レコメンドエンジンとは？機能・種類やおすすめツールを紹介

レコメンドエンジンとは、ユーザーの行動履歴や購入履歴などをもとに、関連性の高い商品やサービスを推薦するシステムのことです。レコメンドエンジンを活用することで、ユーザーの購入意欲を高めたり、追加購入を促進したりすることができます。

レコメンドエンジンは、ECサイトやオウンドメディア、マッチングサービスなど、幅広いジャンルのWebサイトで利用されています。

本記事では、レコメンドエンジンの機能や種類、おすすめツールを紹介します。

レコメンドエンジンとは？

レコメンドエンジンとは、WEBサイトを訪問したターゲット顧客の購入意欲を高めたり追加購入を促進したりするのを目的として、行動履歴や購入履歴のデータを基に関連性の高い商品やサービスをサイトの閲覧中に文字通り「推薦」するシステムのことです。

楽天市場における「あなたにおすすめの商品」や、Amazonの「チェックした商品の関連商品」を表示させるためのシステムがレコメンドエンジンだとイメージするとわかりやすいのではないでしょうか。

他にも、不動産サイトで閲覧している物件と似ている物件へのリンクが表示されたりするのも、レコメンドエンジンによるものです。

レコメンドの種類

レコメンドの種類は協調フィルタリング、ルールベース、商品・コンテンツベース、ハイブリッド型の4つに分類することができます。それぞれの概要や特徴について説明します。

協調フィルタリングのレコメンド（顧客ベース）

協調フィルタリング（顧客ベース）のレコメンドではターゲット顧客の閲覧・購買履歴を分析して似た閲覧・購買履歴を持つ顧客が見たり買ったりした商品やサービスを推薦します。

「この商品を見た人はこんな商品も見ています」や「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という見出しで表示されることが多いです。

似たような嗜好を持つ顧客は同じような商品に興味を持つと仮定してレコメンドするため、蓄積されたデータが多いほどよりターゲット顧客の好みに合ったレコメンドを行うことができます。

協調フィルタリングのレコメンド（商品・コンテンツベース）

協調フィルタリング（商品・コンテンツベース）のレコメンドではターゲット顧客がECサイトで閲覧している商品・サービス名と類似性の高いものを推薦します。

「関連アイテム」や「こちらの商品もおすすめ」という見出しで表示されることが多いです。

同じようなカテゴリの商品やサービスを優先的にレコメンドするのが特徴的と言えるでしょう。

ルールベースのレコメンド

ルールベースのレコメンドでは企業側があらかじめターゲット顧客の行動や属性に応じてどのような商品やサービスを推薦するか決めておきます。

例えば、「このページの商品と同じカテゴリの商品を安い順に表示」や「この物件に家賃が近い物件を同一エリアに絞って表示」など、商品情報の項目に紐づくルールを設定することでレコメンド情報を表示します。

シンプルで企業のWEBマーケティング戦略に合ったレコメンドが可能なのがルールベースのレコメンドの魅力です。

ハイブリッド型のレコメンド

ハイブリッド型のレコメンドは複数のレコメンド方法を組み合わせることでデメリットを補い、よりターゲット顧客に最適な商品やサービスを提案することができます。

近年では機械学習と従来のレコメンド手法を組み合わせた、レコメンドサービスなども注目を集めています。

おすすめのレコメンドエンジン10選

レコメンドの方法についてご理解いただいたところで、次はおすすめのレコメンドエンジンを10個ご紹介します。

【比較一覧】おすすめのレコメンドエンジン10選

まずは、おすすめのレコメンドエンジンの特徴を一覧で紹介します。

ZETA　CXシリーズ　ZETA RECOMMEND

ZETA RECOMMENDはZETA株式会社が提供するレコメンドエンジンです。

ターゲット顧客の検索・閲覧・購買などの行動履歴を基に個々の特徴を機械学習し、パーソナライズされたレコメンドで潜在ニーズの掘り起こしを行い収益・CS向上を実現できます。

導入実績は家電量販店、大手不動産会社、アパレル、リサイクルショップなど業種を問わず、検索結果からの離脱率削減、経費節減、WEBサイト内の周遊率アップなどの確かな運用実績はZETA RECOMMENDのソフトウェアとしての性能だけではなく、ZETA株式会社の知見と提案力の高さを物語っています。

フルカスタマイズ製品のため自身のWEBサイトにおける課題や要望を整理して相談し、料金形態も含めて確認するのがよいでしょう。

Adobe Target

Adobe Targetはアドビシステムズ株式会社が提供するレコメンドエンジンです。

最適な顧客体験を「顧客理解」「パーソナライズ」「コンテンツ管理」「カスタマージャーニー」の4つの優先事項の柱として位置づけ、膨大なターゲット顧客がいても一人一人の満足度を高めることに注力しています。

ターゲット顧客に対する一貫性のあるプロファイル、複数のテストによる運用改善、AI活用による自動化で手間を省きながらも顧客ニーズに合った商品やサービスをレコメンドできるのが特徴と言えるでしょう。

