Content Recommendation Engine コンテンツ推奨エンジン　顧客デジタルエクスAペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月9日

AI APIファースト B2B B2B2C B2Bコマース CDP CMS CXM DAM・デジタルアセット管理 DNVB DTC EC EC物流 eコマース Eコマースプラットフォーム Eメール LINE LP LTV MA MACH UGC UI・UX オムニチャネルオムニチャネルコマースオムニチャネルフルフィルメントレコメンデーションレコメンデーションエンジン

コンテンツレコメンデーション・推奨エンジンとは

コンテンツレコメンデーション・推奨エンジンは、ユーザーのアクティビティを分析し、ユーザーにどのコンテンツを推奨するかを決定するソフトウェアです。これは、ユーザーの過去の行動、同様のユーザーの行動、またはその他のさまざまな要因に基づくことができます。

コンテンツレコメンデーションエンジンは、関連コンテンツをユーザーに表示するために多くの Web サイトやアプリで使用されています。たとえば、Facebook はコンテンツレコメンデーションエンジンを使用して、ユーザーが興味を持ちそうな記事やビデオを表示します。同様に、Netflix はコンテンツレコメンデーションエンジンを使用して、ユーザーが好みそうなテレビ番組や映画を提案します。

コンテンツレコメンデーションエンジンは、ユーザーを効果的に Web サイトまたはアプリに引きつけることができます。ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツを表示することで、サービスを利用し続けて利用し続ける可能性が高くなります。

コンテンツレコメンデーションエンジンを強化するために使用できるさまざまなアルゴリズムが多数あります。最も一般的なのは、これらの方法を組み合わせた、コラボレーション型、コンテンツベース型、およびハイブリッド型のアプローチです。

協調フィルタリングは、ユーザーまたはアイテム間の類似性に基づいてレコメンデーション・推奨する方法です。このアプローチは、コンテンツの好みが似ている人々は、これまで見たことのない他のコンテンツを楽しむ可能性が高いという事実に基づいています。

コンテンツベースのフィルタリングは、アイテム間の類似性に基づいてレコメンデーション・推奨する方法です。このアプローチでは、レコメンデーションエンジンはアイテム自体の属性 (キーワード、カテゴリなど) を調べて、どれが類似しているかを判断します。

ハイブリッド方式は、協調フィルタリングとコンテンツベースのフィルタリングを組み合わせたものです。これらのアプローチは通常、ユーザーデータとアイテムデータの両方を使用してレコメンデーション・推奨事項を作成します。

コンテンツレコメンデーションエンジンは、多くのオンラインビジネスにとって重要な部分です。これらは、ユーザーを Web サイトやアプリに引き付け、他の方法では見つけられなかったコンテンツを表示するのに役立ちます。コンテンツレコメンデーションエンジンをサイトまたはアプリに追加する場合は、いくつかの異なるアルゴリズムを使用してエンジンを強化できます。協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッドアプローチはすべて一般的な選択肢です。

コンテンツレコメンデーションエンジンの利点は何ですか

コンテンツレコメンデーションエンジンを使用すると、次のようないくつかの利点があります。

エンゲージメントの向上:
コンテンツ推奨エンジンは、関連するコンテンツをユーザーに提案することでエンゲージメントを高めることができます。ユーザーは、興味のある推奨コンテンツを見つけると、それをクリックしたり、読んだり、共有したりする可能性が高くなります。これにより、Web サイトやアプリの使用量が増加し、ユーザーセッションが長くなる可能性があります。
パーソナライズされたエクスペリエンス:
コンテンツ推奨エンジンは、ユーザーの興味に合わせたコンテンツを推奨することで、ユーザーにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。これにより、ユーザーは Web サイトやアプリが自分のニーズに合わせて提供されていると感じることができ、全体的な満足度が向上します。
収益の向上:
エンゲージメントの向上とパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスは、Web サイトまたはアプリの収益の向上につながります。たとえば、ニュース Web サイトが記事を推奨するためにコンテンツ推奨エンジンを使用している場合、推奨をクリックした読者はその Web サイトを購読する可能性が高くなります。同様に、電子商取引サイトがコンテンツ推奨エンジンを使用して製品を推奨する場合、ユーザーは購入する可能性が高くなります。
ソーシャルシェアの増加:
コンテンツ推奨エンジンは、ユーザーの友人やフォロワーの間で人気のあるコンテンツを提案することで、ソーシャルシェアの増加にも役立ちます。これにより、より多くの人がコンテンツを見て関与するようになり、Web サイトやアプリのトラフィックが増加する可能性があります。

コンテンツレコメンデーションエンジンは、エンゲージメントを高め、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、収益を向上させたいと考えている Web サイトやアプリにとって貴重なツールとなり得ます。コンテンツレコメンデーションエンジンの実装には、データ品質の確保やフェイクニュースへの対処など、いくつかの課題もありますが、多くの組織にとってメリットはリスクを上回ります。

コンテンツレコメンデーションエンジンの仕組み

コンテンツレコメンデーションエンジンは、アルゴリズムを使用してデータを分析し、パターンを見つけます。これらのパターンには、特定のユーザーグループに人気のあるコンテンツから、よく一緒に購入されるアイテムまで、さまざまなものが含まれます。エンジンはこれらのパターンを見つけると、それらをユーザーのデータと比較します。この比較に基づいて、エンジンはどのコンテンツを推奨するかを決定します。

