レコメンドとは
ウェブサイト上の行動情報からユーザーの嗜好・傾向を分析し、情報をピックアップしてユーザーにおすすめすることをレコメンドといいます。
ネットショップの商品などのユーザーが求める情報にすぐにアクセスできるメリットがあり、興味を引き続けることでウェブサイトの滞在時間やコンバージョンを向上させます。
大手ネットショップの85％がレコメンドを導入しています！
ネットショップのうち年間売上の上位85％のショップが既にレコメンドを導入しているという調査結果があります。
そんな業界スタンダードの販促手段になりつつあるレコメンドはなぜ効果があるのかというと、「ショップのお客様一人ひとりにおもてなしをして確実に売上につなげる」から！
好みが多様化する現代だから、一人ひとりにマッチした商品を自動でピックアップできるレコメンドが選ばれているのです。
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一般的なレコメンドの仕組み
商品の購入情報を基点とするレコメンド例
あるネットショップでAさん、Bさん、Cさんがそれぞれ商品を購入した場合、それぞれの購入状況からおすすめの商品をピックアップし、まだ「購入されていない」商品をおすすめします。
商品の閲覧情報を基点とするレコメンド例
閲覧履歴をもとに「自身が最近チェックした商品」や「他のお客様がチェックした商品」をピックアップしておすすめします。
