ECサイトのレコメンド機能は、セット購入を促進するための有効な手段です。しかし、どのようにレコメンドを活用すればよいのかわからずお悩みの方もいるのではないでしょうか。

FORCE-Rでは、ECサイト利用者に対して、セット商品のレコメンドに関するアンケート調査を実施しました。

その調査から明らかとなった「セット購入につながる要素」や「ユーザーの顧客満足度に貢献する要素」を事例とともに紹介します。

レコメンドの活用によりセット購入率を向上させ、ECサイトの価値を高めたい方はぜひ参考にしてください。

ECサイト利用者へセット商品のレコメンドに関するアンケートを実施

FORCE-Rでは、以下の内容でECサイト利用者を対象にアンケートを実施しました。

このアンケート結果から、以下のような共通点が見られました。

レコメンドからセット購入につながった事例の共通点

セット購入に至った事例では、ユーザーが購入を検討している商品との関連性が高いことが共通点として挙げられました。

セット購入に至らなかった場合は「ユーザーのニーズに合致しているか」「予算内に収まるかどうかが重要な分岐点となっています。

セット購入につながったレコメンドの共通点をまとめると以下のとおりです。

• 【ニーズ】ユーザーのニーズに合致している
• 【関連性】購入予定の商品と関連している
• 【予算】ユーザーの予算に合う

レコメンドからセット購入につながらなかった事例の共通点

セット購入に至らなかった事例では、以下の具体的なニーズが抽出されました。

• 【好み】ユーザーの好みのデザインやメーカーか
• 【相性】ユーザーの体質に合うか
• 【状況】提案された商品がユーザーに必要か
• 【用途】ユーザーが求める用途に合致するか
• 【関連性】購入予定の商品と関連しているか
• 【予算】ユーザーの予算に合うか

「購入予定の商品との関連性」および「ユーザーのニーズ」に対する不一致が多く、ユーザーの現状に対する理解不足がレコメンドの失敗要因であることが明らかとなりました。

レコメンドからセット購入につながった事例

まずは、レコメンドをきっかけにセット購入につながった事例を2つ紹介します。

「主商品との関連性」を持つレコメンドを表示し、ユーザーのニーズに合致させることで、セット購入率の向上が期待できるでしょう。

購入商品の使用時に必要

この防犯ベルには電池が付属しておらず、別途用意する必要があります。ユーザーは、レコメンドをきっかけに電池が別売りであることに気づき、セット購入につながりました。

この際、ユーザーは電池の付属について商品ページを再度確認しています。このことから、レコメンドされた商品の必要性を商品ページで確認できることが重要だといえるでしょう。

関連商品の効果的なレコメンドが、重要な情報を見落とさないために役立ちます。

目的に合う効果が期待できる

このユーザーは、先に購入を決めていた商品が自身の肌質に合っており、特定の効果があることを知っていました。その商品と同じシリーズであれば、ユーザーの好みや肌質にも合い、さらなる効果が期待できるでしょう。

ユーザーが求める効果をより高める商品をレコメンドすることで、セット購入に結びついたケースです。

レコメンドからセット購入につながらなかった事例

ここからは、レコメンドがセット購入につながらなかった事例を紹介します。

ユーザーのニーズにどのような点で合致しなかったのか、関連性がどのようにずれていたのかを具体的に把握し、改善に役立てましょう。

購入時の状況に合致していない

成功事例では、購入予定の商品と併用できる商品がレコメンドされていましたが、この事例では購入予定の商品と無関係な商品が提案されています。ユーザーのニーズや状況に合致していない商品であったため、セット購入には結びつきませんでした。

セット購入を促進するために不足していた要因は以下の3つです。

• 【好み】ユーザーの好みのメーカーではなかった
• 【状況】提案された家電をすでに持っており、不要だった
• 【関連性】購入予定の商品との関連性が低かった

セット購入を促進するレコメンドでは、ユーザーがその商品を必要とするタイミングで提案することが重要です。

レコメンド商品をセット購入する必要がない

この事例では、購入予定の商品と一緒に使用できない商品がレコメンドされています。ユーザーは「外壁に取り付ける」用途で商品を探していたため、レコメンドされたポールは関連性も用途も合致しておらず、セット購入の必要性を感じられませんでした。

セット購入につなげるために不足していた要因は以下の2つです。

• 【関連性】購入予定の商品との関連性が低かった
• 【用途】ユーザーの求める用途に合致しなかった

用途と合致する、セットで使用できるなど、ユーザーのニーズに密接に関連する商品を提案する必要があります。

ニーズに合致していない

レコメンドでセット購入につなげるためには、ユーザーのニーズを的確に満たし、主商品と密接に関連している商品を提案することが重要です。特にスキンケア商品では「購入予定の商品と一緒に使用する」「あわせて使用することで効果を高める」といった関連性や、肌質との相性が決定的な要素となります。

