レコメンドエンジン比較おすすめ11選

レコメンドエンジンとはWebサイトを閲覧している際に表示される、「この商品を見ている人は、こんな商品を見ています」といった「おすすめ」を自動生成するツールです。活用シーンはECサイトだけにとどまらず、情報サイトやブログ、不動産サイトなど多岐にわたります。

行動履歴やテキストマイニング、属性分析などさまざまな観点からAIがおすすめする商品(サービス)を選ぶため、ユーザーそれぞれのニーズに合ったものが表示されます。また特定の商品を必ず表示するよう設定するなど、企業の売りたい商品に焦点を当てることも可能です。

効果測定ができるレコメンドエンジンなら、レコメンドロジックのチューニングやコンテンツの修正などを通じて、Webサイト全体の改善に繋げられます。購買意欲やサイト回遊率の向上、PV数の増加など、Webサイトの収益を最大化するのに欠かせないシステムといえるでしょう。

幅広いECサイトで利用できるタイプ

一般的なレコメンドエンジンのタイプです。ECサイト内にレコメンド機能を挿入し、サイトを訪れた人へ関連商品や嗜好に合う商品をおすすめします。レコメンドエンジンは商品数が少ないと効果を発揮しにくいシステムですが、中には小規模サイトでも有効なアルゴリズムを実装しているものもあります。

特定のECサイトに付帯しているタイプ

ECサイト構築サービスの中の機能として、レコメンドエンジンが付帯しているタイプです。Shopifyはアプリストアからレコメンドアプリを取得し、ショップ内に簡単にレコメンド枠を設置できます。またEC CUBEには専用のレコメンドエンジン「救部隊レコメンド」があります。

ECサイト以外のブログやニュースサイトに利用できるタイプ

ニュースサイトやブログに設置し、おすすめの動画や他の人が読んでいる記事、ランキングなどを表示します。レコメンドによってサイト内の回遊率を高め、PV数の増加を促進します。

集客力と購入確率が向上する

レコメンドエンジンによってユーザーの求める商品やサービスが表示されるため、購入率の向上が期待できます。

欲しい物が決まっていない状態でサイトを訪問したユーザーにも好みの商品を提案できるので、「無かったはず」の売上を得ることが可能です。またレコメンドをクリックすることでサイト内を回遊することになり、集客率が向上するでしょう。

興味や関心を引き出しユーザー体験が向上する

レコメンドエンジンを導入すれば、ユーザーが知らなかった商品をおすすめすることができます。ランキングで人気の商品を知ったり、ユーザー属性から割り出されたレコメンドで新たな商品に触れたりする楽しさをユーザーに提供可能です。

またさまざまなアルゴリズムによってユーザーが求める商品をレコメンドするため、サイトへの信頼を得ることも可能でしょう。

関連商品のレコメンドで顧客単価が向上する

ユーザーが商品を購入する際に、購入商品と一緒に使えるものを提案することで顧客単価を上げることが可能です。

「この商品を見ている人には、こちらの商品もおすすめです」と表示すると、追加購入が見込めます。たとえば洗濯洗剤を購入しようとしているユーザーに柔軟剤をレコメンドすれば、ついで買いを促進できるでしょう。

ユーザー体験の向上でリピートユーザーの獲得に繋がる

「欲しい物が提案される」「買い物の楽しさを味わえる」といったユーザー体験の向上で、リピートユーザーの獲得に繋がる可能性が高くなります。

またカートインした未購入商品へのリマインドや、前回の訪問から一定期間経過したタイミングでおすすめメールやクーポンを配信することで、再訪を促せるでしょう。リピートユーザーの獲得は売上の維持に繋がるため、大きなメリットとなります。

自社の業務内容に適した機能が揃っているか

レコメンドエンジンの多くはECサイト向けに作られているため、情報サイトやブログ、Webコンテンツなどを取り扱う場合は、対応可能かを確認する必要があります。またアパレルやインテリア・雑貨業界などのECサイトでは、画像を解析し類似商品をレコメンドする機能があるとよりユーザーの好みに近いおすすめができるでしょう。

レコメンド機能以外にも効果測定機能やランキング、メール配信など企業によって必要な機能は異なります。自社の業務内容にとって必要な機能は何かを考えて選ぶと良いでしょう。

同規模や同業界での導入実績があるか

検討しているレコメンドエンジンが自社に合うかどうかを見極めるためには、自社と同規模や同業界での導入実績が豊富かどうかを調べると効率的です。ほとんどのレコメンドエンジンは、商品数やアクセス数が多いほど効果を発揮する傾向にあります。