企業のニーズにより料金形態は異なるため問い合わせが必要です。

Rtoaster

Rtoasterは株式会社ブレインパッドが提供する2014～2016年の3年連続ベンダー別売上金額シェアNO.1を記録した実績のあるレコメンドエンジンです。

250社以上の導入実績から導き出される業種別のRtoaster活用方法をホームページに掲載しているので、レコメンドエンジン初心者でも導入イメージをしやすいです。

料金形態は月額150,000円からのスモールスタートが基本ですが、詳細な見積が必要な際は問い合わせをしてみましょう。

deqwas.RECO

deqwas.RECはサイジニア株式会社が提供するレコメンドエンジンです。

deqwas.RECOは複雑ネットワーク理論という、人と情報間のネットワーク分析に活用できる学術的理論と即時性を掛け合わせて特許を取得したレコメンドエンジンです。

過去の実績として、deqwas.RECOのレコメンド経由でCVが3.8倍になったというデータがあります。

また姉妹サービスのdeqwas.VISIONは閲覧している商品画像とイメージの近い商品をレコメンドできるのが強みでレコメンドクリック後のコンバージョン割合7％アップなどの実績があります。

料金形態はいずれも初期費用が500,000円から、月額料金は200,000円からで、有償のオプションによっても金額が変わるので詳細は問い合わせが必要です。

パーソナライズド・レコメンダー

パーソナライズド・レコメンダーは株式会社アピリッツが提供する200のWEBサイトで利用されているレコメンドエンジンです。

スクリプト導入など3つの手順で済む簡単な作業で使用可能となることや協調フィルタリング、商品情報、ルールベースを組み合わせたハイブリッド型のレコメンドエンジンであること、高いカスタマイズ性も人気の秘密と言えるでしょう。

料金形態は初期費用200,000円からで、月額料金はレコメンドサーバーへのアクセス数に応じた従量課金制で50,000円からとなっています。

コンビーズレコ

コンビーズレコは株式会社コンビーズが提供し160を超えるWEBサイトで利用されている、WEBとメール両方で使用できるのが特徴のレコメンドエンジンです。

顧客の継続利用率は97％。客単価20％アップ、売上高30％アップ、購入率12％アップなどの実績が顧客満足と継続利用にに結びついていると言えるでしょう。

料金形態は初期設定費用50, 000円、月額料金は基本使用料が39,800円からとなり、また商品のクリック回数による従量課金があり3000回までは無料、3001回以上で1クリック15円となっています。

NaviPlusレコメンド

NaviPlusレコメンドはナビプラス株式会社が提供し500を超えるWEBサイトで利用されているレコメンドエンジンです。

専任のコンサルタントがこの導入実績で養った運用ノウハウを基に導入後の運用・効果改善までをトータルでサポートするのが強みで、ツールを使いこなせるよう、またPDCAサイクルを適切に回すことができるよう時間をかけて寄り添ってくれる点がさらに多くの導入成功事例を生み出す原動力となっているのではないでしょうか。

料金形態は初期費用が200,000円、月次費用が100,000 円からで月次費用はNaviPlusレコメンドサーバーへのアクセス数に応じた従量課金制となります。

さぶみっと！レコメンド

さぶみっと！レコメンドは株式会社イー・エージェンシーが提供している売上120％増加の実績を持つレコメンドエンジンです。

2019年10月現在1,400を超えるWEBサイトで利用され、手軽さを大切にしています。

アカウント発行月から翌月末までの2か月間無料トライアルでお試しできるサービスや、テンプレ編集さえすればスマホ対応に追加料金がかからないことなど費用の安さで初期導入への敷居を低くしているのが特徴的と言えるでしょう。

料金形態は初期費用が99,000円、月額費用はPV数に応じて変わり、20万PVまでが39,000円、50万PVまでが59,000円、100万PVまでが79,000円、1000万PVまでが99,000円となります。

アイジェント・レコメンダー

アイジェント・レコメンダーはシルバーエッグ・テクノロジー株式会社が提供するレコメンドエンジンです。

複数の機械学習技術を組み合わせて、ターゲット顧客の行動をリアルタイムで反映した高精度なレコメンデーションが特徴です。

費用対効果を明確にするための成果報酬型と、リクエスト従量型の料金設定があるのでサイトの状況に応じて選択をすることが可能です。成果報酬型の場合初期導入費用は無料です。

チームラボレコメンド

チームラボレコメンドはチームラボキッズ株式会社が提供する、売上前年度比150％達成などの実績を持つレコメンドエンジンです。

協調フィルタリングのレコメンドを基本とし、ターゲット顧客がよく見る商品やサービスをリアルタイムに検出してレコメンドする「リアルタイム伝搬」という機能を持つのが特徴的と言えます。

月間1億PV、1000万アイテムを越える大規模サイトへの大掛かりな導入から、中小規模サイトへのスピーディな導入までこなす柔軟性の高さが人気の秘密と言えるでしょう。

料金形態はサイト規模により異なるためホームページより問い合わせが必要です。

まとめ

ご紹介したとおりレコメンドエンジンには、その手法や利用する技術、課金形態など様々なものがあります。

売りたい商品やサービスをより効率的にターゲット顧客にアピールするためにも、この記事を参考に適切なレコメンドエンジンを選定してみてください。

執筆者：ヒトノート編集部

株式会社ヒトノテのオウンドメディア、WEBマーケティングの学習帳「ヒトノート -Hito note-」の編集部。

監修者：坪昌史

株式会社ヒトノテの代表取締役CEO。 エンジニアとしてキャリアスタートし、サイバーエージェントのSEO分析研究機関を経て、リクルートの横断マーケティング組織のマネージャー&全社SEO技術責任者を務める。その後、独立しSEOを中心としたクライアントの課題解決を行う。2017年、株式会社ヒトノテを創業し、様々な企業のウェブマーケティングの支援を行う。