レコメンドエンジンとは？機能や導入メリット、選び方とおすすめサービスを紹介

レコメンドエンジンはECサイトの商品購入数、商品購入率アップに非常に効果的なツールです。ECサイトへの導入は当然おすすめしますが、サービス提供者が多く、選ぶのが大変です。レコメンドエンジンの機能や選び方、おすすめサービスをご紹介します。

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監修者

石田 哲也

Twitter：@te2319
株式会社ニュートラルワークス 取締役CMO。1984年生まれ。高校卒業後にISD株式会社を起業。その後、株式会社オプトでWebマーケティングを学び、株式会社メタップスなど複数のベンチャー企業にて事業立ち上げを経験。前職はワンダープラネット株式会社でゲームプロデューサーとしてスマホゲームアプリの制作に従事。2018年に地元の神奈川へ戻り、ニュートラルワークスに入社。SEO/Web広告運用/サイト分析・改善など、Webサイトの運用改善～ゲームアプリ制作や数十万フォロワーのSNSアカウントの運用経験などWebビジネス全般を守備範囲とする。

■経歴
2003年　ISD株式会社/起業
2009年　株式会社オプト/SEMコンサルタント
2011年　株式会社メタップス/シニアディレクター
2013年　ライブエイド株式会社/執行役
2016年　ワンダープラネット株式会社/プロデューサー・BizDev
2018年　株式会社ニュートラルワークス/取締役CMO

■得意領域
Webサイト改善
SEO対策
コンテンツマーケティング
リスティング広告

■保有資格
Google アナリティクス認定資格（GAIQ）
Google 広告検索認定資格
Google 広告ディスプレイ認定資格
Google 広告モバイル認定資格

執筆者

株式会社ニュートラルワークス

QUERYY(クエリー)編集部

QUERYY(クエリー)は、株式会社ニュートラルワークスが運営するデジタルマーケティング情報メディアです。

レコメンドエンジンとは？

レコメンドエンジンはウェブサイトでユーザーにおすすめの商品・サービスやコンテンツを表示するシステムです。レコメンド（recommend）とは、英語で「薦める」を意味し、ユーザーの興味関心に合わせてユーザーがほしいかもしれない商品やサービスをサジェスト表示できるようになります。

Amazonや楽天などのECサイトで商品を購入すると、購入後に関連商品が広告として表示されることがあるかと思いますが、関連商品が表示されるシステムもレコメンドエンジンのひとつです。レコメンドエンジンは、とくにECサイトで積極的に取り入れられています。

レコメンドエンジンの主な機能

レコメンドエンジンは、どのような機能があるのでしょうか？

レコメンド機能

ユーザーの閲覧履歴と購入履歴をもとに、ユーザーが興味を示しそうな商品やサービスを自動でレコメンドします。

ランキング自動生成やリマインド機能

ポップアップを表示して、自動で商品ランキングを生成します。また、ユーザーが検討中の商品をユーザーに対してリマインド（通知表示）します。

レコメンド商品のメール配信機能

サイトへのレコメンド表示と同時に、ユーザーにメール配信し商品購入を促します。

分析レポート機能

レコメンドの配信結果（表示回数・購入回数・クリック数など）をレポート表示し、データを分析できます。

レコメンドエンジン導入のメリット

では、レコメンドエンジン導入のメリットは何があるのでしょうか？レコメンドエンジン導入には、3つのメリットが存在します。

1、商品購入数が増える、購買率が向上する

商品表示回数が増えるので、ザイアンス効果（商品への接触回数が増えることで興味関心が増える）により商品やサービス自体への興味が向上し、結果的に商品購入数アップが見込めます。

レコメンドエンジンは、ユーザーの購買・閲覧履歴をもとにサジェストできる機能です。そのためテレビや紙面のランダムな広告表示と違い、ユーザーの過去データに基づくのでユーザーの意識により近い情報を表示でき、購買率が上がります。

2、レコメンドエンジンの接客で買い物が楽しくなる

レコメンドエンジンでは、サイト上での商品表示の他に、ユーザーへの直接メール配信も可能です。そのため、ユーザー側の商品やサービスについての情報や知識が増え、他の競合商品との比較検討が進んだりと、買い物自体が楽しくなります。

3、レコメンドエンジンはリピートユーザー獲得に効果的

レコメンドエンジンを使用することで、ユーザーの興味感心度が高い商品を表示させることができます。そのため購入率がアップし、同じサイトで複数回の購入へとつながります。結果的に、リピートユーザーの獲得に有利になります。