コンテンツ推奨のプロセスには、データの収集、データの保存、データの分析、データのフィルタリングという 4 つのステップがあります。

最初のステップはデータを収集することです。
このデータは、サイトでのユーザーの行動、ソーシャルメディアでのやり取り、さらには人口統計情報など、さまざまなソースから取得できます。このデータが収集されたら、アクセスして分析しやすい方法で保存する必要があります。
2 番目のステップはデータの分析です。
コンテンツレコメンデーションの実際の作業が始まります。レコメンデーションエンジンは、アルゴリズムを使用してデータを分析し、パターンを探します。これらのパターンには、特定のユーザーグループに人気のあるコンテンツから、よく一緒に購入されるアイテムまで、さまざまなものが含まれます。
3 番目のステップはデータのフィルタリングです。
レコメンデーション・推奨事項自体が生成されます。レコメンデーションエンジンは、検出したパターンを調べて、ユーザーのデータと比較します。この比較に基づいて、エンジンはどのコンテンツを推奨するかを決定します。
最後の 4 番目のステップは、
レコメンデーション・推奨事項を提示することです。これは通常、Web サイトまたはアプリ上のリストまたはカルーセルの形式で行われます。レコメンデーションエンジンは、ユーザーに最も関連すると考えられるものに基づいてコンテンツを順序付けします。

顧客デジタルエクスペリエンスソリューション [オムニチャネル発送代行]

オムニチャネルコマースビジネスに適した顧客の購入（購買）体験ニーズに添ったオペレーションを設計・構築するツールを選定したら、 富士ロジテックホールディングスの EC物流サービス・物流・発送代行・返品・交換サービスをその施策の一部として活用することを検討してください。

富士ロジテックホールディングスがDNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0 コマースビジネスに提供するものには

全国のフルフィルメントセンターからの D2C（DTC）および B2B注文の EC:eコマースフルフィルメント
(ビジネスに最適なフルフィルメントセンターを選択使用可能)
標準および配達予定日指定のeコマース配送サービス
eコマースの商品の配送情報の提供と、注文/追跡情報と返品対応
思い出に残る開梱体験：Unboxing を提供するキッティングおよびカスタマイズサービス
データ分析により、顧客のe コマースの配送方法、顧客の支出金額、配送方法ごとの平均コスト、配送方法ごとの注文の配達にかかる時間、返品理由などについての顧客のインサイト：洞察の提供
越境ECに伴う、国際 eコマース配送 (米国、カナダ、英国、欧州連合、オーストラリ、アジアなど、その他の国へ)

富士ロジテックホールディングスが連携、推奨するコマースソフトウェアは、プラットフォームシステム、マーケットプレイス、EDI ソリューション (小売業者の Webサイトや店舗での注文を処理するため)、およびその他の販売チャネルと統合して、e コマース、オムニチャネルのフルフィルメントを自動化します。

富士ロジテックホールディングスを利用・活用すると、日本中にフルフィルメントセンターのネットワークを通じて、小売・製造事業者は、商品在庫を分散保管・分散出荷サービスを活用して、e コマースの配送コストと配達時間を削減することができます。

D2Cビジネスサポート：相談・問い合わせ

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメント戦略:

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメントは、購入・販売チャネルとフルフィルメントセンターを統合して、顧客にまとまりのあるショッピングエクスペリエンスを提供します。

次世代オムニチャネルサービスを通じて、成功する D2C チャレンジャーブランドをはじめとして、購入後の体験（Post-Purchase ポストパーチェス）の向上に注力すると、エンゲージメントと顧客ロイヤルティが向上し、リピート購入と顧客維持の可能性が高まります。

AOV・CLVを向上させる多彩なサービスを提供します。

Lexica オムニチャネルコマースから、再販・リコマースまで対応するMACH・コンポーザブルコマースシステム
E-Aspro 通販からEコマース向け ERP: 定義、機能、メリット（通販基幹システム）　
エスキュービズム「EC-ORANGE」
店舗販促・EC販促専用のCRM・MAツール「EC Intelligence」

お気軽にご相談ください。Shopifyなどのフィット＆ギャップ　アドバイスをします。

商品追跡情報・配送予定日設定・返品・交換・修理、特別問い合わせ/ご相談

通販・ D2C・ Eコマース事業者の EC物流代行・発送代行・オムニチャネルコマースでの流通加工から店舗物流までを、
一般社団法人通販エキスパート協会：「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」認定スペシャリストメンバーとスタッフがサポート致します。

全国11拠点のDC/FCから、先進 RaaSマテハンロボット・RFID などと、注文管理システム（OMS）・倉庫管理システム（WMS）とコマースシステムをAPIで連携して、物流・発送代行サービスを「スタートアップ特別限定プランから、100億円を超える事業者に最適な分散保管・分散出荷、返品・交換サービスまでを一貫でデザインする「顧客購買後体験」によって、LTVの向上が実現できる「感動物流サービス」を提供中です。物流業界の最新トレンドを盛り込んだお役立ち資料も無料でご提供しています。