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レコメンドエンジン・レコメンドシステム

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利用実績

2万件

見積もり利用料

無料

利用満足度

98.4

※2015年12月に利用した企業様に「アイミツの満足度を教えてください。」という質問を行い「満足、普通、不満」の中から「満足」と答えた企業様の割合です。

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レコメンドエンジンは、情報フィルタリングの一種で、ウェブサイト上で大量の商品や記事の中から個人の嗜好に合ったものを推薦するシステムです。これにより、サイトの滞在時間(回遊性)が長くなり、PVアップにつながり、結果として売上が上がります(アップセル、クロスセルと言われます)。よく知られているのは、大手通販サイトAmazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というものです。このシステムを使うことによって、ユーザーがまだ知らない商品を推薦することができ、効果的な販売促進が可能となります。自社の課題を明確にした上で、ASP型か、パッケージ型かを選択し、サービス業者から導入の効果予測などをコンサルティングしてもらい、費用対効果の高いサービスを選ぶと良いでしょう。

人イメージ

レコメンドエンジンの発注や業者探しの際、こんなお悩みありませんか?


  • 予算

    予算を抑えたいけれど
    どこに相談すればよい?

  • 評判

    いろんな会社が検索でヒット!
    本当に評判がよいのはどこ?

  • 相場

    相場が分からないけれど
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  • 営業

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そのお悩みをアイミツが解決します

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  • POINT1

    相場情報をご提供!

    2万件以上の利用実績から
    相場情報や適正価格をご案内!
    見積もりのポイントも教えます。

  • POINT2

    専門コンシェルジュによる
    徹底見積もりサポート

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    希望条件、ご要望をお聞かせください!

    ご要望がまとまっていない場合でも、
    業界のプロが適切にリードいたします。

  2. 提案

    専門知識のあるコンシェルジュが
    無料で業者をご紹介いたします!

    基本的な情報はもちろん、推薦の理由、
    どんな評価を受けているかもご説明します。

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    直接商談も可能!即、見積もりが集まります

    各社の見積もりが簡単に集まり、
    スムーズに業者選定を進めることが可能です。

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2014年から既に2万件を超える相談をいただいたおり、
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レコメンドエンジン・レコメンドシステムの

選び方ガイド

レコメンドエンジン・レコメンドシステムの選び方ガイド

レコメンドエンジン・レコメンドシステムの委託先、外注先を探すにあたってのポイントや選び方など、様々な情報をまとめました。当社が保有するほんの一部のノウハウのみの公開ですが、参考にしてください。当社は、相場情報、見積もり事例など多数保有しております。

レコメンドエンジン・レコメンドシステムの選定ポイント

POINT
01

自社の課題に適した機能があるか

精度の高さは売上にも反映、機能面はじっくりと確認すること!

レコメンドエンジンの精度が高ければ、そのままダイレクトに売上に反映される可能性があるので、じっくりと

製品・サービスを確認する必要があります。システムの主な仕組みとしては、協調フィルタリングと呼ばれる考え方によって、サイトに訪問したユーザーの閲覧、購買記録などの行動履歴情報の収集と分析を行い、他のユーザーとの共通の行動パターンを抽出し、そのユーザーが興味を持ちそうな商品を表示させます。

レコメンドエンジンの主な機能>

  •  パーソナライズ機能

パーソナライズ機能では、個人一人ひとりにあわせて、最適な商品を自動的に勧めます。表示されても、ユーザーが興味を示さなかった場合には、その都度、除外されていきます。また、サイト運営者が事前に決めたルールに合致した行動をしたユーザーがいた場合、特定の商品を表示させることもできます。

  •  リピート機能

サイトを一度離脱したユーザーが再度、サイトに訪れた際に効果を発揮する機能です。ユーザーがサイトに訪問する度に違った商品を勧めるので、潜在的なニーズを掘り起こすことが可能になります。

  •  補てん表示機能

レコメンドエンジンでは、ユーザーの行動履歴を分析して、レコメンド表示をしますが、条件に満たない場合、その枠には何も表示されなくなることがあります。例えば、4つの商品枠があるにもかかわらず、条件が合わないために、1つの商品しか表示されないと、機会損失につながってしまいます。この機能があると、本来は空欄だった枠に、自動的に商品を表示させることができます。

  •  テキストマイニング

テキストマイニングという手法を使って、よりユーザーが興味を持ちそうな商品を予測できます。これは、ユーザーが商品を検索する際に入力した膨大なテキストデータである単語やフレーズから、情報を掘り出す機能です。これにより、ユーザーのニーズや嗜好を把握したり、時系列にどのように変化しているのかを調査し、レコメンド表示に反映できます。

また、その他の機能としては、そのサイトの売れ筋商品を表示させるランキング表示、ユーザーが過去の閲覧した商品を表示させるリマインド表示、新しい商品をリアルタイムに表示させる新商品表示などのアルゴリズムがあります。さらに、レコメンドエンジンと連動させて、会員ユーザーに対して、メールを配信することができる機能もあります。ユーザーごとにパーソナライズされたメールや、特定の条件でセグメントしたユーザーにメールを配信します。これによって、未定着ユーザーへの購入喚起、休眠顧客の活性化などを図ります。

また、レポート機能があるとページの閲覧回数、クリックしたリンクなどを時間別、日別に確認することができます。レコメンドした商品がどれくらい購入されたかをチェックするコンバージョン計測ができると、より効果を確かめることができます。

 

POINT
02

契約形態と導入するまでの時間

ASP型かクラウド型か、自社に最適な選択を!

レコメンドエンジンの契約形態は、ASP型(クラウド型)か、自社サーバーで構築するパッケージ型かを選択することになります。ASP型はサーバーの準備も不要で初期導入費用は安く済みます。月額料金は1万円程度のものから、数十万円のものまで機能レベルによってさまざまです。

一方、パッケージ型(自社サーバー構築でオンプレミス型とも呼ばれています)を選択すると、レコメンドロジックのチューニングや、アクセス解析との連動など、細かな設定ができるため、大型のWEBサイトなどへ導入する際に検討してみると良いでしょう。

導入自体の作業については、タグをサイトに貼り付けると自動的に稼働してくれることが多いですが、実際に運用がスタートするまでに、どれくらいの日数が必要か確認しておきましょう。早い場合は1週間ですが、長い場合だと1ヶ月程度かかる業者もいます。

 

POINT
03

契約形態と費用対効果の予測

売上に繋がる指標を重視、費用対効果を見据えた導入を。

レコメンドエンジンの導入によって、どれだけ効果があるかは中々予測が難しいところです。レコメンドのリンクがどの程度クリックされているか?という指標も大切ですが、ビジネスの成果である売上面に直結する指標(PV、購入率・コンバージョンレート、購買数、平均単価、リピート率、サイト回遊率)をどの程度伸ばせるか?を重視し、担当者と面談してヒアリングすると良いでしょう。導入前のコンサルテーションなどがあると良いでしょう。初期導入コスト、月額料金に見合った売上アップ(純増)が見込めるかどうか(費用対効果)を予測し、最適なサービスを選びましょう。

 

レコメンドエンジン・レコメンドシステムのよくある質問

人イメージ

レコメンドエンジン・レコメンドシステムについてのよくある質問を集めてみました。業者を決定するまでには、自社の業態や依頼内容に応じたさまざまな疑問点が浮かぶものです。発注後のお客様へのヒアリングを行っているぜひアイミツでは、細かな疑問点もしっかり把握しています。