これまでの連載で、レコメンド技術がECサイトの裏側で動くからくりを解説してきた。今回は、表側に視点を置き換え、レコメンド技術の効果的な利用方法とその導入効果について解説しよう。

レコメンドアイテムをいかに表示するか

　レコメンド技術は、複雑なロジックを利用してレコメンドアイテムを選定する。しかし、ECサイトの目的を達成するためには、レコメンドアイテムを効果的に表示し、そのアイテムがユーザーに認知されなければ意味がない。連載第2回目で、アイテムの表示方法は運営サイトのデザインなどとの兼ね合いによりカスタマイズすることが一般的だと説明したが、効果的にレコメンド技術を導入するためにはおさえるべきポイントがある。それは、「ロジックと表示ページを選定すること」、「レコメンドティッカーに盛り込む情報を選定すること」、そして「レコメンドティッカーの表示スペースを選定すること」の3点だ。

　まず、ロジックと表示ページの選定について考えてみよう。ルールベース方式であればマーケティングデータを利用し、コンテンツフィルタリング方式であれば商品を選ぶ際の要素を前もって用意し、ルール作成データとして利用する。しかし、協調フィルタリング方式では、どのシーンのユーザー行動履歴を利用し、どういったロジックを通してどのページに表示するかを考える必要がある。

　ケイビーエムジェイの「パーソナライズド・レコメンダー」の場合、閲覧ベース（商品詳細ページを閲覧した際の行動履歴）、興味ベース（カートに投入した際の行動履歴）、購入ベース（購入した際の行動履歴）といったデータを活用している。これらのデータに重要度をつけてロジックを絡めたり、個別のロジックとして扱ったりすることで、レコメンドアイテムを決めるのだ。そして、これらのレコメンドアイテムを表示させるページは、商品詳細ページやカートページ、購入完了ページなどが考えられる。

　ロジックと表示ページの例としては、商品詳細ページに閲覧ベースのロジックを導入するケースや、同ページに閲覧ベースと購入ベースの2つのロジックを導入するケースなどがある。また、購入後の離脱回避を狙い、購入完了ページにセット購入を促す購入ベースのロジックを導入することも考えられるが、セット購入パターンが少ない場合はそこに閲覧ベースのロジックを導入するケースもある。さらには、ユーザーに対する訴求効果を高めるため、ルールベースを部分的に利用するケースもある。

　マルイヴォイが運営するオンラインショッピングサイト「マルイウェブチャネル」では、1つの商品詳細ページに購入ベースと閲覧ベースのロジックを導入し、幅広い訴求効果を狙っている。

事例1：オンラインショッピングサイト「マルイウェブチャネル」