課題
お勧めのレコメンドアルゴリズムを設定したが、思うように効果がでていない。
原因を特定して改善したい。
解決策
お勧めのレコメンドアルゴリズム設定を実施しても思うように効果が出ていない場合、アルゴリズムをチューニングすることで効果が改善するケースがあります。
通常は効果の高いアルゴリズムであっても、ユーザの購買傾向やレコメンド枠の設置数等の要因で、効果が上がらないこともあります。
効果が出ていない場合には、以下2点の改善ポイントを参考に、アルゴリズムのチューニングを行うと良いでしょう。
ポイント①：アルゴリズムの追加による反応率の改善
カートページでは通常、併売率が高い「同時購入レコメンド」をアルゴリズムとして設定することで効果が上がります。ただ、商品の1点買いが多いサイトの場合には、同時購入される商品が少なくなり、データがたまりづらくなります。
そのような場合の改善策として、当社お客様の事例を紹介します。
これまで「同時購入レコメンド」を実施するにあたり、レコメンドの表示件数（データ数）が足りない場合、残りのレコメンド商品を「ランキング」で埋めていましたが、思うように効果が上がっていませんでした。併売分析を行ったところ、ランキングのような売れ筋商品を出すよりも、ユーザに合わせたレコメンド商品を出した方が効果が高いとの傾向が判明しました。そこで、パーソナルレコメンドをアルゴリズムに追加した結果、クリック率が2.1倍、レコメンド経由による売上金額が1.3倍に改善しました。
■お客様事例 （アルゴリズムの追加による反応率の改善）
併売分析から課題点を発見 → アルゴリズム追加による反応率の改善
ポイント②：アルゴリズムの変更による効果改善
1ページに複数のレコメンド枠を設置しているケースでは、枠ごとに別のアルゴリズムを設定していても、場合によっては同じような商品が並んでしまうことがあります。実際に表示確認を行い、同じような商品がレコメンドされている場合には、アルゴリズムを変更することで効果を上げることができます。
当社お客様の事例をご紹介します。
これまで商品詳細ページでは、閲覧レコメンドと人気ランキングの2枠のレコメンド枠を設置していました。しかし異なるレコメンド枠で同じような商品が並んでしまい、反応率の低下を招いていました。そこで、類似商品が表示されないよう、レコメンド枠の1つをパーソナルレコメンドに変更。
異なる商品が表示された結果、クリック率が2倍、レコメンド経由の売上金額が1.9倍に改善しました。
■お客様事例 （アルゴリズムの変更による効果改善）
実際の表示確認から課題点を発見 → アルゴリズム変更による効果改善
