ECサイトには様々な商品がありますが、画面上で目に入る商品の数は多くないことに加え、検索の仕方もユーザーにより様々です。様々な趣向をもつユーザーに、どのような商品を見ていただき、提案するかは大変重要です。
その施策として、多くのECサイトに商品レコメンド機能が導入されています。
今回は、ECサイトにおけるレコメンド機能の基礎知識と、レコメンドで成果をあげるためのポイントをご紹介します。
<Contents>
レコメンドの種類
レコメンドは、レコメンドする商品を選択するためのアルゴリズムによって、次の4つに大別できます。
ユーザーをベースにしたレコメンド(協調フィルタリング)
あるユーザーと似たような行動(商品閲覧や購買)をとった他のユーザーに、元のユーザーが興味を示した商品をレコメンドします。
例えば、「他の人はこんな商品を買っています」や「このアイテムを見ている人におすすめ」などと紹介されているものです。
アイテムをベースにしたレコメンド
商品に付随するカテゴリやタグなどの属性情報に基づいて、類似商品をレコメンドします。 たとえば「シャツ」カテゴリの商品を閲覧しているときは「シャツ」の属性のものをレコメンドしたり、あるブランドを閲覧しているときは同じブランドの商品をレコメンドします。
ランキングをベースにしたレコメンド
売れている商品や閲覧されれている商品などに基づいて、ランキング形式でレコメンドします。「今の売れ筋商品」として露出することでトレンドを示唆して興味を引きつけます。
ルールベースをベースにしたレコメンド
サイトの運営者が独自に定めたルールで商品をレコメンドします。
たとえば初めてサイトに訪問したユーザーには「旬な特集商品」や「お得なエントリー商品」を提示するなど、「ユーザーの状態」を条件にレコメンドします。
ユーザーベースやアイテムベースのレコメンドは違い、人為的にコントロールして訴求するものです。
レコメンドの効果的な使い方と解決する課題
単価を上げたり、離脱を防いだり、と様々な効果が期待できるレコメンドですが、効果的に使うにはどうするのがよいのでしょうか。
ECサイトにはトップページや商品一覧、商品詳細ページなど様々なページがありますが、ページごとにユーザーの目的が異なります。つまり、ページに訪れるユーザーの目的や気持ちを考慮し、どのようなレコメンドを表示するかを企画していくことが重要になります。
ここからは、レコメンドが解決する課題と効果が出やすい使い方をページごとに解説します。
トップページで使うレコメンド
トップページは新規のユーザーや再流入がランディングすることも多く、通常、一番多く見られているページです。
トップページに掲載しているバナーへの遷移が少ない、商品詳細ページにたどり着かない、などの課題には、意図的に商品ページへの誘導を作ると効果が期待できます。
「ランキング」を表示してトレンドを表示したり、「ルール」をベースにしてページに導線を作りましょう。
商品一覧で使うレコメンド
特定のカテゴリに関心を持つユーザーが、比較検討しながら回遊するページです。
CVRが低い、商品検索がで離脱が高い、という場合は、商品一覧ページにレコメンドを置く方法があります。「ランキング」や「ユーザー」ベースで、今閲覧している商品カテゴリに近いレコメンドをすることで、商品への導線を作りましょう。
商品詳細ページで使うレコメンド
商品詳細ページを見ているユーザーは、ある程度その商品に関心を持っており購入意欲が期待できます。カート投入率やコンバージョン率を伸ばすために、①「ユーザー」や②「アイテム」ベースでひとりひとりのユーザーの関心に近い商品をレコメンドしましょう。
カートページで使うレコメンド
カートは、決済直前の購入モチベーションが高いユーザーが利用するページです。クロスセルやアップセルなど客単価を上げる効果が期待できます。①ユーザーベースで関心が高いと思われる商品をお勧めしたり、④「ルール」ベースで単価の低いものをレコメンドしてついで買いを促したり、送料無料となる金額の商品をレコメンドするなどどの方法があります。
レコメンドを成功させるための重要なポイント
大きな効果が期待できるレコメンドですが、ユーザーに見てもらえなければ意味がありません。例えば、せっかく表示しているレコメンドがページの下の方に設置されていて、ユーザーがレコメンド設置箇所までスクロールしないと目に入らない、というサイトを多く見かけます。 レコメンドを効果的に使うためには、適切なタイミングで自然にユーザーの目に入るように表示することが重要です。
実際の店舗でも、店員がタイミングを見計らって「こちらの商品もお似合いですよ」と声をかけるように、ECでも同じくユーザーひとりひとりにアプローチする適切なタイミングがあります。 レコメンドする「提案の内容」と、レコメンドする「タイミング」の両側面から、適切な表示を検討しましょう。
例えば、サイト上で一定のタイミングで、ポップアップでレコメンドを表示する方法があります。ユーザーが購入を迷っていると考えられるタイミングや、一定の興味を残しながらもサイトから離脱しそう、というタイミングでレコメンドすることで、離脱を防ぎ回遊を促す効果が期待できます。
レコメンドはサイト内だけのものではない
レコメンドはサイトの画面でおすすめするものだと思っている方が多いと思います。しかし、ユーザーはサイトから離脱しても商品への興味を持続している場合があります。でも離れて時間が経ってしまえば、だんだん興味は薄れ、忘れてしまったり別のものに興味を持ってしまう可能性があります。
そこで、一度興味を持っていただいたユーザーに対して、例えばメールやプッシュ通知、SMSなどのメッセージでレコメンドして、興味を持っていただく方法があります。
<サイトの外にもレコメンドを届ける方法>
これも、いつ見てもらうか、というタイミングが重要です。
サイトに直近訪問したユーザーには、興味を失わないうちに「あなたにおすすめ」をレコメンドしたり、しばらく訪問していないユーザーには「今の売れ筋」をレコメンドするなど、ユーザーの状態に合わせて実施しましょう。
レコメンドは効果検証と改善を
レコメンドを導入したけれど費用対効果がわからない、改善方法わからない、という相談をいただくことがあります。
レコメンドは自動で表示されるため用の手間が少なく、大変便利なツールです。しかし便利であるがゆえに、導入されるとそのままになってしまうケースが多くあります。 レコメンドは、レコメンドの表示回数、クリック率、コンバージョン率、客単価などの指標を確認しながら、タイミングや表示方法などを検証し、レコメンドの質を高めていくことが重要です。例えば、レコメンドで商品を購入したことがないユーザーや、そもそもレコメンドしてもクリックしないユーザーであれば、レコメンド以外のコンテンツを提示したほうがよい可能性もあります。レコメンドするタイミングがユーザーのニーズに合わないのかもしれません。
Fanplayr(ファンプレイヤー)が提供するレコメンドでは、ユーザーの行動を分析し、定期的に改善しながらレコメンドの運用を支援しています。レコメンドを導入してみたい、レコメンドをもっと活用したいとお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。
ความคิดเห็น