この事例でセット購入に至らなかった要因は以下のとおりです。

• 【相性】ユーザーの体質に合わなかった
• 【状況】提案された商品をすでに持っており、不要だった
• 【関連性】購入予定の商品との関連性が低かった

同じシリーズの商品をレコメンドするなど、主商品との関連性を高めることで、セット購入につなげやすくなるでしょう。

レコメンド機能がユーザーの役に立った事例

レコメンドの価値は、セット購入の促進だけではありません。ユーザーが参考にできる新しい選択肢を提供するなど、有益な情報提供となる場合があります。

ここでは、レコメンドからセット購入には至らなかったものの、ユーザーの役に立った事例を見ていきましょう。

知らなかった情報があった

セット購入には至りませんでしたが、ユーザーはレコメンドを参考にしていることがわかります。

ユーザーのニーズや興味に合致するレコメンドを通じて、健康管理に役立つ情報を提供することで、商品ページを読んでもらえた事例です。

新たな知識を提供することで、ユーザーの記憶に残りやすくなり、将来的にレコメンドされた商品を検討する可能性が高まります。

関連性の高い商品のレコメンドは、ユーザーの参考情報として役立ち、次回の購買行動につなげるチャンスを増やせるでしょう。

予算が合えば検討していた

レコメンドされた商品は、予算の関係でセット購入に至りませんでした。ただし、予算が合えば購入を検討していたとあり、新しい選択肢の提案につながっていることがわかります。

ユーザーのニーズに合致する商品をレコメンドできれば、商品選びのサポートとなり、購買体験の価値を高められるでしょう。

また、ユーザーにとって役立つ情報を提案することで、ユーザーの満足度を高め、リピート率の向上につながります。

次回購入時の参考になった

レコメンドされた小物雑貨の価格が予算を超えており、セット購入には至りませんでしたが、購入意欲はあったためレコメンドが効果的であったことがわかります。ユーザーのニーズに合致した商品提案が次回の購入時に役立つ情報となり、将来的な購買意欲を高めた事例です。

セット購入の際に「予算」がネックとなるケースは多いため、セット購入割引などを導入すると、より強力なアピールが可能となるでしょう。

ECサイトのレコメンドでセット購入率を高めるコツ

セット購入率を高めるためには、ユーザーが求める商品との関連性や必要性が高いレコメンドが不可欠です。ユーザーのニーズにより近づけるために、以下で紹介する2つの視点を取り入れてレコメンドの精度向上につなげましょう。

必要性や関連性の高い商品を選定する

レコメンドの精度向上には、主商品とレコメンド商品の関連性の高さが重要です。

レコメンド商品を選定する際は、主商品と同じシリーズのアイテムを提案すると、ユーザーの好みや相性、用途に合致しやすくなります。

例えば、化粧水を購入する際、同じシリーズの乳液や美容液であればユーザーの肌質に合いやすく、ニーズに適した提案が可能となるでしょう。

このように、主商品の類似商品ではなく「主商品と一緒に使用するもの」を選定することが、セット購入率を向上させるコツです。

また、購入予定の商品を補完するアイテムや、効果を高めるアイテムをレコメンドすることで、あわせ買いしやすくなるでしょう。

パーソナライズを強化して精度を向上させる

パーソナライズの強化は、レコメンドの精度を向上させる鍵となります。ユーザーの購買履歴や閲覧履歴を活用し、特定のメーカーやシリーズなど、ユーザーの興味や好みに最適化された商品を提案しましょう。

また、季節やイベント、ユーザーのライフステージに合わせたレコメンドも効果的です。ユーザーの購買パターンを分析し、商品を利用するシーンやイベントを想定したレコメンドを行うことで、最適なタイミングで最適な商品を提案できます。

最近では、AIがユーザーの履歴を分析するレコメンド機能を備えたASPが増えているため、導入を検討する価値はあるでしょう。

【参考】futureshop

ECサイトのレコメンドを顧客満足度につなげるコツ

今回の調査では、レコメンドに対する否定的な意見はなく「レコメンドが参考になった」「レコメンド商品の購入を検討した」など、ユーザーに役立ったという好意的な回答がみられました。このことから、精度の高いレコメンドは、有益な情報提供につながることがわかります。

ユーザーが購入しようとしている商品の効果を高めるアイテムを提案できれば、セット購入には至らなくてもユーザーに貢献できるでしょう。

質の高いレコメンドを増やし、ユーザーに役立つ情報を提供することで、顧客満足度やECサイトへの信頼感アップが期待できます。

まとめ｜レコメンドの活用で売上や顧客満足度アップ

レコメンドを活用し、ユーザーの役に立つ商品を提案することで、セット購入を促せます。その場では購入されなかったとしても、レコメンドを通じて新しい知識や選択肢を提供できれば、ユーザーの満足感やECサイトに対する信頼感の向上につながるでしょう。

レコメンドの本質は「商品の効果を高めるための情報提供」にあります。ユーザーにより良い購買体験を提供できるよう、レコメンドを効果的に活用しましょう。

FORCE-Rは、ECサイトの効果測定や分析、施策の立案・実行などを総合的にバックアップするコンサルティング会社です。ECサイトの特色を活かした質の高い運用で、最短距離での成功を実現します。

自社で培ったノウハウと豊富な成功事例に基づく効果的な施策を提案可能です。自社の強みを最大限に活かし、効果の高い独自の戦略でECサイトを成長させたい方は、ぜひFORCE-Rへご相談ください。