょうか。

レコメンドを活用する目的は「売上アップ」「機会損失の低減」「回遊率の向上」が挙げられます。


実はレコメンド、活用方法を少し工夫することで、効果を最大化することができます。
今回はレコメンドの活用方法(基礎編)をご紹介いたします。

レコメンドの種類と活用のポイント

まずレコメンドの種類をご紹介いたします。
レコメンドの種類は大きく分けて「ルール型レコメンド」と「アルゴリズム型レコメンド」の2種類があります。


ルール型レコメンドの場合、事前に決めたルールに従ってクリエイティブを出し分けます。
例えば「初めてWebに訪問した人には初回限定クーポンバナーを表示する」といったルールを決めると
ルールに合致したユーザに対して、事前に指定したバナーが表示されます。

一方アルゴリズム型レコメンドでは、お薦めする商品を自動推奨することができます。
ユーザがサイトを回遊すればするほど、そのユーザの興味・関心に合った商品を自動でお薦めすることができます。

そして、ルール型・アルゴリズム型レコメンドの活用ポイントは以下の通りです。

では詳しく見ていきましょう。

【ルール型レコメンド】ユーザの購買プロセスに応じたルール設定を行う

まずルール型レコメンドの場合、「ユーザの購買プロセスに応じたルール設定」を行う必要があります。



上記の図のように、一連の購買プロセスがある中で、各ステップを引き上げるために訴求する内容を考えます。
例えばウェブへ来た再訪問者に対して初回購入を促す場合、どのような人がいるかを考えます。

同じ再訪問者でも、2回しか訪問していないユーザと、既に5回、6回と訪問しているのにまだ購入に至っていないユーザでは、商品やサービスに対する興味・関心の度合いが異なるためお薦めする内容を変更する必要があります。

例えば2回しか訪問していないユーザには、商品やサービスの特徴をお薦めして興味を促し、5回6回と複数回訪問しているユーザには、期間限定クーポンやキャンペーンをお薦めして購買を促すのが効果的です。

また複数の商品ジャンルがあるサイトの場合は、その人がよく見ているジャンルのキャンペーンや商品をお薦めすることも有効です。
購買プロセスを引き上げるために、「誰に」「何を」訴求するかを明確にした上でルール設定を行いましょう。

【アルゴリズム型レコメンド】ページの階層に応じたアルゴリズム設定を行う

アルゴリズム型の場合、購買を促進するためのアルゴリズム設定を行いましょう。 具体的には、ページの上位階層は「ユーザベース」のレコメンド、商品が特定できるページは「商品ベース」のレコメンドの方が効果が高いです。


例えばトップページでは、パーソナルレコメンドやリマインドのように、その人が興味・関心の高い商品をお薦めします。

カテゴリトップでは、対象のカテゴリで絞った興味・関心の高い商品やランキング商品をお薦めします。
商品詳細ページでは対象の商品と一緒によく見られている又はよく買われている商品をお薦めします。
カートページや商品購入完了ページでは、カートに入れている、又は実際に買われた商品と同時に買われている商品をお薦めします。
このようなアルゴリズム設定をすることで、アップセル・クロスセルを促すことができます。

まとめ「効果がでる」レコメンドの活用方法(基礎編)

今回は、ルール型・アルゴリズム型レコメンドにおける、効果がでるレコメンドの活用方法(基礎編)をご紹介させていただきました。


皆様のご参考になれば幸いです。

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