ECサイトにおいて「あなたへのおすすめ」や「この商品を購入した人はこちらも見ています」といった商品提案は、顧客が求める商品を見つけやすくなり、コンバージョン率アップやクロスセルによる売上の向上、顧客満足度の改善につながる効果的な施策です。近年はあらかじめ提案ルールを設定しなくても、顧客の閲覧履歴や購入履歴などのデータを自動的に分析し、一人ひとりに適した商品を高精度に提示するAIレコメンド技術が発展してきました。
本記事では、AIレコメンド機能を導入する際に役立つ知識として、その仕組みや重要性、主な種類、ECサイトでの具体的な活用場面について分かりやすく解説します。
AIレコメンドとは
AIレコメンドとは、AIがユーザーの閲覧履歴や購入履歴、検索履歴、商品の特徴などを学習し、一人ひとりの興味やニーズに合った商品を提案する仕組みです。従来のレコメンド機能は、あらかじめ設定した条件に基づいて商品を表示するものが中心でした。一方、AIレコメンドは蓄積されたデータからユーザーの行動傾向を継続的に学習し、提案内容の精度を高められる点が特徴です。ユーザーが膨大な商品から欲しいものを見つけやすくなるため、サイト内の回遊を促し、購入率や顧客満足度の向上につなげられます。
ECサイトにAIレコメンドを導入するメリット
顧客に合った商品を提案できる
AIレコメンドを導入すると、顧客の閲覧履歴や購入履歴、検索キーワード、商品ページでの滞在時間などを分析し、一人ひとりの興味や行動に合わせてパーソナライズした商品提案を行うことができます。例えば、過去にランニングシューズを購入した顧客には、コーディネートに合わせたウェアや、機能性を補完するソックスを表示するなど、高精度にニーズを反映した提案が可能です。
すべての顧客に同じ商品を見せるのではなく、好みや購入意欲に応じて表示内容を変えられるため、顧客は膨大な商品のなかから一つずつ探す必要がありません。また、これまで知らなかった商品との出会いも生まれやすくなります。結果として、商品を探す負担を減らしながら、一人ひとりに適した顧客体験を提供できます。
購入率や売上の向上が期待できる
AIレコメンドによって顧客の関心に近い商品を適切なタイミングで表示できるようになると、商品ページの閲覧やカートへの追加を促しやすくなり、購入率の向上が期待できます。特に、顧客自身が思いもしなかったニーズを喚起する商品や、購入を迷っていた商品に近い選択肢を提示できれば、サイトから離脱する可能性を抑えられます。
また、閲覧履歴や購入履歴などの顧客データが蓄積されるほど、AIレコメンドの精度を改善できる点も特徴です。顧客ごとに関心の高い商品を継続的に提案することで、購入機会の増加やリピート購入を後押しし、ECサイト全体の売上向上や利益率向上も期待できます。
クロスセル・アップセルにつながる
AIレコメンドは、顧客が閲覧・購入している商品と相性のよい関連商品や、より上位の商品を提案できるため、アップセルとクロスセルにも役立ちます。
クロスセルとは、購入予定の商品と一緒に使える別の商品を提案する手法です。例えば、カメラを見ている顧客にメモリーカードやケースを表示する方法が挙げられます。
一方、アップセルは、より高性能なモデルや容量の大きい商品など、上位の商品を提案する手法です。顧客の関心や予算に合わない商品を一律に勧めるのではなく、行動データに基づいてニーズを反映した商品を提示することで、押しつけ感を抑えながら購入点数や客単価の向上を期待できます。
顧客満足度やサイトの利便性を高められる
AIレコメンドを活用すると、顧客は膨大な商品一覧を何度も検索したり、複数のページを比較したりしなくても、自分の好みに近い商品を見つけやすくなります。これにより、商品を探す手間や迷う時間を減らせる点がメリットです。
また、在庫のある類似商品や一緒に使える商品を適切に案内できれば、目的の商品が見つからず離脱する事態も防ぎやすくなります。顧客がスムーズに商品を発見できる環境を整えることで、サイトの利便性が高まるとともに、「自分に合った提案をしてくれるECサイト」という印象につながり、満足度や再訪意向の向上も期待できます。