リピートユーザーは、サイトの商品品揃え状況などを新規ユーザーよりも把握しているため、商品購入単価のアップも見込めます。

レコメンドエンジン導入のデメリット

レコメンドエンジンのデメリットは何があるのでしょうか？2つのデメリットを見てみましょう。

1、導入初期はレコメンド精度が低い（コールドスタート）

レコメンドエンジンは、基本的にコールドスタートです。「コールドスタート」とは、導入直後から利益や効果が見込めるわけでなく、結果を伴うまでに期間（ダウンタイム）を要することです。レコメンドエンジンは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴といったデータを元に生成されますが、導入直後はユーザーのデータが蓄積していないからです。

しかしながら、この問題は時間経過でカバーできます。ユーザーデータが蓄積されるにつれて、レコメンドエンジンがより精度を上げて働くようになるからです。

2、少カバー率問題がある

レコメンドエンジンは、ユーザーの過去データが多く蓄積されればされるほど、レコメンド機能としての効果を発揮します。逆をいえば、過去データが蓄積されなければ、精度を上げることができません。

自社サイトの中には、閲覧数や購入数、ユーザー評価が他商品よりも低いものもあると思います。閲覧数が少ないのでデータを蓄積できず、確度の高いユーザーへPRをすることができなくなります。

ただ、購入数が他商品に比べ少なくても、特定のユーザーから絶大な支持をされているものもあるでしょう。そのような商品は、サービス展開されているレコメンドエンジンの中でも「少カバー率問題」を解決しているものを選びましょう。

レコメンドエンジンの種類

レコメンドエンジンの3つのメリットと2つのデメリットを見てきました。ここからは、レコメンドエンジンの2つの種類を紹介します。

ASP型レコメンドエンジン

ASP型とは、「アプリケーション・サービス・プロバイダー：Application Service Provider」の略で、ウェブアプリケーションやサービスとして提供されているソフトウェアやサービスです。レコメンドエンジンの大半は「ASP型」に分類されます。

ASP型はクラウド型のサーバーが不要でウェブサイトに追加するだけでカンタンに導入できる気軽さがポイントです。ASP型は初期開発費用がかからないため導入コストが抑えられ、資本が潤沢な大手企業だけでなく個人事業主などのスタートアップや中小企業でも手間なく導入できます。また、高い技術力がなくても運用できるものがほとんどです。

しかし、ASP型は完成した状態でのパッケージ導入のため、導入後のカスタマイズができません。

オープンソース型レコメンドエンジン

オープンソース型のレコメンドエンジンは、サイトページや商品数が多い大規模サイトに向いています。ASP型と対照的にカスタマイズができ、高機能なサービスも多いのでより詳細のアクセス解析も可能になります。

ただし、オープンソース型のレコメンドエンジンは日本製のものがほとんどなく、導入したい場合海外製のものを選択する必要があります。また、オープンソース型はカスタマイズに高い技術力が求められるため、それ相応の人材確保が必須となります。

現状、Amazonなどの大手ECサイトはオープンソース型のレコメンドエンジンを使用していますが、ほとんどのウェブサイトはASP型のレコメンドエンジンを導入しています。

レコメンドエンジンの選び方、注意すべきポイント

ここからは、レコメンドエンジンの選び方と注意すべきポイントを紹介します。

自社ECサイトに必要な機能を把握する

レコメンドエンジンにはアクセス解析やマーケティングオートメーションなどいくつかの機能がありますが、自社サイトに本当に必要な機能は何なのか？あらかじめ洗い出しておきましょう。

初期導入時点から経過しても、後からオプションとして機能を追加できる場合もあります。その際、自社サイトに必要だった機能が追加できないことがないように、どの機能が必要になる可能性があるか、最低限の把握が必要です。
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コストが見合っているか

レコメンドエンジンの多くはサイトのページビュー数によって変動する「従量課金制」となっています。そのため、レコメンドエンジンの価格帯は、「月々○○円〜」というような表記がされています。

自社サイトである特定の期間にキャンペーンを行い、キャンペーン期間中はPV数が増えることが予想される場合は、アクセス数の増減を見越して予算を立てていきましょう。

導入済みの他ツールとの連携は可能か

レコメンドエンジンもマーケティングオートメーションツールと同様、外部連携機能があるものもあります。外部ツールとの連携により、打ち出せるマーケティング施策が格段と広がることもあります。外部ツールとの連携可否も、レコメンドエンジンを選ぶポイントとなるでしょう。

