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Nexalコラム

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本来のレコメンド機能とは

現在様々なレコメンドツールがある。私がよく知っているのは ブレインパッド社のRtorster(アールトースター)だ。 簡単に記載すると、アクセスユーザの来訪特性をcookie単位に点数化しておき、点数に応じたルールに従って推奨バナーや誘導ページを自動生成してしまうという内容だ。(表示する場所だけ決めておく)
具体的には、来訪回数、来訪時の検索キーワード、広告からの来訪有無など、アクセス解析で取得できる項目+DB連携すれば、購入商品カテゴリや購入金額なをcookie毎に点数をカウントする。よく買う客には、「お得意様は特別キャンペーン」というバナーをそのcookieを持ってアクセスしてきた人だけに表示するなど、一般的には行動ターゲティングに使われている。
他のレコメンドツールは、アマゾンのように「この商品を購入した人はこれも買っている」という購買データから表示するケース 株式サイトのように、「この株を見ている人はこの株を見ている」というアクセス解析結果から表示するケース、 音楽ダウンロードサイトのように「この音楽をDLした人はこの音楽もDLしている」という基幹データから持ってくるケース、 または、ランキング表示でアクセスランキング、購入ランキングなども一種のレコメンド機能として括られる。
レコメンドは「推奨」と訳されるが、どちらかと言うと企業側の都合に近い。
実際、本音としての目的は、在庫を捌きたいから、誘導に繋げたいから、1回あたりの購買単価を上げたいから、という理由が多い。本当は「あなたにお勧め」ではないのである。
例えば、間違って広告をクリックしてしまったり、適当にサイト内を回遊しているとあなたにお勧め!と記載されている商品に、とんでもない物が出たりする。あれば勘弁して欲しい。 一概に行動データからレコメンドするには、かなりのルール化が必要である。顧客視点でのレコメンドとしては、ニッセンが導入している商品を選ぶ時のこだわり条件で、類似商品を探せるアルベルト社のレコメンド。 例えば、ブーツ選びの際リボンがついているかどうかこだわる人には、リボン付ブーツを推奨する、 ピンクが好きな人向けにピンク色の商品だけ推奨するなど・・・これは顧客の心理をうまく反映できたレコメンドツールだと思う。 (※ただ、商品アイテム数が少ないECサイトには不向き。商品数が無いと比較心理が働かず、そのまま離脱されます。)
本来のレコメンド機能とは、顧客がどのような視点で商品を探すのかを検証してから導入すべきだと思う。単純なカテゴリ検索機能を充実させる時代は終わったと言っても過言ではない。




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