吉村典也

レコメンデーションパターン　通販・オムニチャネルコマース

2024年1月25日

AI AOV CLV CRM D2C DNVB DTC EC EC物流 eコマースオムニチャネルオムニチャネルコマースレコメンデーション

顧客の購入体験として商品発見エクスペリエンスを管理する一環として、AI 主導のアルゴリズムを活用した推奨商品を表示できるサービスが増えてきました。
レコメンデーションにより、新しい顧客から、既存顧客まで、顧客のニーズにより、多くの商品を探索して発見できるようになり、エンゲージメント、ATC（ Attribution Tracking and Marketing Conversion）、コンバージョンが増加します。

複雑な技術的な API レベルの変更を行うことなく、システムのダッシュボードから直接レコメンデーションウィジェットを設定および管理できるようになってきています。
シンプルなダッシュボード操作を使用して、ウィジェットをエンドツーエンドで管理し、必要に応じてデフォルト設定をオーバーライドする場合にのみ API 呼び出しを使用できます。一般的には次のような機能を活用します。

コンテキストの切り替え:

ウィジェット構成は無駄のない状態に保たれて（顧客のタイプ・セグメントによって変えていくということです）、必要に応じてあるタイプのユースケースから別のタイプのユースケースに切り替えることができると便利です。
たとえば、ダッシュボードから簡単な変更を行うことで、「よく一緒に表示される」ウィジェットと「よく一緒に購入される」ウィジェットを交互に使用できます。

おすすめウィジェットのパターン

ウィジェットの種類	説明
よく一緒に購入される商品	特定の商品と一緒によく購入される他の商品を表示します。
よく一緒に見られているもの	特定の商品と一緒によく閲覧されている他の商品を表示します。
類似商品	特定の商品に類似した他の商品を表示します。
経験に基づいたレコメンデーション事項	リアルタイムのユーザーアフィニティプロファイルを作成し、エンジン理解とサイト閲覧行動を活用してユーザーの意図を理解することで、ターゲットを絞った商品のレコメンデーション事項を表示します。
ベストセラー	最も多くの収益を生み出す可能性のある商品を表示します。
過去の購入	以前に購入した商品をログインしている顧客に表示して、繰り返し購入するためのクイックカートへの追加 (ATC：Add to Cart) を可能にします。
トレンド商品	特定の期間で最も人気のある商品またはトレンドの商品に基づいて商品を表示します。
最近見た商品	ユーザーの過去の購入履歴、閲覧行動、顧客の好みに基づいて、パーソナライズされた商品のレコメンド事項を表示します。

よく一緒に見られているもの

商品詳細ページでユーザー向けのレコメンデーションエクスペリエンスを構築し、選択した商品とともに他の顧客が閲覧している商品を表示できます。

よく一緒に購入される商品

「商品」ページに「よく一緒に購入される商品」ウィジェットを追加すると、特定の商品と一緒に購入される商品を表示できます。

類似商品

類似商品ウィジェットを使用すると、類似した他の商品の可視性を高めることができます。以下は、類似商品に使用されるレコメンデーションウィジェットです。

経験に基づいたレコメンデーション事項

エクスペリエンス主導型レコメンデーションウィジェットを使用すると、自動生成されたリアルタイムユーザープロファイルを活用して、ターゲットを絞った商品レコメンデーションを提供することで、顧客のショッピングエクスペリエンスをパーソナライズできます。

過去のデータに基づいてレコメンデーションを厳選することに加え、エクスペリエンス主導型レコメンデーションエンジンは、継続的な買い物客のサイト訪問の迅速なデータ集約と分析によって、ユニークで最適なデジタルエクスペリエンスをリアルタイムで提供します。

訪問者の検索および閲覧アクティビティを訪問者が操作する商品の属性と照合し、データを活用して各個人に固有のアフィニティプロファイルをリアルタイムで構築し、買い物客にとってコンバージョンの可能性が最も高い商品を推奨します。

各ユーザーのアフィニティプロファイルはインタラクションごとに常に更新され、特定の色、ブランド、サイズ、カテゴリ、価格帯、または商品に存在するそのような属性に対するユーザーの好みに関する独自のインサイト・洞察を提供します。

*アフィニティプロファイルとは
顧客の興味や関心に基づいて、顧客をグループ化したものです。
顧客の購買履歴、閲覧履歴、ソーシャルメディアの活動など、さまざまなデータに基づいて作成されます。

ベストセラー商品

顧客が最もよく購入する商品の販売を促進できます。このアルゴリズムでは、収益を最大化するために、RPV（Revenue Per Visitの略で、1訪問あたりの売上）、ATC、ビューの組み合わせが使用されます。

過去の購入

ログインしている顧客が繰り返し購入できるようにする最善の方法は、過去の購入データに基づいて商品を表示する過去の購入ウィジェットを使用することです。

トレンド商品のレコメンデーション事項

ショッピングエクスペリエンスを向上させ、エンドユーザーエンゲージメントと商品コンバージョンを増やすために、特定の時点で人気のある商品を推奨することで、商品発見 (外部検索) を改善できます。
このウィジェットは、ホームページまたはグローバルに表示できます。