おすすめのレコメンドエンジン7選

では、ここからはおすすめのレコメンドエンジン7選を紹介します。各サービスによって特徴が異なるので、よく吟味してみてください。

NaviPlusレコメンド

NaviPlusレコメンドは、導入実績800サイト以上のナビプラス株式会社が提供しているASP型レコメンドエンジンです。ユーザー属性や行動履歴分析により、レコメンドやランキングを自動生成します。
ディノス・セシールや大丸松坂屋オンラインショップなどの大手企業導入実績があります。

▶初期費用：200,000円〜
▶月額費用：100,000円〜

外部リンク：NaviPlusレコメンド

アイジェント・レコメンダー

アイジェント・レコメンダーは、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社が提供するリアルタイムレコメンドが売りのレコメンドエンジンです。ユーザーデータをオンタイムで解析し自動学習するので、常に最新の状態で顧客へサジェストすることができます。
ECサイトや不動産、旅行やアパレルなど、様々な業種での導入実績があります。最近では登山ブランドのMAMMUTや老舗コスメのTHE BODY SHOPなどにも導入されています。

※費用はシルバーエッグ・テクノロジー株式会社へ要問い合わせ

外部リンク：アイジェント・レコメンダー

コンビーズレコ

コンビーズレコは、トップを争うほどの業界導入実績数で、約80,000社に提供されてきたレコメンドエンジンです。Googleアナリティクスとの連携やメール配信はもちろんのこと、A/Bテストも可能になっています。
リターゲティングメールを人工知能がパーソナライズするので、顧客へのアプローチがより的確になります。

▶初期費用：50,000円〜
▶月額費用：39,800円〜

外部リンク：

ECレコメンダー

ECレコメンダーは、ランニングコストが圧倒的に低価格で提供されているので、個人事業主やスタートアップにおすすめのコスパ重視型レコメンドエンジンです。魅力的な価格だけでなく、購入率が7.38倍・PV上昇率が16.06％という驚異の実績を叩き出しており、信頼性があります。
▶初期費用：4,743円〜
▶月額費用：4,743円〜
（※ともにエントリープランの場合）

外部リンク：ECレコメンダー

Rtoaster

Rtoasterは、データ統合やユーザー分析に加えて、機械学習、マルチチャンネルアクションなどの機能が充実しているレコメンドエンジンです。サイト滞在時間や購買率の低下などで悩んでいる場合は、Rtoasterが改善の手助けをしてくれるかもしれません。アパレル大手のピーチ・ジョンや日本航空などの導入実績があります。

▶月額費用：150,000円〜

外部リンク：Rtoaster

さぶみっと！レコメンド

さぶみっと！レコメンドは、最大2ヶ月間の無料お試しが可能で、最短1週間の短納期を実現しているレコメンドエンジンです。50種類以上の豊富なテンプレートも用意されており、比較的低価格で利用できます。導入から早い段階で、リピートユーザーの向上や購入率のアップにつなげることができます。

▶初期費用：99,000円〜
▶月額費用：39,000円〜

外部リンク：さぶみっと！レコメンド

activecore レコメンドエンジン

activecore レコメンドエンジンは、株式会社アクティブコアが提供する機械学習を組み込んだAI最適化がなされているレコメンドエンジンです。cookieと会員IDのレコメンドにも対応しており、コンバージョンへつながっていない場合でもユーザー情報を分析できるので、新規購買へつなげたりリピーター獲得へと役立たせます。

最近では、ブックオフオンラインや楽天西友ネットスーパーなどへの導入実績があり、ダイワハウスや味の素など大手企業にも実装されています。

※費用は株式会社アクティブコアへ要問い合わせ

外部リンク：activecore レコメンドエンジン

まとめ

レコメンドエンジンの基本機能やメリット・デメリットから、レコメンドエンジンの実際の選び方まで紹介しました。

ECサイトを運営する上で、ユーザー属性と行動履歴に基づいたデータ分析を行えるレコメンドエンジンの機能は、大きな手助けになります。また、レコメンドエンジンを選ぶ際には、あらかじめ自社サイトに必要な機能を洗い出しておき、慎重に検討してみましょう。

レコメンドエンジンに使われている技術については下記の記事でも詳しく解説されています。あわせてご確認ください。
参考：レコメンドエンジンとは？どんな技術が使われてる？ ｜株式会社パラダイムシフト

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