レコメンドエンジンとは
レコメンドエンジンとは、ユーザーの過去の行動データや属性情報をもとに、興味や関心のある情報や商品、サービスを提案するシステムです。
現在では、ECサイトや動画配信サービス、SNSなど様々な分野で広く利用されています。レコメンドエンジンには主に技術3つの技術があります。1つ目はコンテンツベースフィルタリングで、ユーザーが過去に興味を持ったアイテムと似たものを推薦する手法です。2つ目は協調フィルタリングで、似た嗜好を持つ他のユーザーの行動をもとに推薦する手法です。最後にハイブリッドアプローチがあり、これは先に述べた2種類を組み合わせた手法です。レコメンドエンジンは、顧客体験を向上させることによる販売促進、エンゲージメントの強化の目的で重要な役割を果たしています。
レコメンドエンジンの使用用途
レコメンドエンジンは、顧客体験を向上させサービス提供者にとっても収益の最大化につながる重要な技術で、様々な業界やサービスで活用されています。以下の5つは主な使用用途です。
1. ECサイトでの商品提案
ユーザーの閲覧履歴や購入履歴をもとに、関連商品や人気商品を提案可能です。クロスセルやアップセルによって顧客単価の向上が期待できます。
2. 動画配信サービスでのコンテンツ提案
動画配信サービスでは、ユーザーの視聴履歴や評価データをもとに好みの映画やドラマを推薦します。顧客体験が向上する機能です。
3. 音楽ストリーミングサービスでの楽曲推薦
ユーザーの再生履歴やお気に入り登録をもとに、好みの音楽や新しい楽曲を提案可能です。ユーザーが自分好みの新しい音楽と出会う機会を創造します。
4. SNSでの友人やコンテンツ推薦
SNSではユーザーの興味関心やつながりをもとに、フォロー候補のアカウントや関連コンテンツを提案します。
5. オンライン学習プラットフォームでの講座推薦
学習者の履修履歴や興味のある分野を分析し、次に学ぶべき講座や関連教材を提案可能です。