行動のログ履歴からアイテムをレコメンドする自動最適化エンジン

このサイトが成功している要因は、不動産について一般のユーザーから寄せられる質問それに対する回答が、それぞれ１ページずつ生成されていく仕組みにあります。

今では実に約1万件もの質問と回答が登録されています。
つまり1万を超えるページ群が、このサイトへ訪問する入り口ページになっています。

もし仮にこれらの膨大なページの直帰率が一律１％でも下がったとしたら、サイト全体のページビューやコンバージョンへの影響は相当大きいはず。

さぶみっと！レコメンドはこうした狙いで導入いただきました。

「この質問を見ている人はこんな質問も見ています」
「よく見られている質問（過去1ヶ月の集計結果）」

オンラインショップではなく情報サイトなので、似た質問、人気のある質問といった切り口になっています。

1万ものページを抱えていれば、必ず似た質問や関連した質問があるはず。
そうした関連情報を探すのに、もしレコメンドを導入していなければ、キーワードで検索し直したり、上から順番に探したりと、ページボリュームが膨大になればなるほど、探す操作は煩雑になります。

このサイトは、さぶみっと！レコメンドを導入することで、実際に、サイト回遊率（1人あたりのページビュー）が16.7%もアップしました。

この効果は「巨大なサイトへのレコメンドエンジンの有効性」を物語っています。

商品やサービスを上手に販売するには、似た嗜好の顧客が何を買っているか？を参考にすると同時に、こちら側が売りたい商品をどのように一緒におすすめするか、あるいは過去の経験則に基づいて販売する、といった要素もあります。

例えば、ネットとリアル同時に運営されている場合、つまり実店舗も同時に経営しているようなショップ様は、必ず実店舗で培われた経験や勘があるはずです。

例えば、

・化粧水とスキンケアローションを一緒に購入される機会が多い。
・スキンケアのオイルは冬場によく売れる。
・お試しセットは購入数は多いが粗利が低いので、初回購入のフックに使いたい。

こんな経験やお店側の思惑があるはずです。

そこで、例えば食べたい料理を選べば、そこからサイドメニューやお酒や他のサービスをおすすめするような仕組みにし、さらにそれが他のユーザーの行動に基づくものであれば、より確実にユーザーの嗜好にあった提案ができます。

さぶみっと！レコメンドは、こうした運営者側の意図もレコメンド表示に反映することができます。

ユーザーが希望する衣食住の商品やサービスの注文を受け、希望日時に宅配を行う「オンラインルームサービス」。
ここにもさぶみっと！レコメンドが活躍しています。

このサービスは、出前サービスとは異なり、有名レストランの食事、お酒、DVDレンタル、クリーニング、日用品といったくらしのさまざまな商品やサービスをまさにホテルのコンシェルジュやルームサービスのように一元的にとりまとめ、提供してくれるというもの。

つまり、顧客のライフスタイルや利用シーンにマッチした商品やサービスをいかにうまくトータルで提案するかがサービスのポイントで、まさにレコメンドの協調フィルタリングがもっとも効果的な分野のひとつでもありました。

例えば食事だけでもさまざまな料理店が参加されており、登録されている料理も相当数に上ります。

忙しい方を対象としたサービスなので、情報を探す手間を与えては、そもそもターゲットニーズに合わないものになってしまいます。

そこで、例えば食べたい料理を選べば、そこからサイドメニューやお酒や他のサービスをおすすめするような仕組みにし、さらにそれが他のユーザーの行動に基づくものであれば、より確実にユーザーの嗜好にあった提案ができます。

さらにレコメンドで表示するアイテムは10個までが一般的ですが、このサービスでは、ボタンをクリックして、おすすめアイテムを送りながら見ていく表示にしており、省スペースで多くのあわせ買いアイテムをおすすめする、といった工夫がされています。