SHIRO DXはビジネスの効率化や
売上UPに繋がるチップスをご紹介しています

「ECサイトで、お客様にもっと魅力的な商品との出会いを提供したい」

「一人ひとりに合った商品提案で、売上や顧客単価を向上させたい」

そうお考えのEC事業者様へ。

競争が激化するEC市場において、これらの課題を解決したい。

ご安心ください。

サイトの成果を飛躍的に向上させる鍵となるのが「商品レコメンデーション機能」です。

今回の記事では、

• ECサイトに商品レコメンデーション機能を導入することの重要性
• 期待できる効果
• 主な機能の種類
• 貴社に最適なシステムを選定するためのポイント

までをわかりやすく解説します。

ECサイトにおける商品レコメンデーション機能とは？

ECサイトにおける商品レコメンデーション機能とは、

• サイトを訪れたユーザーの行動履歴（閲覧、購入、カート投入など）
• 商品の+性情報
• 他のユーザーの行動パターン

などを分析します。

そのユーザーにとって興味を持つ可能性の高い商品を自動的に推奨・表示する機能です。

これは、実店舗で店員がお客様一人ひとりの興味や過去の購入履歴に合わせて商品をおすすめする行為を、ECサイト上で実現するものと言えます。

ユーザーは自分に合った商品を見つけやすくなります。

• サイト側は関連商品の購入
• 新たな商品発見を促す

ことで、売上向上や顧客体験の向上を目指します。

なぜ今、ECサイトに商品レコメンデーション機能が必要なのか？（導入効果）

多くのECサイトにレコメンデーション機能が導入されているのには理由があります。

主な導入効果を見ていきましょう。

売上・顧客単価（AOV）の向上

関連商品の提案

閲覧中の商品や購入した商品に関連する商品を提案することで、「ついで買い」や「合わせ買い」を促進します。

顧客単価の向上に繋がります。

「この商品を見た人はこちらも見ています」

「これを買った人はこちらも買っています」

といった表示が代表的です。

アップセル・クロスセルの促進

より高額な商品（アップセル）や、関連性の高い別のカテゴリーの商品（クロスセル）を効果的に提案することで、売上全体の増加が期待できます。

顧客満足度・エンゲージメントの向上

スムーズな商品発見

膨大な商品の中から自分に合った商品を見つける手間が省けます。

ユーザーは快適にショッピングを楽しめます。これにより、サイトへの満足度が高まります。

パーソナライズされた体験

一人ひとりの興味やニーズに合わせた商品が表示されることで、「自分のことを理解してくれている」という感覚を与えます。

サイトへのエンゲージメントが強化されます。

サイト内回遊率の向上

おすすめ商品として次々に興味を引く商品が表示されることで、ユーザーは多くのページを閲覧するようになります。

サイト内の回遊率が向上します。

離脱率の低下・コンバージョン率（CVR）の改善

ユーザーが探している商品や興味のある商品に素早くアクセスできるようになります。

目的の商品が見つからずに離脱してしまうのを防ぎます。

結果として、購入に至る確率が高まります。

コンバージョン率（CVR）の改善に繋がります。

新規顧客・リピーターへの効果

新規顧客: サイトの理解度が低い新規顧客に対しても、人気商品や関連商品を効果的に提示することで、スムーズな商品探索と購入を支援します。

リピーター: 過去の購入・閲覧履歴に基づいた、より精度の高いレコメンドを提供することで、再購入や関連商品の購入を促進します。

LTV（顧客生涯価値）向上に貢献します。

ECサイトの商品レコメンデーション機能の種類

レコメンデーションのロジックにはいくつかの種類があります。

これらの組み合わせによって精度を高めています。主な種類をご紹介します。

閲覧履歴に基づくレコメンド

• ユーザーが過去に閲覧した商品と類似性の高い商品
• 閲覧回数の多い商品

を推奨するシンプルな方法です。「最近チェックした商品」や「よく見られている商品」といった表示に利用されます。

購入履歴に基づくレコメンド

• ユーザーが過去に購入した商品と関連性の高い商品
• 一緒に購入されることが多い商品

を推奨します。

「この商品を購入した人はこちらも購入しています」といった表示に利用されます。

アップセル・クロスセルに効果的です。

同一傾向ユーザーの行動に基づくレコメンド（協調フィルタリング）

特定のユーザーと類似した行動（同じ商品を閲覧・購入しているなど）を取る他のユーザーの行動パターンを分析します。

そのユーザーが見ていない商品を推奨します。

「この商品を見ている他の人はこちらも見ています」といった表示に利用されます。

新たな商品発見に繋がります。

商品属性に基づくレコメンド（コンテンツベースフィルタリング）

• 商品のカテゴリ
• ブランド
• 価格
• 色
• サイズ
• 特徴

といった属性情報を分析します。

現在見ている商品と属性が類似している商品を推奨します。

• 新規の商品
• まだ行動履歴が少ない

ユーザーにも有効です。

流行・ランキングに基づくレコメンド

• サイト全体の売上ランキング
• 特定の期間で人気が急上昇している商品

などを推奨します。

