法人（中小企業・零細企業）におすすめのレコメンドエンジン3選。機能面でおすすめのレコメンドエンジンはこれだ！

ECサイトを運営するにあたり、レコメンドエンジンの利用を検討されている企業は、多いのではないでしょうか。

そのため、今回は、『法人（中小企業・零細企業）におすすめのレコメンドエンジン3選。機能面でおすすめのレコメンドエンジンはこれだ！』という記事のタイトルで、法人（中小企業・零細企業）におすすめのレコメンドエンジンを3つ詳しく解説します。

法人（中小企業・零細企業）におすすめのレコメンドエンジン3選。機能面でおすすめのレコメンドエンジンはこれだ！

今回は、法人（中小企業・零細企業）におすすめのレコメンドエンジンを3つ詳しく解説します。

今回、紹介するのは、以下の3つです。

NaviPlusレコメンド
コンビーズレコ
パーソナライズド・レコメンダー

①NaviPlusレコメンド

1つ目は、NaviPlusレコメンドになります。

NaviPlusレコメンドは、「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」を反映したレコメンドコンテンツを提供可能な高性能レコメンドエンジンです。

訪問者一人一人に合わせた最適なコンテンツ表示により、Webサイトのパーソナライゼーション強化を支援してくれます。

また、NaviPlusレコメンドは、効果測定画面を確認しながら、ロジック調整、ABテスト、成果確認を繰り返し行うことがコンテンツを最適化するができます。

＜NaviPlusレコメンドの機能一覧＞

以下が、NaviPlusレコメンドの機能一覧になります。

レコメンド関連

機能名	内容
行動履歴分析(協調フィルタリング)	サイト訪問者全体の閲覧履歴や購入履歴の情報を用いてアイテム間の相関性を算出。カテゴリや価格、在庫などのアイテム情報によるフィルタリングも可能。
アイテム属性分析(テキストマイニング)	アイテムの属性情報(テキスト情報)を解析することで、アイテム間の相関性を算出。行動履歴情報に依存しないレコメンドの補正や、行動履歴情報が蓄積されていない新着アイテム等のレコメンド提示も可能。
訪問者導線分析	サイト訪問者個人の閲覧履歴や購入履歴の導線情報をリアルタイムに反映したレコメンドを生成。導線情報から類推される個人の嗜好に合わせ、パーソナライズされたレコメンドを提示可能。
訪問者属性分析	訪問者の性別や年代などの属性を反映したパーソナライズ性の高いレコメンドを算出。また特定の条件に当てはまる訪問者に対し、特定のアイテムを提示するルールベースのアイテム提示も可能。

導入・運用をスムーズに行うための管理機能関連

機能	内容
環境設定	アイテムデータの取り込み設定および行動履歴の収集設定を実行可能。
表示枠設定	レコメンドのロジック/デザインの設定および表示枠の公開設定が実行可能。
レコメンドシミュレーション	どのアイテムにどのアイテムがレコメンドされるのかを、管理画面上でリアルタイムに確認可能。
効果測定	売上に占めるレコメンドの貢献度、レコメンド表示枠毎のクリック率や経由CV率、商品毎のクリック率や経由CV率などの効果を確認可能。
ABテスト	一つの表示枠に複数のレコメンドロジックを設定し、ABテストを継続的に行うことで、より最適なレコメンドロジックを選択が可能。
ロジックチューニング	ロジックのチューニングやレコメンド/ランキングの個別ルール設定が実行可能。

その他のコンテンツ関連機能

コンテンツ	内容
リマインド	閲覧・購入した商品の表示
ランキング	検閲覧・購入（件数/金額）のランキングの表示
人気のないアイテム	閲覧・購入履歴が少ないが表示増やしたい商品の表示
新着アイテム	新しく入荷した商品の表示
再入荷アイテム	在庫が復活した商品の表示
値下げアイテム	値段が下がった商品の表示
オーダーライン	今売れている商品の表示

サポート機能関連

	内容
要件定義サポート	お客様の課題や要望に応じた最適な実装プランを検討するにあたって、豊富な導入実績に基づく知見を踏まえたアドバイス等を実行。
導入サポート	レ導入にあたっての技術仕様の説明、質問への回答、適切な実装が行えているかどうかの確認等を実行。
カスタマーサポート	導入後の日常的なサポートは標準化を行い、属人化されない体制にて提供。
改善・活用提案	管理画面で確認可能な各種数値や、他社事例・先進事例から得た知見に基づき、レコメンド要件の改善提案や他マーケティングツールとの連携などの活用提案を実行。
チューニングサポート	効果測定数値に基づく、レコメンドロジックの追加、ロジックのチューニング、ABテスト機能の活用等をサポート。

