レコメンドの計算は、本日から遡ること３ヶ月分の閲覧履歴データを使って算出するので、レコメンド表示が毎日変わるということはあまりありません。
ランダム機能を使えば、保持されているレコメンドデータから、レコメンド表示するアイテムをランダムで抽出しますので、商品の購入に何回か訪問するユーザに対して、毎回違った商品をおすすめできます。
同じ商品が表示されるので、本来見込みの高いターゲットであるリピートユーザーに対し、目新しさを提供できず、チャンスロスしてしまいます。
訪問のたびに違った商品をおすすめ表示。
潜在的なニーズの掘り起こしが見込めます。
