レコメンデーションとは、ECサイト等で、過去のお客様の購買履歴をもとに好みを分析し、そのお客様の興味・関心がありそうな情報を提示することを指します。例えば、Webサイトでは、嗜好にあったページへの誘導や、商品広告の使い分けなどが行われます。
最近では、ロングテール理論でさまざまなジャンルの商品の中から顧客のニーズに合ったものを探し出すために非常に大切な機能であるとされています。検索エンジンでは、検索履歴でパーソナライズした結果や、または検索キーワードの推測及び推薦といったことを行う機能の開発や実装ということにも取り組まれています。
また、情報技術でのレコメンデーションというのは、人工知能や情報フィルタリング、データマイニングなどを応用した技術のことを指しますが、セールス・マーケティングという視点から考えれば、顧客に対して売れている商品のベスト10を紹介するということや著名人による推奨、さらにダイレクトメッセージなどといった方法で詳細なターゲティングによるアプローチなどもその範疇に入れることができます。
レコメンデーションの手法
アイテムベース
ユーザーが閲覧した商品に関連性が高い商品を勧める手法です。「こちらもおすすめ」や「関連商品」といった形で紹介されることが多いです。
ユーザーベース
ユーザーが過去に購入した商品に対して、同様の行動を取ったユーザーの属性や行動パターンを基に、他の商品を勧める手法です。「協調フィルタリング」とも呼ばれます。
ナレッジベース
ユーザーの属性や行動パターンを問わず、第三者の経験や知識に基づいて価値があるとされる商品を提示する手法です。
まとめ
顧客は、企業とのやり取りがパーソナライズされた適切なものであることを期待しています。あらゆる領域で様々な選択肢が用意されている現代で、顧客と接点を持つ機会が生まれたときには、その顧客のニーズに合ったものを特定することが不可欠です。
