2016.2.1 (Mon)
キーマンズボイス（第14回）
株式会社ネクスト 代表取締役社長 井上 高志 氏レコメンデーション
概要
レコメンデーションとは、顧客の嗜好や要望、購入履歴などを分析し、顧客が興味を引く可能性が高い商品を自動的に判断して、推奨する仕組みやシステムを指す。
ウェブサイトは、情報を一方向的に伝える形態だったので、全ての利用者に対して同じ内容を表示していた。しかし近年のインターネットの普及により、膨大な商品や情報を検索自体はできるが、多数ある情報の中から、利用者自身が求める情報を探すことは容易ではない。そこでレコメンデーションによって、インターネット上にある数千、数万の情報から、適切な情報や商品を提供し、利用者はこれまでより効率的に商品の選択が可能となり、販売する側にとっては売り上げの向上に繋がる可能性がある。
レコメンデーション（Recommendation）は、「おすすめ」「推奨」を意味する英単語である。
種類
レコメンデーションは、主に2種類の仕組みを用いて実現されている。
ひとつは「強調フィルタリング」と呼ばれるもので、特定の利用者が過去に購入した商品について、別の利用者が同じ商品を購入していた場合、特定の利用者に対して、「別の利用者がどのような商品を別に購入していたか」を表示するようになっている。複数の商品を追加で購入させることを促すものである。これは同じ商品を購入したという点で、嗜好が同じ可能性が高いと判断。同じ嗜好の他者が購入した別の商品も、購入する可能性があるという点を突いた手法だ。
代表的な例としては、インターネット上で商品を購入する大手のECサイトであるAmazonによるものがあり、購入する商品を選択すると、「この商品を購入した別のユーザーは、他の商品も合わせて購入しています」などのメッセージと共に別商品の画像と価格等の情報を表示させる。
ふたつ目は、「コンテンツ・ベース・フィルタリング」と呼ばれるもので、顧客が過去に購入した商品に基づき、類似の商品を表示させる。セットで購入したりすることでより活用できるような商品を組み合わせて、画面上に表示させる。たとえば、以前に購入した本と、同じ作者の本を画面上に表示させ、購入を促すものが該当する。
シーン
会員登録をした顧客に、商品をアピールするためのメールを配信する際は、全ての顧客に対して同一の内容を送信するケースがほとんどだった。近年では会員の購入履歴から、各顧客の興味や嗜好に合わせたメールの文面を作成するレコメンドの仕組みを用いて、実際にメールからの売り上げを数倍に増加させたケースがある。
