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レコメンデーション

レコメンデーションとは、ユーザの好みを分析し、ユーザごとに興味のありそうな情報を選択して表示するサービスのことです。

Webを使ったオンライン販売では、店舗バックヤードの面積的制限といった物理的制約から解放されるため、膨大な量の商品アイテムを扱うことが可能ですが、顧客のWebブラウザに一度に表示できる情報量は限られます。

顧客にとっても多数の商品から自分の望むものにたどり着くためには、その商品に対する正確な知識・情報を持っていなければならないなどの問題があります。

そこで顧客が訪れたページ(ショッピングサイトのトップページや目的の商品ページ)に、その顧客の好みや特性に合わせて適した商品(情報)を自動的に表示するシステムが登場しました。

そうしたシステムをレコメンデーション・システム(レコメンデーション・エンジン)といいます。

レコメンデーション・システムが推奨を行う方式には「アンケートベース」「ルールベース」「協調フィルタリング」など、さまざまな方法があり、それぞれの組み合わせによって実現される場合もあります。

レコメンデーションは、米Amazon.comのような通販サイトを中心に、導入が進んでいます。

あらかじめ登録された顧客の趣向に関する情報や、購買履歴などを参照してデータベース化し、それぞれの好みに合致すると思われる商品やサービスが紹介されます。

レコメンデーションエンジンがお薦め品を選び出すルールをどう設定するのかには、かなり高度な情報分析力と仮説力、そして試行錯誤が必要となります。

協調フィルタリングと呼ばれる手法が一般的です。

先ほども述べましたように、過去の購買やウェブの閲覧履歴を判断材料にします。

具体的には、居住地域、年齢や性別などの属性を重視してお薦め品を選ぶやり方もあれば、「この商品を購入した人はこうした商品も買っています」と、ほかの顧客の購買履歴を活用するやり方もあります。

また、オペレータがユーザの希望に対して個別に適切な情報を配信するサービスなど、高度なサービスも提供されています。

このレコメンデーションは急速な普及が進んでいますが、その理由としては、ユーザ側は自分に興味のある商品の情報を素早く知ることができ、商品を提供する企業は購入される可能性が高まるという、双方に大きなメリットがあるためと考えられています。