【Shopifyアプリ②】自社ECでレコメンドを使いこなす「顧客軸のマーケティング」とは？
こんにちは！
DeFactory徳満です。
先日リリースのプレスリリースを出しまして、今日はレコメンドエンジンを使う意味や目的や理由等について整理していきたいと思います。
※第二段は、レコメンドの事例についてまとめる予定です。
▼プレスリリース
なぜ、このレコメンドエンジンを開発した背景については、以下のnoteに記載しております。
▼リリースnote
０，本記事の内容が役立ちそうな方
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・既にECサイトを数年運営している方
・レコメンドエンジンについて、よく分かっていない方
・レコメンドエンジンを検討してみたいと考えている方
・既に様々な施策を自社ECの対策で行っていて、手詰まり感を感じている方
・社内のマーケティングの人的工数が足りない方
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上記に該当される方は、よろしければ最後までお読み頂けると幸いです‥！
１，そもそもレコメンドとは？
「レコメンド」（recommend）とは、英語で「おすすめする」「推薦する」ということを意味する言葉です。（そのままの説明ですみません‥）
ECに限らず（※）デジタルのマーケティング上の観点では、サイト訪問者が
「見たい・買いたい」
と思うような商品やコンテンツをサイト上に表示することを「レコメンド」と呼びます。
※ECサイト以外にも、人材、不動産サイト等、多くはデータ量が多く活用するようなサイトでも、レコメンドは展開されてきました。
EC上では、店舗とは異なり、接客ができないので、この提案こそ顧客への価値提供の一つの手段になったりします。
レコメンドの仕組みや機能は、「レコメンドエンジン」や「レコメンドシステム」などと呼ばれています。
イメージがつかない人もいるかもしれないので、Amazonの説明をすれば分かりますでしょうか。
一緒に購入
この商品に関連する商品
これらの表示が、レコメンドです。
例えば、ECサイト上で、過去のサイト訪問者が商品を閲覧・購入した商品と関連性のある商品を元に、別の人がサイト訪問した際に、その人が欲しいと思う情報（主に商品）を探すのを手助けしてくれるシステムのことです。
商品に関する情報は、ECサイトだけでも膨大な量があり、加えてSNSや広告にも情報が沢山溢れています。
このような状況の中
ユーザーが、本当に自分にとって
ベストな商品や潜在的要求がある商品に出会えることは
かなり難しい
と考えています。
そのため、精度が高いレコメンデーションを用い、ユーザーニーズに寄り添った情報を提供する事が非常に重要となってきます。
２，レコメンデーションの課題/導入障壁
ここで、私自身が、Shopifyレコメンドアプリを開発前によくブランド様に、よく言われたのは
「AmazonやYahoo!ショッピングでは商品が豊富にあり、レコメンドがサイト内に機能し、価値が生まれそうだけれど、商品数が少ない自社EC（Shopifyアプリ）でレコメンドを実施しても、意味がない・効果がないのでは？」
という声もあったりします。
確かに、カテゴリが2種類・総商品数が10商品程度であれば、商品一覧ページも1ページしかない場合もあり、商品も探せる、分かる、比較もできる‥であれば探しやすい状態かもしれません。
またデータ量的にも、商品数が少ないとレコメンデーションの精度的な課題も出てくる可能性があります。
＊＊＊
レコメンデーションを導入しないor導入できないEC事業者様は上記のような、商品数が少ない=サイト規模が大きくない、という理由以外に以下の課題やイメージもあったりします。
・高額（というイメージ）
・データ分析機能がない（成果が見えづらい、把握しにくい）
・レコメンデーションの精度（コールドスタート）の問題
・費用対効果が合うか分からない
・初期の導入が大変そう
３，レコメンドエンジンのユーザー価値
①レコメンデーション本質
繰り返しになりますが、レコメンドエンジンはEC事業者が、利用者（ECサイトで商品を購入する人）にとって、の価値を最大化するための手段の一つです。
それでは、ECサイトを利用するエンドユーザーにとっては、レコメンドがあることで、どのような「得」があるのでしょうか？
その点を整理していきます。
＊＊＊
まずレコメンドは「推薦する、教えてくれる、提案してくれる」機能です。