多くのユーザーに支持されている商品を提示することで、購買意欲を刺激します。

これらの組み合わせ（ハイブリッド型）

上記の複数のロジックを組み合わせて利用することで、それぞれの欠点を補い合います。

よりパーソナライズされた精度の高いレコメンデーションを実現します。

多くの高機能なレコメンデーションシステムで採用されています。

ECサイトの商品レコメンデーション機能の主な機能・搭載箇所

高機能な商品レコメンデーションシステムは、多様な機能と柔軟な表示箇所を持っています。

パーソナライズ精度の高さ

• ユーザーのデモグラフィック情報（年齢、性別など）
• 位置情報
• アクセスデバイス
• サイト内でのリアルタイムな行動（クリック、スクロール、滞在時間など）

を複合的に分析します。

精度の高いレコメンドを実現します。

AIや機械学習を活用することで、精度は日々向上します。

リアルタイムなレコメンド表示

ユーザーの最新の行動（直前に閲覧した商品など）に基づいて、リアルタイムでレコメンド内容を更新・表示します。

これにより、

• 鮮度の高い
• その瞬間の興味に合った

提案が可能になります。

複数種類のレコメンドロジック対応

前述した様々なロジック（閲覧履歴、購入履歴、協調フィルタリングなど）を自由に選択・組み合わせできる機能です。

• 商品カテゴリ
• 表示箇所

によって最適なロジックを使い分けられます。

表示箇所の柔軟性

レコメンドを表示できる箇所が豊富であることも重要です。

• TOPページ: 新規顧客へのアプローチ、サイト全体の活性化
• 商品詳細ページ: 関連商品、一緒に購入される商品、代替品
• カートページ: カート内の商品に関連する商品、あと一押しで送料無料になる商品
• 決済完了後: 次回の購入に繋がる消耗品、関連アクセサリー
• カテゴリページ/一覧ページ: 人気商品、閲覧履歴に基づく商品
• ブログ/コラム: 記事に関連する商品

A/Bテスト機能

異なるロジックや表示方法の効果を比較検証できる機能です。

これにより、データに基づいて最も効果の高いレコメンデーション戦略を見つけることができます。

効果測定・分析機能

• レコメンド経由の売上
• クリック率
• コンバージョン率

などを詳細に分析できるダッシュボード機能は不可欠です。

これにより、レコメンデーションの効果を可視化し、改善施策に繋げられます。

外部システム連携

• 既存のECサイトシステム（CMS/ASP/SaaS）
• MAツール
• CDP

など、他のシステムとの連携がスムーズであるかも重要なポイントです。

失敗しない！ECサイト商品レコメンデーション機能の選び方

多数のベンダーからレコメンデーションシステムが提供されています。

貴社に最適なシステムを選ぶためのポイントをご紹介します。

導入目的と要件の明確化

「売上を○%向上させたい」

「顧客単価を上げたい」

「特定のカテゴリ商品を強化したい」

など、具体的な導入目的を明確にしましょう。

目的によって最適な機能やロジックが異なります。

レコメンド精度の高さ

最も重要なポイントの一つです。

デモやトライアルを通じて、実際のデータでのレコメンド精度を確認しましょう。

AIや機械学習の活用度合いも判断材料になります。

導入・運用コスト

初期費用

月額費用

従量課金

など、費用体系はベンダーによって様々です。

費用対効果を考慮しましょう。

予算に合ったシステムを選びましょう。

隠れたコストがないかも確認が必要です。

既存システムとの連携性

現在利用しているECサイトシステムやその他のツール（在庫管理、顧客管理など）との連携がスムーズに行えるかを確認しましょう。

• API連携の可否
• 連携実績

が豊富なベンダーを選ぶと安心です。

サポート体制

• 導入時の設定支援
• 運用中のトラブル対応
• 効果改善の相談

など、ベンダーのサポート体制は重要です。

特に初めて導入する場合は、手厚いサポートが受けられるかを確認しましょう。

効果測定機能の充実度

レコメンデーションの効果を正確に把握しましょう。

改善に繋げるためには、詳細な分析機能が不可欠です。

ダッシュボードの見やすさやレポート機能などもチェックしましょう。

導入実績・事例

自社のECサイト規模や扱っている商材と類似した導入実績があるかを確認することも参考になります。

ECサイトにおける商品レコメンデーション機能は、単なる機能追加ではなく、顧客一人ひとりに最適なショッピング体験を提供します。

結果として売上向上、顧客満足度向上を実現するための強力な戦略ツールです。

適切なシステムを選びましょう。

効果的な運用を行うことで、貴社のECサイトのポテンシャルを最大限に引き出すことが可能です。

「最適なレコメンデーション機能について相談したい」

「具体的な導入ステップを知りたい」

「自社ECサイトでの効果を知りたい」

など、商品レコメンデーション機能に関心をお持ちでしたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。

貴社の状況に合わせた最適なソリューションをご提案させていただきます。

資料請求やデモのご要望も承ります。