商品ウィジェットの種類

ウィジェットの種類	説明
新着	新着を強調表示する
ブランドハイライト	自社ブランドやスポンサーブランドなど、特定のブランドの製品を宣伝する
過剰在庫	過剰在庫により迅速に移動する必要がある商品を宣伝する
発売中	セール中の商品をハイライト表示する
レシピページ	料理レシピの場合、そのレシピの材料となる商品が表示されます
厳選されたウィジェット	手動で選択した商品のカスタムグループを表示します
カテゴリウィジェット	指定されたカテゴリの商品を表示する

コミュニケーションチャネル

コマースでレコメンデーションをするチャネルは、大きく分けて以下の3つがありよく知られています。

Webサイト

Webサイトでのレコメンデーションは、最も一般的なレコメンデーションのチャネルです。Webサイトでは、以下の場所にレコメンデーションを表示することができます。

商品ページ
関連する商品や、よく一緒に購入される商品を表示する。
カートページ
関連する商品や、クロスセルやアップセルの対象となる商品を表示する。
マイページ
過去に購入した商品や、閲覧履歴に基づいて表示する。

Webサイトでレコメンデーションを効果的に行うためには、以下のポイントを押さえることが重要です。

レコメンデーションの精度
レコメンデーションの精度を高めることで、顧客の満足度を向上させることができます。
レコメンデーションの関連性
レコメンデーションの関連性を高めることで、顧客の購買率を向上させることができます。
レコメンデーションのタイミング
レコメンデーションのタイミングを適切に設定することで、顧客の購買意欲を高めることができます。

メールなどのメッセージコンタクトチャネル

メール（LINE、Chat）は、顧客と直接コミュニケーションを取ることができるため、効果的なレコメンデーションのチャネルとなります。メールでレコメンデーションを行う際には、以下のポイントを押さえることが重要です。

メールのタイトル
メールのタイトルは、顧客の興味を引くように工夫する。
メールの本文
メールの本文は、レコメンデーションの理由や、顧客のメリットを明確に伝える。
メールの頻度
メールの頻度を過剰にしないように注意する。

SNS

SNSは、顧客とのつながりを深めることができるため、レコメンデーションのチャネルとして注目されています。SNSでレコメンデーションを行う際には、以下のポイントを押さえることが重要です。

SNSの特性
SNSの特性に合わせて、レコメンデーションの形式や内容を工夫する。
SNSのターゲット
SNSのターゲットに合わせて、レコメンデーションの対象や内容を工夫する。

各チャネルの特徴やポイントを理解して、効果的なレコメンデーションを行うことはいうまでもありません。

この従来の代表的なチャネルに、オムニチャネルコマースでは、アナログのタッチポイントでもある。

リアル店舗での接客

オンラインでの行動、購入履歴との連携は無論ですが、リアル店舗だけでの購入顧客も数多く存在します。これらの顧客へのレコメンデーションをどのように提供するかがリアル店舗のテクノロジーとして深化を続けています。

TELなどでのVoiceチャネルでのレコメンデーション

古き「通信販売」の時代からあるチャネルです。通販システム（通販基幹とも言われていますが）でのレコメンデーションはとても使いがってのワルイものでした。
それを、CRMシステムとの連携で活用をしていましたが、オムニチャネルコマースの時代では他のデジタルとアナログのコミュニケーションでチャネル移動するChatやLINEなどへタッチポイントが拡張されています。
当然、それに応じてのシステム間での機能や役割がバトンを渡していくことになります。

アナログである、Voiceチャネルは、顧客との直接的なコミュニケーションが可能な温かいチャネルです。
顧客とのコミュニケーションを重視することで、顧客のニーズをより正確に把握し、効果的なレコメンデーションを行うことができます。これを活かしてデジタルチャネルにも応用してください。

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監修者

アドバイザー

吉村典也

日本の製造業を強くするためのコンサルティング会社、外資システム会社などを経て、通信販売（ダイレクトマーケティング）、Eコマースの事業運営・CRM/購買体験＋購買後体験）運用・フルフィルメントサービス運用のアドバイザーとして、CS＆BPOセンター（CX設計・運用からシステム設計・運用まで）の新規立上・受託までを担ってきた。通販基幹システム・Eコマース・オムニチャネル/OMO ・CRM＋MAシステムのマーケティングセールスから、業務設計・運用までをコマース・小売事業会社ととも一緒にアクション＆グロースしてきた。
大手通販グループの「単品リピート（サブクリプション）/通販基幹CRMシステム」外販・導入サポート業務を通じて出会った事業者とのコミュニケーションを通じて、まだまだ、日本のDNVB・D2C（DTC）ビジネスにはチャネルとしてではなく、「顧客中心」としてのホネストビジネスとして、再成長の可能性、未知のカテゴリー、オムニチャネルコミュニケーションからのオムニチャネルコマース体験がある、それを支えるコマース事業者のインハウス化が必要であること、そして柔軟に迅速にその業務を支持・運用できる、MACH・コンポーザブルタイプのシステムを広めることが大切と確信しつつ、1社でも多くの30億、100億円事業にグロースするためのアドバイス・サポートを提供している。