レコメンドエンジンとは？ECの売上を最大化するAI活用のおすすめ機能
コマース・販売
レコメンドエンジンとは、ユーザーの閲覧履歴・購買履歴・属性情報などに基づいて、個人に最適な商品やコンテンツを自動で推薦するシステムです。
Amazonの売上の約35%はレコメンドエンジンから生まれているとされ、EC事業におけるレコメンドの重要性は実証されています。「この商品を買った人はこんな商品も買っています」「あなたへのおすすめ」がその代表例です。
レコメンドのアルゴリズムには、協調フィルタリング（類似ユーザーの行動パターンに基づく推薦）、コンテンツベースフィルタリング（商品特性の類似度に基づく推薦）、ハイブリッド型があります。
レビューデータはレコメンドの精度向上にも活用できます。レビュー内容から商品の特性を分析し、ユーザーの好みに合った商品を推薦する「レビューベースレコメンド」も注目されています。
レコメンドエンジンのメリット・重要性
- ✓AOV（客単価）の向上
- ✓CVRの改善
- ✓ユーザー体験の向上
- ✓在庫の効率的な消化
具体例・活用シーン
Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」
閲覧履歴に基づく「あなたへのおすすめ」メール配信
レコメンドエンジンに関するよくある質問
中小EC事業者でもレコメンド機能は導入できますか？+
はい。Shopifyでは「Also Bought」「Frequently Bought Together」等のアプリで、月額数十ドルからレコメンド機能を導入できます。