②コンビーズレコ

2つ目は、コンビーズレコになります。

コンビーズレコは業界最大級20,760社超の導入実績を誇るコンビーズが提供するレコメンドサービスです。

ユーザのアクションから嗜好・傾向を分析し、一人ひとりにパーソナライズ化した接客をウェブサイトとメールのマルチチャネルでアプローチしてくれます。

そして、コンビーズレコはサービス開始から３年、97％のお客様に継続して利用されているため、非常に定評があると言えます。

＜コンビーズレコの機能一覧＞

以下が、コンビーズレコの機能一覧になります。

ウェブとメール両方で使えるレコメンド機能一覧

閲覧情報からのレコメンド	商品ページの閲覧情報を基に「この商品を見た人はこんな商品も見ています」と表示。同じ商品ページを閲覧している複数のユーザー情報に基いて、閲覧される可能性が高い商品情報を表示。
購入情報からのレコメンド	商品の購入情報を基に「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と表示し、購入される可能性が高い商品を表示。
関連商品のレコメンド	パソコンとプリンターのように関連性の高い商品をタグ付けすることで、商品ごとにショップ独自のレコメンドルールを設定可能。【タグの設置例】⑴ブランド別やカテゴリにタグを設定して豊富な品揃えをアピール。サイトの滞在時間向上に貢献。⑵シリーズアイテムの提案でファンにアピール。顧客単価アップあり。⑶コーディネートの提案で合わせ買いを促進。
定期購入商品のレコメンド	食品や日用品などリピート購入率が高い商品を、それぞれの消費頻度に応じてメールとウェブサイトでお知らせする機能。購入後、設定したタイミングでメールを配信。お客様がショップにアクセスしていない時にも直接アプローチ可能。買い忘れを防ぐリマインド効果と、ショップへの誘導効果は抜群。さらに、再び購入するたびに商品を探し出す手間も解消。
注目させたい商品の表示	ショップがプッシュしたい商品を自由に設定して表示。特価品や看板商品などを「注目商品」としてご紹介することで、お客様に興味を持地やすくなる可能性あり。
新着商品の表示	ショップに新しく登録された商品を表示。新着着品を広く人目に触れさせることが可能。
ランキング表示	閲覧数の多い商品、または購入数の多い商品をランク付けすることでレコメンド。ユーザーの関心の高い商品をランキング形式でご紹介することにより、商品をより魅力的に演出。購入に至った人気の高い商品をランキング形式でご紹介することにより、購買意欲に貢献。
掘り出し物の表示	閲覧数や購入数の少ないものから順に表示し、「掘り出し物」としてユーザーにアピール。閲覧数の少ないものから順に表示。購入数の少ないものから順に表示。

ウェブで使えるレコメンド機能

ミックスレコメンド	自動でおすすめされる商品の一覧に、指定した商品を紛れ込ませることで、ショップがPRしたい商品をお客様に対して自然に訴求する機能。すべてのお客様、すべてのレコメンドに対して商品をミックス表示するので、訴求効果は抜群。ミックスレコメンドを設定すれば、お客様の行動データの蓄積を待つことなくレコメンドをスタートできるので、レコメンドサービス特有のデータの蓄積を待つことなく、導入した日からレコメンドをスタート可能。
サイトリターゲティング	ユーザーがカートに入れた商品を指定のタイミングでサイト上に再表示。購入意欲が高いカート内商品を最大3ステップまで訴求することで、カゴ落ち対策として効果を発揮。
閲覧履歴の表示	ユーザー一人ひとりの商品ページの閲覧履歴を「最近チェックした商品」と表示。比較検討を促して購買へとつなげます。

メールで使えるレコメンド機能

カゴ落ちメール	カートに入れたものの購入に至っていない商品をご紹介し、購入を促すリターゲティングメール機能。
閲覧落ちメール	一度閲覧された商品を「おすすめ商品」としてご紹介し、購入を促すリターゲティングメール機能。ユーザーが商品ページを「何回、閲覧したか」「いつ、閲覧したか」を分析して、購入に至らなかった商品を最適なタイミングでPR。
おすすめ商品の補てん	ユーザーの行動データの不足によりおすすめ商品の抽出数が規定数に満たない場合、「注目商品」「新着商品」「関連商品」「ランキング（通常・逆順）商品」を割り当てて表示。データの蓄積を待つことなく導入した日からレコメンドをスタート可能。