ECサイトでAIレコメンドの設置に適したページ
トップページ
トップページでは、顧客が関心を示すと考えられるページへ誘導するようなAIレコメンドが効果的です。例えば、顧客本人の購入履歴や検索内容をもとにした「あなたへのおすすめ」「最近チェックした商品」であったり、サイト全体のトレンドを反映した「人気の商品」といった枠を設置する方法があります。
サイトを訪れた直後から顧客の興味を強くひきつけることでことで、商品を探す手間を減らし、各ページへの回遊や購入検討を促しやすくなります。
商品詳細ページ
商品詳細ページでは、閲覧中の商品と特徴が似た商品や、比較候補となる商品、一緒に購入されやすい関連商品の提示が有効です。
例えば、「類似商品」「この商品を見た人はこちらも見ています」といったAIレコメンドを行う方法です。顧客が求める条件により近い商品を見つけやすくしたり、選択肢を広げたりすることで、比較検討やクロスセル、アップセルの機会をつくることができます。
カート・購入画面
カートや購入画面では、顧客が選んだ商品と一緒に使える関連商品や、買い忘れやすい商品をAIレコメンドにより提案します。例えば、スマートフォンを購入する顧客にケースや充電器を表示したり、送料無料となる金額に合わせた低単価商品を提示する方法です。購入の意思が固まっているタイミングで直感的に「ついで買い」できる商品を案内することで、購入点数や客単価の向上が期待できます。
ただし、選択肢を増やしすぎて購入を妨げないよう、関連性の高い商品に絞ることが重要です。
メールマガジンやアプリ
パーソナライズしたメールやアプリの通知は、顧客維持のため継続的にアプローチするのに適しています。例えば、以前閲覧した商品の値下げ情報や、購入商品に関連する新商品の案内をAIレコメンドにより自動配信する方法です。
顧客がECサイトを訪れていないときにも関心の高い情報を届けられるため、再訪や購入を促し、休眠顧客との接点づくりにもつながります。
AIレコメンドの主な仕組み4種
コンテンツベース・フィルタリング
コンテンツベース・フィルタリングによるAIレコメンドは、顧客が過去に閲覧・購入した商品の特徴を分析し、それと似た属性を持つ商品を提案する仕組みです。商品のカテゴリーやブランド、価格帯、色、素材、機能などの情報を基に、顧客の好みに近い商品を選びます。
例えば、黒色のランニングシューズを何度も閲覧している顧客に、同じブランドや似たデザインのシューズを表示するケースが挙げられます。他の顧客の行動データに大きく依存しないため、利用者が少ないECサイトでも導入しやすい点が特徴です。一方、過去の行動と似た商品に提案が偏りやすく、顧客がこれまで関心を示していない新しいカテゴリーの商品をおすすめしにくいという課題もあります。
協調フィルタリング
協調フィルタリングとは、閲覧履歴や購入履歴などが似ている顧客の行動パターンを分析し、その傾向を基に商品を提案する方法です。例えば、顧客Aと似た商品を購入している顧客Bが別の商品も購入している場合、その商品を顧客Aにもおすすめします。
「この商品を購入した人は、こちらの商品も購入しています」といった表示が代表例です。顧客の行動データから意外な関連性を発見できる場合もあるため、これまで閲覧していなかった商品との出会いを生みやすい点が特徴です。一方、利用者や購入データが少ないECサイトでは、比較に必要な情報が不足し、提案の精度が安定しにくい場合があります。また、新規顧客や新商品は履歴が少ないため、適切な商品を提案しにくい点にも注意が必要です。
ルールベース・レコメンド
ルールベース・レコメンドとは、ECサイトの運営者があらかじめ設定した条件に基づいて、特定の商品を表示する方法です。例えば、「スーツを閲覧した顧客にはネクタイを提案する」「購入金額が一定額を超えた顧客には高価格帯の商品を表示する」といったルールを設定できます。季節商品やキャンペーン対象商品、在庫を優先して販売したい商品などを意図的におすすめできるため、販売戦略を反映しやすい点が特徴です。