店舗だど、提案してくれる、教えてくれる等は、すぐでき、また商品を見て、触ることができますが、ECサイト上ではできません。
サイト内に案内がなく
・商品が探しにくい
・商品が見つからない
・商品を比較しにくい
等の課題が出てきます。
この課題自体は、レコメンデーションではなくても、例えば
・手動レコメンドのようなサイト内の改善を行う
・比較表を作成する
・チャットボットを活用する
等で改善も可能です。
しかし、レコメンデーション本質は
顧客一人一人のニーズにマッチする（欲しいと思う”だろう”タイミングで）
「商品を予測し、提案する」こと
なので、
レコメンドは、顧客軸のマーケティング手法 と解釈できるかと思います。
②レコメンデーションの意義
また利用者が「●●（商品）を欲しい」と思う時、適切なタイミングで商品をレコメンド（提案）できるので、自動レコメンドでは、これが最も大きな価値になり得ます。
手動レコメンドでは、ユーザーが欲しい、と思うようなタイミングではレコメンドができません。
手動レコメンドは、あくまで
EC事業者が、この商品と良く買われる、よく一緒に表示させたら売れる
or
一緒に売りたい
と考える商品を提示しているので、顧客軸ではなく、提供者ありきの提案となります。
手動レコメンドが良いか悪いかは、ここでは述べませんが、常に顧客軸で考えた施策をしていくことが重要なのではないかと考えてます。
４，レコメンドエンジンを利用するメリット/効果
EC事業者（ブランド様）からすると、利用者の価値を最大化するために導入するのですが、レコメンドエンジンを活用することでの、EC事業者にとってのメリットは以下のようなメリットや効果が期待できます。
●LTV向上
・合わせ買いの促進（アップセル/クロスセス）
・ファン化
●新規顧客獲得
以下で、レコメンドが効果を発揮する具体的なシーンを見ていきましょう。
①商品認知度の向上：LTV向上
サイト外へのユーザーの認知度ではなく、サイト内いるユーザーに対しての認知を上げる、という意味です。
サイト内に入ってくるユーザーは、少なくても、そのブランドの商品orそのブランドに興味関心がある利用者です。
A商品に興味あって訪問したが、当初は知らなかったB商品が気になり、気づいたら購入=合わせ買いが発生、というようなケースです。
②EC接客の改善：LTV向上
EC接客の最大の問題は、店舗では可能な1to1コミュニケーションが、ECサイトを閲覧中に、リアルタイムで顧客対応ができないことです。
その場で、接客スタッフがいると、顧客のニーズを引き出せますが、これがEC上だとできません。
ユーザーの過去の行動パターンに基づくダイナミックなレコメンド表示します。
③合わせ買いの促進：LTV向上
離脱率が高かったり、転換率が低いページや商品詳細ページに対して、商品詳細ページから他の商品へのレコメンドを行い、効率的なユーザー導線を設けることや、カートページでおすすめ品をポップアップさせることで顧客の認知を高め、サイト内回遊率の向上だけでなく、アップセル・クロスセルを実現します。
④顧客の離脱防止：新規顧客獲得
既存顧客だけではなく、新規顧客（会員情報がないユーザー）に対しても、レコメンドは活用できます。
新規顧客は、以下のような理由でサイトに訪問したりします。
・A商品が欲しい（購入ニーズ高い）
・B商品と比較のため（比較検討ニーズ高い）
・衝動買い的にサイトを訪問（興味関心ニーズが高い）
いずれにしても、そのブランドで購入したことがないので、欲しい商品、関心がないことで、サイトからの離脱を起こします。
オールバーズサイトTOPページには、あなたへのオススメ、コンテンツを掲載しています。
（これは自動レコメンドではなく、手動レコメンドです）
５，まとめ
本noteでは、レコメンドエンジンについての概要や意義から、導入の課題まで整理いたしました。
私たちが開発したレコメンドエンジンのアプリは
Shopify特化×レコメンドエンジン
なので、Shopifyではないブランド様にはご活用頂けません‥！
9/5現在、完全無料、となります！
※課金プラン（11月開始）を設計中となります。
いずれにしても、数万円から利用可能、というような価格設定ではなく、数百円、数千円から利用できるように設計を想定しております。
D2Cブランドの方、EC事業者の方、ぜひ無料期間にご利用頂けますと嬉しいです！
▼サービスサイト
shopifyアプリページ
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