ネットショップ運営を支える機能一覧

スポット配信メール	メルマガのように、自由に記述したメールをスポット配信することが可能。
デザインの設定	ウェブサイトでの表示デザインを2種の編集モードから選んでカスタマイズ可能。クイックモードの場合、テンプレートから選択。マニュアルモードの場合、HTMLとCSSで設定。
メール配信時刻の最適化	購入実績やメール開封のタイミング、商品URLをクリックしたタイミングからユーザーの行動履歴を分析し、ユーザーに最適化された時刻にメールを配信。
Google Analytics連携	コンビーズレコに関する詳細なレポートを、Google Analyticsで閲覧することが可能。ページビュー数やコンバージョン率などを詳細に確認可能。
A/Bテスト	ウェブサイト：ウェブ上のレコメンド表示を自動で比較し、より最適な表示方法を採用。集計結果はCSV形式で一括ダウンロードできるため、反響効果の比較も簡単。メール配信：2パターンのレコメンドメールで自動的に販促を行い、効果を比較することで最適なアプローチ方法を判別可能。
顧客のグループ設定	商品の購入実績やユーザーの属性情報など、特定の条件でユーザーをセグメントしてアプローチ可能。
置換文字によるメールへの自動差し込み	ユーザーの名前や商品名などの情報を、メールの中に自動で差し込み。
利用額の上限設定	希望の予算内で利用できるよう、利用額の上限設定をすることが可能。ただし、過去に送ったレコメンドメール内の商品URLや、ECサイトのブラウザキャッシュ上の商品URLをクリックするなど、ユーザーによるアクションがあった場合、クリックがカウントされ、従量料金の上限を超える可能性あり。
ぼやきフォーム	サイトを訪問されたユーザーに、ちょっとした意見や要望を投稿できるフォームで、コンビーズレコを利用でない方でも申し込み可能。

③パーソナライズド・レコメンダー

3つ目は、パーソナライズド・レコメンダーになります。

パーソナライズド・レコメンダーは200サイトの販売戦略、サイト毎のユーザ傾向に適応し、様々な要望に応えているレコメンドサービスです。

そして、パーソナライズド・レコメンダーは様々な機能が用意されており、提案型のコンサルティングやテクニカルサポートもあるため、安心です。

＜パーソナライズド・レコメンダーの機能一覧＞

以下が、パーソナライズド・レコメンダーの機能一覧になります。

レコメンド機能一覧

パーソナライズドエンジン	ユーザの行動履歴をリアルタイムにトレースし、ユーザ毎に最適なレコメンドを行うレコメンドエンジン。直近で既に見ている商品は除外してレコメンドされる。
ハイブリッド型レコメンド	協調フィルタリング（行動履歴） × テキストマイニング（商品情報） × ルールベース（運営者指定）を組み合わせたレコメンドエンジン。各ロジックの長所を活かし、それぞれの弱点（行動履歴不足、運用手間等）を克服。
協調フィルタリングレコメンド	「この商品を見た人はこの商品も見ています」というレコメンドを行うレコメンドエンジン。同類の商品を中心にレコメンドし、時に驚きのある商品もレコメンド。閲覧ベースのため、新商品や一部のロングテール商品がレコメンドされにくくすること可能。
購買ベースレコメンド	「この商品を買った人はこの商品も買っています」というレコメンドを行うレコメンドエンジン。併売性の高いレコメンドが可能な一方、サイトの購買傾向の偏りやレコード数により、レコメンド情報が十分に生成できない場合があり。
重み付けレコメンド	「この商品に興味のある人はこの商品にも興味があります」というレコメンドを行うレコメンドエンジン。購入＜カート投入＜購買と、重み付けを行い、協調フィルタリングの購買ベースの弱点を補いつつ、併売性の高いレコメンドを実現。
テキストマニングレコメンド	商品名、説明、素材等のテキストを元に、類似性の高いレコメンドを行うレコメンドエンジン。辞書機能でキーワードの重み付けが行え、特定商品群の露出あり。また、行動履歴が必要ないため、レコメンド情報のない商品を極小化。
ルールベースレコメンド	レコメンド情報を事前に設定し、販売主が意図したレコメンドを行うレコメンドエンジン。サプライ品等、機械的ロジックで必ずしも関連づくとは限らない商品をレコメンド可能。運用が要りますが、ハイブリッドに利用することで拡大販売を支援。
カテゴリフィルタリング	レコメンド情報をカテゴリ絞り込みしたり、カテゴリ排他するレコメンドエンジンの付加機能。利用検討時に、カテゴリフィルタ適応のコンサルティング。
ロジックチューニング	業種やユーザ傾向の差異により、一律のロジックでは一定以上の効果はあがりにくいため、人気商品や新商品、ロングセラー商品等の販売戦略に合わせ、レコメンド情報に特定の傾向を加える機能を用意。基本チューニングは管理画面から簡単に操作でき、特定要件には個別でチューニング対応。