CNMENUECサイトにおけるレコメンドエンジン導入6つのメリットTweetどの製品の性能が良いのか、何が世間ではおしゃれとされているのか、といった情報は、WEBが発達した現代ならだれでも手に入れることができるようになりました。「自分が欲しいもの、必要なもの」は何なのかを調べられ、「欲しいもの、必要なもの」の多くがECサイトを通じて購入できるようにもなりました。一方で、情報量は膨大になりながらも、人の情報処理能力は昔から変わっている訳ではなく、全ての情報から判断するということは不可能と言えます。リアルの世界でお店に行けば、店員に相談することができます。店員は、顧客にヒアリングをしながら、店頭に並ぶ商品の中から、顧客にとってもお店にとってもメリットのある提案ができました。ECサイトには店頭よりも多くの商品を取り揃えているところは多いですが、ユーザーは、全ての商品から「自分が欲しいと思うもの」「自分の好みに合ったもの」を自分で探さなければなりません。ECサイトでも顧客はメールで相談することは可能ですが、顧客の「いま欲しい」という熱気を逃してしまうかもしれません。そこでレコメンドエンジンが活躍します。ここでは、ECサイトがレコメンドエンジンを導入することで、どのようなメリットが得られるのか、具体的に6つの視点からみてみましょう。顧客の信頼を得ることができるレコメンドエンジンを利用して顧客の嗜好を把握することで、顧客はサイトに訪れた時に「欲しいもの」をすぐに見つけることができます。関連する商品についてメールなどを利用して送ることで、顧客はサイトに来ていない時にも、興味のある商品情報を知ることができます。洋服を探している顧客がいるとします。膨大な商品情報の中から、「自分の好みのもの」や「自分に似合うもの」を探すのはとても大変です。「似合うものを教えてくれる」「好みの商品を発見できる」ことの方が、顧客にとってはありがたく、そういった体験ができるECサイトの方が、顧客の信頼を得ることができるでしょう。サイト訪問者や、閲覧数を向上できる顧客がECサイトに訪れた際、興味のある関連商品がレコメンドされれば、顧客はさまざまな商品情報ページを見るでしょう。洋服のトップスを見ていた顧客に対して、ボトムスを関連商品としてレコメンドすれば、顧客はボトムスの商品情報も知ることができます。同じトップスを見に来た他の多くのユーザーの行動パターンから、興味を惹きそうなトップスや組み合わせ情報などをレコメンドすることもできます。関連商品が自分の好みに合っていればいるほど、顧客はそのサイトを信頼し、「また見にきたい」と思い、再来訪をうながすことができます。顧客に気付きを与えることができるレコメンドエンジンがあれば、さまざまな顧客の行動パターンと照らし合わせることによって、顧客の知らない商品も提案することができます。これにより顧客は「思いがけない発見」をすることができるのです。受注量を拡大できるとともに、ロングテール商品にも対応が可能になります。顧客にとっても「思いがけない発見」という体験は、「良いサービスを受けられた」と感じるはずです。顧客の維持ができる一度購入してもらった顧客には、リピートしてもらうことが肝心です。リピートしてもらうには、顧客の好みにあった商品が存在することを提示する必要があるでしょう。これはリアル店舗でも同じですが、初めての顧客の好みは容易にはわかりません。した会話の中や、過去の購入履歴からどういうものを好まれるのか少しずつ提案し、付き合う時間が経つほどより良い提案ができるようになるというものです。レコメンドエンジンも同じように、最初は他の顧客の行動パターンから商品を提案し、その顧客のリピート回数が多くなるほど、顧客の嗜好を分析して最良の提案が可能になります。顧客にとってしてみれば、良い提案をしてくれるサイトであれば、親近感がもて、そのお店のファンになることは間違いないでしょう。企業にとって一人の顧客の単価をあげることは、売上をあげる方法としては最もオーソドックスですが、難しい戦略でもあります。いつもより少し上級のものを買ってもらうのか(アップセル)、関連商品もいっしょに買ってもらうのか(クロスセル)、それぞれのECサイトの商品で戦略は異なるでしょうが、これにもレコメンド機能をうまく使うことで、実現が可能です。顧客の気づかない潜在ニーズを呼び起こすことで、ついで買いを促進し、購買額の向上を図ることができます。実際に、複数のメーカーで、一人あたりの売上単価が10~30%UPするといった効果がみられています。サービスの自動化による品質レベルの統一もうひとつのレコメンドエンジンを使用するメリットは、サービスを自動化できるということです。同様のサービスの質を人間に求めた場合はどうでしょうか。ECサイト上では、非常に多くの商品があり、様々な顧客の購買パターンが存在します。顧客がサイトに訪問したときに、その顧客にリアルタイムで人間が応対することは難しく、また、顧客の過去の履歴の蓄積を瞬時に思い起こして接客に活用することはほぼ不可能です。他の顧客の行動パターンも参考にしながら、となればさらに難易度は高くなります。ビッグデータを活用したレコメンドエンジンであれば、それが可能になります。顧客の過去の履歴データをもとに、他の顧客の行動パターンも参考にしながら、個別客にあった提案が自動的にできるようになります。これにより、品質の高いサービスをサイト上で安定的に提供することができるようになるのです。その後必要になるのは、レコメンドエンジンの使い方を自社のニーズに沿った有効な形にチューニングしていくことです。これはまた別の機会でお話します。Tweetブログ一覧へシルバーエッグ・テクノロジーの最新のニュースや導入事例等は、メールマガジンでもご紹介しております。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記お問合せフォームよりご連絡下さい。製品に関するお問合せや導入のご相談は、下記お問合せフォームおよびお電話にて承っております。Reserved.このページの先頭へ。