レコメンドエンジンとは何か？

レコメンドとは、amazonのようにユーザーにオススメの商品を自動で提案できるようなシステムのことを指します。サイトが取り扱う商品数や情報量が増えていった結果。利用者が目的とする商品や情報を見つけづらくなってきています。レコメンドシステムを活用することで、その人に適した商品や情報を効率的に見てもらうことができるようになります。ＥＣサイトでよく活用されています。

代表的なものとして、オンライン書店のアマゾンで使われているような協調フィルタリングを活用したレコメンデーションがあります。これは、利用者と似た商品やカテゴリに関心を持っているほかの利用者とひもづけ、グループ化して、似た利用者がよく見ているにもかかわらず、利用者がまだ見ていない商品を表示させるような仕組みです。

この手法を使う場合は、ある程度まとまった量のデータがないと精度が高くなりません。データが蓄積されればされるほどデータが少しずつ正確になっていきます。各ＥＣサイトは最初はあまり精度の高い推薦はできませんが、データを貯めていくことで利用者にあった提案ができるようになります。

利用者が過去にどんな商品を買ったのか、どういうページを見たのかといったデータから、類似の傾向を持つ利用者が購入しているものを調べ、その人にあった商品をオススメするものです。また、検索エンジンなどで関連したオススメの検索後を提示する場合などにも活用されている仕組みです。

ＥＣサイトで導入すると、関連購買を促すことができて、客単価や購買頻度の向上に繋がります。

検索サイトなどで導入すれば、利用者の利便性が高まりますし、検索回数も増えます。

ニュースサイトなどのメディアで導入してオススメの記事を表示させれば、より多くのページを見てもらえるようになります。