レコメンドエンジンの仕組みを「NaviPlusレコメンド」で解説
「NaviPlusレコメンド」は、ツールの提供から10年。マガシークを始めとするアパレル大手、百貨店大手、家電量販店大手など450サイトに導入実績がある。さらに「NaviPlusサーチ」「NaviPlusレビュー」「NaviPlusリタゲメール」などのツールをシリーズとして展開しており、ユーザーの行動を最適化する拡張性を備えたツール群であるのが特徴だ。ここではそのひとつを取り上げてみよう。
レコメンドとは、訪問者の行動履歴を元に、サイトの各ページにさまざまな切り口で商品をオススメする機能である。このレコメンドという機能は、現在多くのモールや本店で導入されているが、その中で「NaviPlusレコメンド」は、他社との差別化を図った機能を用意している。まず、レコメンド機能を紹介する前にどのようなシステムか見てみてみよう。
レコメンドエンジンは、顧客がECサイトに訪問した際、商品詳細ページ、 カート、購入完了ページに至るまでの行動履歴を、Cookieと各ページに埋め込まれたビーコンタグによって収集する。次に顧客の行動によって、クエリがレコメンドデータベースに届き、オススメのアイテムを返答する仕組みになっている。
ECサイト側での商品データの運用では、商品を登録・削除を行った場合、このアイテム情報を1日1回サーバにアップロードして、バッチ処理でレコメンドサーバー側の商品情報を自動更新したり、リアルタイムに在庫連携をしたりすることによって効率的に常に最新状態で運用することができるのである。
実際に運用しているECサイトでは、数百点の商品点数から数百万点の「本」などの商品でも対応可能ということで、十分なパフォーマンスがあり、サイトの運用者にとっても気にすることなく運用が可能となっている。
ただしここで重要なのは、このレコメンドを単に行動履歴だけで表示するのであれば、本当に顧客が求めている商品とオススメ商品が常にマッチするとは限らないということだ。そこで「NaviPlusレコメンド」では、精度をさらにあげるために高性能レコメンドエンジンを搭載している。
