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レコメンデーションの実際

amazonやニッセン等、ECショッピングサイトで、
「この商品を購入した人はこんな商品もチェック(購入)しています」のような
オススメ機能「レコメンデーション」の専門企業、株式会社ALBERT社長

上村崇氏に「ECサイトの売上げを上げるレコメンデーション技術の実際」を聞いてみた。


<売上げを上げるには>

・訪問者数アップ
・コンバージョン率(購買率)アップ


前者は広告・SEM・SEO等プロモーション、
そしてレコメンデーションは後者のための仕組みと言える。

ユーザーの閲覧ログや購買ログを蓄積し、それらを統計的に解析し、
ユーザーの比較検討や同時購買を促すレコメンドを自動表示する機能は、
訪問者数をアップせずして、客単価を上げ売上げをアップすることができる。

訪問者数をアップするには、広告費用やかなりの集客努力が必要だが、
コンバージョン率を2倍、3倍と上げることで売上げを2倍、3倍とすることができる。


ユーザーの閲覧ログや購買ログによる統計解析の他、
商品特性で同時購入をオススメするオプション商品DB、

カラー、模様、形などの商品DB、
カラーコーディネートDB、配色イメージDBなどユーザーの感性好みを問い
オススメするなど各種のレコメンドエンジンを利用したレコメンデーション技術は、

今後の「ECサイトの売上げを上げる」最善の手段になるような気がする。



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