サイトコンバージョン率をあげるレコメンドエンジン

Webサイトのコンバージョン数は「サイト訪問者数×コンバージョン率」で決まります。
サイト訪問者数をあげる施作としてはリスティング広告などの広告での訪問者の獲得や、SEO対策などの検索エンジンからの訪問者の獲得などがあげられます。
そしてコンバージョン率をあげるのに役立つ仕組みの一つとしてあげられるのが今回紹介するレコメンドエンジンです。

レコメンド（recommend）とは勧めることという意味で、レコメンドエンジンとはサイト訪問者に訪問者にあったコンテンツを紹介することでコンバージョン率の増加を狙う仕組みです。
イメージしやすいのはアマゾンの「この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」や「この商品を買った人はこんな商品も買っています」、ニュースサイトの関連記事、Netflixの「〇〇をご覧になったあなたへ」など、サイト訪問者の行動や履歴を元に他のコンテンツを紹介する仕組みです。

レコメンドエンジンの機能

一括りにレコメンドエンジンといってもその機能は様々です。
レコメンドエンジンの代表的な機能を紹介します。

協調フィルタリング

協調フィルタリングはサイト訪問者の行動や購買履歴を分析して、Aの商品を見た、購入したお客様はBの商品にも興味があるという風に分析し、Bのコンテンツをサイト訪問者に紹介する仕組みです。サイト訪問者の行動を分析してコンテンツを紹介するので、事前に商品情報やコンテンツ情報を分析する必要がなく管理・運用コストを抑えられる特徴はありますが、行動を分析するまでにはある程度のデータの蓄積が必要になるので、新商品や新規のサイト訪問者には有効に機能しにくいという特徴があります。

コンテンツ（アイテム）ベースフィルタリング

コンテンツ（アイテム）ベースフィルタリングはコンテンツの性質や特徴などを事前に分析し登録し、その情報とサイト訪問者の嗜好を組み合わせてコンテンツを紹介する仕組みです。コンテンツを事前に分析する必要があるので管理コストなどがかかる場合もありますが、新商品や新規のサイト訪問者にも機能しやすいという利点があります。

レコメンドエンジンの機能として大きく二つの機能を紹介しましたが実際にはどちらか一方というわけではなく、それぞれの機能を組み合わせて運用されます。
レコメンドエンジンはサイト訪問者を分析してコンテンツを紹介する仕組みなので、効果を発揮するにはある程度のアクセスが必要にはなります。またランニングコストがかかる場合が一般的です。コンバージョン率をさらにあげる施作の一つとして導入を検討してみてはいかがでしょうか。