ロングテール化支援！レコメンド機能の簡単導入ASPサービス

サービス詳細

『パーソナライズド・レコメンダー』 は、既存の WEB サイトに "低コスト" で "素早く"、"簡単に" レコメンド機能を導入できる ASP サービスです。

サービス概念図

『パーソナライズド・レコメンダー』 の、ユーザは "サイトを閲覧するだけ" 、サイト運営者は "タグを貼るだけ" 、というとてもシンプルなサービス設計となっています。

ユーザがサイトを利用する （1） と、タグを通して、ユーザの行動履歴とレコメンドするコンテンツデータが ASP サーバに登録されます （2） 。後は、レコメンド機能を表示する個所に、Javascript を貼れば、Ajax 技術を用いてレコメンド情報が呼び出され （3） 、ユーザにはレコメンド情報が提供されます （4） 。

貼り付けるタグは、ユーザの行動履歴を把握するための 「ビーコン（ページが閲覧されたことを通知する透明 GIF 画像） タグ」 と、レコメンドするコンテンツデータ（商品名、リンク先 URL など） を記述する 「マスターデータ登録用タグ」 の 2 種類になります。データベース連携をすることなく、タグが初めて踏まれた際にマスターデータ登録用タグ内をクロールすることで、コンテンツデータの連携を行います。

レコメンドロジック概念図

商品を軸にしたレコメンド

「商品 A を見ている方には 商品 B,C,D がオススメです」 といった、商品を軸にしたレコメンドを行うケースのロジック概念図です。

基本ロジックは、"誰が"、"どの商品に"、"何回" アクセスしているかをカウントした行動履歴データから、商品毎に類似値を算出しています。こちらに、"アクセス回数" （アクセス回数が多いほど、1 回の重み付けが軽くなる等） や、"ロングテール（ニッチな商品）" に位置する商品のレコメンド・プライオリティーをあげるなどの処理を加え、商品毎に関連性の高い商品をレコメンドしています。

ユーザの嗜好を軸にしたレコメンド

「あなたの閲覧履歴から、商品 A,B,C がオススメです」 といった、ユーザの嗜好を軸にしたレコメンドを行うケースのロジック概念図です。

基本ロジックは、対象ユーザが "どの商品に"、"何回" アクセスしているかをカウントした行動履歴データから、見た商品の傾向を洗い出し、「商品を軸にしたレコメンド」 のロジック結果から、その商品の類似値が高い商品をレコメンドします。更に、"人気商品を含む程度（ニッチ商品の頻出度）"、"優先アイテム"、"フィルタ（ジャンル・価格帯・エリア）" などの処理を加えることで、意図したレコメンドを行うようにすることも可能です。

ユーザ行動履歴の取得場所

"ユーザ行動履歴" のデータ取得は 「ビーコン（ページが閲覧されたことを通知する透明 GIF 画像）」 で行いますが、ビーコンの設置場所によって、目的に合わせたデータを取得することが出来ます。代表的なデータの取得場所は、以下の 3 パターンになります。

「商品詳細ページ」 パターン

EC サイト以外でも利用が可能で、最も利用されているパターンです。アクセス回数が多いページですので、ページビュー数がそれほど多くないサイトでも、偏りのないレコメンドができます。また、商品価格などの影響も受けにくく、純粋な "興味 / 注目" によるレコメンドが可能となるため、ページ遷移率が高く、ロングテールの実現に最も有効です。

「カート / 予約時」 パターン

大規模な EC サイトで、本や CD といった購入数も非常に多いサイトに最適なパターンです。商品詳細ページ閲覧ベースではなく、モチベーションの高いユーザアクションを経たデータでレコメンドをされたいお客様にお奨めしています。ただし、カート投入回数が少ないと、サンプルデータが充分取得できず、データ傾向が偏るなど、良いレコメンドができない場合がございます。

「購入完了時」 パターン

購買履歴ベースでのレコメンドができます。ただし、アクセス回数が最も少ないページになるので、中規模の EC サイトでもサンプルデータが充分取得できず、データ傾向が偏るなど、良いレコメンドができない場合がございます。

活用事例

『パーソナライズド・レコメンダー』 は、作り込んだシステムでは真似のできない機動力で、サイトに合わせた効果的なレコメンドを探ることが可能です。こちらのページでは、代表的な活用事例をいくつかご紹介します。

ロングテールを取り込みたい

閲覧している情報と親和性のコンテンツを掲載することで、幅広いコンテンツが閲覧されるようになり、ロングテール強化につながります。ディレクトリ形式など垂直型の遷移構造をしているサイトで特に効果的です。

リピーターを獲得したい

ユーザの行動履歴に基づいたレコメンド、または人気コンテンツ情報をサイトの主要ページをはじめに、随所に散りばめることで、ユーザ毎の嗜好に合った情報がより多く提供され、「自分の嗜好にあったサイト」 であることがプレゼンテーションできます。

ユーザビリティーを改善したい

「前に見たあの商品はどれだったかな？」 ということが起こりやすいサイト、または、商品の条件を比較するなど頻繁にページ間の往復が発生するサイトで、ユーザ行動履歴を時系列に表示した 「閲覧履歴」 の参照機能としてもご利用いただけます。