また、顧客の行動データが少ない段階でも利用できるとともに、AIの学習が進むことで提案する顧客やタイミングの精度が向上していきます。ただし、導入時のルール設定や商品を分類する属性の調整などを人の手で行う必要があり、商品数や施策が増えるほど、ルールの追加や見直しに手間がかかる場合もあります。
ハイブリッド・レコメンド
ハイブリッド・レコメンドとは、コンテンツベース・フィルタリングや協調フィルタリング、ルールベースなど、複数の手法を組み合わせて商品を提案する方法です。例えば、顧客が過去に閲覧した商品の特徴と、似た行動を取る顧客の購入傾向を同時に分析することで、より関連性の高い商品を表示できます。
各手法の強みを生かしながら弱点を補えるため、単独の方法よりも提案の精度や幅を高めやすい点が特徴です。新規顧客には人気商品や設定済みのルールを基に提案し、行動データが蓄積された後は個人の好みを反映するなど、状況に応じた使い分けもできます。一方、複数のデータや仕組みを扱うため、導入や運用が複雑になりやすく、十分なデータ整備や継続的な効果検証が必要です。
日本語で利用できるAIレコメンドツール・サービス
- Rtoaster action+（アールトースターアクションプラス）：管理画面上からアルゴリズムを選ぶことで、表示場所に合ったAIレコメンドを設定できるレコメンドエンジンです。Webサイトやアプリを横断したパーソナライズに対応し、ABテストなども活用しながらの自動最適化が可能となっています。
- NaviPlus（ナビプラス）レコメンド：顧客の行動データを基にした協調フィルタリングなどに加えて、画像解析により色やデザインが類似した商品のレコメンドにも対応しています。カゴ落ちやリピート率の改善につながるレコメンドメール、Web接客ツールやマーケティングオートメーション（MA）との連携実績も特徴です。
- ZETA RECOMMEND（ゼータレコメンド）：既存サイトの⼊出⼒形式を保ちながら実装でき、導入工数を軽減できる点が特徴です。既存のレコメンド施策を踏襲したうえで、さらに強化するための解決策を提示することもできます。また、メールや広告配信、SNSなど外部のシステムとの連携も可能となっています。
まとめ
AIレコメンドは、顧客の閲覧履歴や購入履歴、商品の特徴などをAIが分析し、一人ひとりに適した商品を自動で提案する仕組みです。ECサイトに導入することで、商品を探す手間を減らし、購入率や売上、客単価、顧客満足度の向上が期待できます。
効果的に活用するには、自社のビジネスや設置先ページに合わせて、レコメンドの仕組みを選定する必要があります。ECプラットフォームであるShopify（ショッピファイ）では、簡単に導入できるAIレコメンドアプリや連携可能なシステムも豊富にあるため、ぜひご活用ください。
AIレコメンドに関するよくある質問
AIレコメンドと通常のレコメンドの違いは何ですか？
通常のレコメンドは、売れ筋商品や運営者が設定した条件に基づいて商品を表示する方法が中心です。AIレコメンドは、顧客の閲覧履歴や購入履歴などを学習し、より高精度に自動で最適化されていく点が異なります。
AIレコメンドは小規模なECサイトでも導入できますか？
小規模なECサイトでも導入できます。ただし、協調フィルタリングなどは一定量の行動データが必要です。データが少ない場合は、商品属性を活用する方法やルールベース・レコメンドから始めるとよいでしょう。
AIレコメンドを導入すれば必ず売上が上がりますか？
導入しただけで必ず売上が上がるわけではありません。提案する商品の関連性や表示場所、タイミングが適切であることが重要です。購入率やクリック率などを確認しながら、継続的に表示内容を改善する必要があります。
AIレコメンドにはどのようなデータが必要ですか？
主に、顧客の閲覧履歴、検索履歴、購入履歴、カートへの追加履歴などを利用します。また、商品カテゴリーや価格、ブランド、色、機能といった商品情報も、提案内容の精度を高めるために活用されます。