もし自社の規模で効果がちゃんと出るか不安な場合は、自社と同規模企業の導入実績が豊富なレコメンドエンジンを選びましょう。

操作方法は分かりやすいか

簡単に導入できるのはもちろん、レポートの見やすさやチューニング方法が分かりやすいかが大切です。タグを自社サイトに挿入するだけで導入するシステムなら、誰にでも簡単に導入できます。また導入後にレコメンドの精度調整をする「チューニング」が管理画面から簡単にできたり、AIが自動で行ってくれると業務負担を大幅に減らせるでしょう。

「さぶみっと！レコメンド」や「Logreco」のように無料トライアル期間が設定されている製品なら、導入前に操作感を試せるためおすすめです。

外部システムと連携し業務を効率化できるか

高機能なレコメンドエンジンには、MAツールやCRM、Web接客ツールなどと連携できるものが少なくありません。外部システムとレコメンドを連携することで、より顧客満足度を高め売上の向上に繋がります。またレコメンドエンジンにメール配信機能がない場合でも、メールソフトと連携すればリマインドやレコメンドメールが送れるものもあります。

ただし全ての外部ツールと連携できるわけではないため、もし連携させたいツールが決まっている場合は対応の可否を確認しましょう。

利用料金が想定する予算に見合っているか

レコメンドエンジンは高度な技術が必要なため、高額なものが多くなりがちです。またサイトのページ数によって料金が変わったり、PV数の増加に伴って料金が加算される従量課金制だったりと料金形態がさまざまです。

発生する予算と、レコメンドエンジンの導入で将来的にどれだけの利益が出せるかを比較して選ぶ必要があります。

導入支援や稼働監視のサポートがあるか

レコメンドエンジンを選ぶ際には、サポート体制もチェックしましょう。トラブル発生時に備えて連絡の取りやすい窓口の有無や、サポートデスクの受付時間を確認しておくことが大切です。

またWebページのどこにレコメンドを表示させれば効果的かなど、導入に際してサポートしてくれるサービスもあります。さらに導入後の稼働を監視してくれるサービスがあれば安心です。

精度を高めるにはある程度の期間が必要

訪問ユーザーの行動履歴を収集して分析する「協調フィルタリング」では、ある程度の行動情報を集めないと精度の高いレコメンドが提供できません。そのため導入初期はあまり効果を感じられないこともあるでしょう。

導入初期から一定の効果を求める場合は、協調フィルタリング以外にアイテム情報からのテキストマイニングやユーザー属性など複数のアルゴリズムを併用するレコメンドエンジンを選びましょう。

取扱い商品が限定されている場合は効果を得られにくい

取り扱う商品数が少ない場合は効果を得られにくいでしょう。なぜならサイト内の掲載商品が少ないと、レコメンドをしなくてもすぐに商品を探せるからです。あまりに取り扱う商品が少ない場合や限定的な場合は、レコメンドエンジンの導入で本当に売上がアップするのかを考慮する必要があります。

パーソナライズ

サイトを訪れたユーザーの行動履歴を収集し、ユーザーの好みに類似した他のユーザーの情報をもとに商品をレコメンドします。パーソナライズされたレコメンドは、主に「この商品を見た（買った）人は、こんな商品も見ています」と表示されます。

サジェスト

サイト内の検索窓に商品名を入力すると、入力した商品以外にキーワードに関連した商品や情報がおすすめされます。サジェスト機能は訪問客に新たな気づきを与えることができ、合わせ買いを促進する効果があります。

ランキング

ページビューやコンバージョン率、クリック数などに基づいて最も関心を持たれていたり、購入が多い商品をランキングで表示します。カテゴリ別ランキングやウィークリー、マンスリーランキングなど、さまざまな形式のランキングがあります。

レポート（効果測定／PDCA）

レコメンドした商品のクリック率やコンバージョン率などさまざまな角度から、レコメンドの効果を測定する機能です。効果を測定することでPDCAサイクルを適切に回し、レコメンドやサイト全体の改善に繋がります。

メール配信

過去に商品を購入した顧客へ再訪問を促すためにおすすめ商品の情報を送ったり、誕生日限定クーポンを配信したりできる機能です。レコメンドエンジン自体にメール配信機能がついている製品や、メールソフトと連携することで配信が可能になるものがあります。

リマインド

商品をカートに入れたまま未購入になっているユーザーに、購買を促すリマインドメールが送れます。買い忘れを知らせることで、機会損失を防止できます。

レコメンドエンジンは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。

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