ECでは「当たり前」のレコメンド、まだまだ工夫できます! 伊勢丹オンライン、マガシークも実践する『レコメンド活用レシピ』

ほとんどのECサイトに実装されているレコメンドですが、導入当初のまま活用しきれていない事が多いのが現状です。
より活用するために重要なポイントをお伝えします。
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こんにちは!ナビプラスです。

さて、ほとんどのECサイトに実装されているレコメンド機能ですが、導入当初のままで活用しきれていない事業者様も多いのが現状です。レコメンド機能をより活用していくにはどのような点が重要なのでしょうか?

今回はレコメンド表示ロジックのポイント、レコメンドUIのポイント、商品以外のレコメンド活用方法、外部チャネルのレコメンド活用方法の4つの視点からまだまだ工夫できる『レコメンド活用レシピ』をお伝えします。

1. レコメンド表示ロジックのポイント

どのページにどういったロジックのレコメンドが効果的なのでしょうか?

・トップページにパーソナライズドレコメンドを表示

ユーザーの行動履歴からリアルタイムに算出されるレコメンド商品を表示します。トップページから最短経路でユーザーの興味のある商品の詳細ページへ導くことができます。

・特定のブランドに絞ってレコメンドを表示

複数ブランドを扱うアパレルサイトなどでは、特定のブランドが好きで訪問するユーザーも多数います。そうしたユーザーに向けて「この商品を見た人は同じブランドのこんな商品も見ています」といった提案で、よりユーザーの興味・関心の高いレコメンド商品を表示することが可能となります。

・カートページに購入ベースのレコメンドを表示

カートページを見ているということは、購入の一歩手前という状況なので、「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」というレコメンドにより、「ついで買い」を促進することができます。高い成果が出やすいレコメンドです。

2. レコメンドUIのポイント

レコメンドを改善する際はロジックに目が行きがちですが、UIもレコメンドの効果を大きく左右します。

・レコメンド表示件数を増やす

レコメンド商品の表示件数を5件から30件に変更することで、CVRが3倍になったという事例もあります。より多くの商品を見せることも1つのポイントです。

似ている商品のレコメンド、閲覧ベースのレコメンド、ブランドで絞ったレコメンド、カテゴリで絞ったレコメンドなど、様々なロジックでレコメンドを提示することで、多くのユーザーの興味関心を引くことができます。

・レコメンド画像を大きく表示する

ユーザー一人ひとりに異なる商品を表示するレコメンド機能を用いて、その商品の画像を大きく表示します。ページ全体がパーソナライズドされたように見え、手軽にサイトのパーソナライズ化ができます

・カート投入時にポップアップでレコメンドを表示

当然のことですが、カート投入は購入意欲が高まっていることの現れです。そのタイミングでポップアップなどの目立つ方法でレコメンド商品を表示することで、合わせ買いの促進など高い効果が期待できます

3. 商品以外のレコメンド活用方法

レコメンドと言えば商品をレコメンドする、というイメージが強いのですが、商品に限らず様々なものをレコメンドすることができます。

・記事をレコメンド表示

「この記事を見た人はこちらの記事も見ています」のように特集記事やコラムなどのコンテンツのレコメンドに活用している事例があります。

・ブランドをレコメンド表示

あるブランドが好きなユーザーが他によく見ているブランドをレコメンドします。ユーザーにとって新しいブランドの発見に繋がることもあります。

・FAQをレコメンド表示

FAQページ、Q&Aページにおいて、よくある質問をレコメンド表示することで、ユーザーが求めている情報を容易に探すことができるようになります。事業者にとっても、問合せを削減できるといった効果があります。

4. 外部チャネルのレコメンド活用方法

一般的にレコメンドは、Webサイトで利用されることが多いのですが、Webサイト以外でもレコメンドを活用することができます。

・チラシやDMにレコメンド表示

サイト上で収集した行動履歴を元に、商品配送時に同梱するチラシやDMにレコメンドを掲載することもできます。これによりロングテール商品の購入率が上がった事例があります。

・店舗スタッフ用の端末にレコメンド表示

店舗スタッフの方が接客時に用いる端末上でレコメンド商品を確認できるようにすることで、データに基づいた商品提案や、スキル・経験を補う接客を支援できます。

新機能「レコピク」

最後に新機能「レコピク」(画像解析レコメンド)をご紹介します。

「レコピク」は、NTTドコモ開発の「類似画像検索システム」を用いた画像解析レコメンド機能です。商品の画像を解析し、似ているアイテムをおすすめすることができます。

ナビプラスレコメンドについて詳しくはこちら

URL : https://www.naviplus.co.jp/recommend/

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