「「レコメンデーションエンジンとは何か？──後編」
2009年4月28日
TEXT：小川 浩
（株式会社モディファイ CEO 兼クリエイティブディレクター）
レコメンデーションのタイプは3つ
Eコマースにおけるレコメンデーションは、大まかにいって以下のタイプがある。
【第一段階】
売れ筋商品や値下げ商品などのリストなどの表記。これは売り手側だけの情報を用いて買い手に対する推奨を行う、リアル店舗でも通常行っている初歩的な方法である。
【第二段階】
サイトの訪問者に、会員登録やアンケートに回答してもらうことによって得た個人情報を分析し、マッチする商品を推奨する。たとえば「20歳代の男性で趣味が旅行」という情報があれば、「有名ブランドのボストンバッグの新作や、歩きやすい靴をおススメする」という具合である。
【第三段階】
サイトの訪問者の行動履歴から、嗜好や購買欲をそそる価格帯を判断し、マッチする商品を推奨する。自分が買った商品を過去に購入した客があれば、興味が近いとみなし、それぞれの購入リストから、未購入の商品を推奨する。
たいていのEコマースは、これらの方法を組み合わせて顧客の購買意欲をそそる努力をしている。Amazonの成功以降、ほぼすべてのEコマースがレコメンデーションエンジンの採用をしているが、本来レコメンデーションエンジンの利用方法は販促用だけではない。適職や男女の相性、進路の判断など、さまざまな使い道が想定される。
Amazonはレコメンデーションエンジンを活用したECサイトの代表格
Googleは検索をお金に換える手段を考案した。そしてAmazonはレコメンデーションエンジンをEコマースに活かしてお金に換えることに成功したが、このレコメンデーションエンジンのほかの有効な利用手段を考え、そのアイデアを換金する途をみつけたとしたら？
新しいテクノロジーベンチャーの登場が待たれる分野である。
「レコメンデーションエンジンとは何か？──前編」を読む
「台頭するTwitterのビジネスモデル──（1）」を読む
［筆者プロフィール］
おがわ・ひろし●株式会社モディファイ CEO兼クリエイティブディレクター。著書に『ビジネスブログブック』シリーズ（毎日コミュニケーションズ）、『Web2.0BOOK』（インプレス）などがある。
