情報や機能をユーザーに合わせて最適化する「おすすめ機能」を備えたサイトが増えています。ECサイトの購入履歴や閲覧履歴による商品紹介、読み物系サイトでの「これを読んだ人はこれもおすすめ」などは思わぬ発見につながることもあり、とても便利ですよね。

このような「おすすめ機能」には、レコメンド、パーソナライズ、セグメンテーションなど、さまざまな呼び名がありますが、示す機能は基本的に同じです。「ユーザーの需要を突き止め、それを簡潔に提供すること」です。おすすめをすることで、サイトやサービスの持つ価値を、より効率的に享受してもらおうというわけですね。

その結果として、ユーザー側ではより大きな価値を手にすることが可能となり、サイトやサービスの運営側では、アクティブ率の向上や売上アップなどの効果が期待できます。

近年、コンテンツマーケティングやSEOの流れによって、Webサイト運営者が目指す成果を上げるためには「より多くの情報を提供すること」が欠かせない要素のひとつとなりました。その一方で、Web上にある情報の総量も増えています。ユーザーは「まず、Web上で自分にとって役に立つサイトを探す」「見つけたサイトの中から、自分にとって価値ある情報を探す」という2つの段階において、さまざまな判断をしなければなりません。

「多くの情報の中から、何を見るのか選ぶ」という小さな、しかし確実に存在するユーザーの手間を軽減するレコメンド機能を活用すれば、運営側・ユーザー側の双方により多くの成果をもたらしてくれるサイトが作れます。

たとえば、Web上で広告を目にした際に「これは前に買ったよ」「まったく欲しくないのにしつこいな……」などと思ったこと、ありませんか。

上記の通り、レコメンド機能とは相手の求めるものを突き止め、ダイレクトに提供することを目指すものです。いかに精度の高いおすすめをするかが成功の鍵を握っています。（上記の通り、単に何かしらユーザーと関わりのあるものをおすすめするだけではうまくいきません。）

登録時にあらかじめユーザーについてある程度の情報を集めることが可能な会員制サイトでは、この「精度の高いレコメンド」をするための非常に大きなアドバンテージがあります。

「ユーザーが求める情報が何か」を探り当てる方法はさまざまですが、閲覧履歴や購入履歴などのユーザーに関する情報や、特定の商品に関する情報（購入するユーザーの属性・嗜好）など、収集したデータを分析してユーザーの求めるものを割り出す、という手法は共通です。

より精度の高いレコメンドには、より多くの情報が必要であり、登録時に収集したユーザーに関する情報と行動履歴を組み合わせての分析が可能な会員制サイトでは、より精度の高いレコメンドが可能なのです。

企業向けサイト（BtoB）と、そうではないサイト（BtoC）の相違点として、企業向けサイトでは「ユーザーが購入や利用にいたる判断をするまでにかかる時間が長い」「取引金額が大きい」などがあげられます。

企業向けのサイトやサービスの場合には、サイト上のレコメンドに加え、相手の段階に応じてメールや電話等のその他手段を組み合わせて、相手が必要としている情報や機能を提供することで、スムーズな情報収集や判断、すなわち購入や利用を促す成果が期待できます。

レコメンド機能により、ユーザーが今必要とする情報が何かを知ることができれば、登録時、資料請求時、しばらくサイトへの訪問がない時などさまざまなタイミングに合わせて「困っていませんか？」「何かわからないことはありませんか？」というように呼びかけ、購入や再訪問、問合せにつなげることが可能になります。
 

ユーザーが求める価値を手に入れることを助けるレコメンド機能への注目の高まりには、冒頭でも取り上げた通り、サイトやサービスのもつ情報や機能が増加、複雑化していることが影響していることが推察されます。

UIの改善、FAQの充実など、Webサイトの運営側でスムーズな利用を促すさまざまな工夫を凝らしていても、大規模になればなるほど「どんな人にもわかるサイトデザイン」の実現は難しくなります。さらに、スマホユーザーの増加（＝スマホ対応の必要性）は、サイトの持つ大量の情報の活用とサイトの簡略化、どちらをも欠かすことのできない要素にしました。

これを両立させる方法として注目を集めているのがレコメンドです。導線の工夫にも限界はあります。長年わかりにくいUIの改善に悩んでいるサイトでは「ユーザーが求める答えを先回りして提示しよう」という新しい解決方法に興味を示さずにはいられないでしょう。

また、実際にレコメンドを行い、成果を情報として蓄積できれば、レコメンドの精度はさらに上がります。顧客の情報や行動履歴などの情報をすでに持っているなら、それらを関連付けて「相手が求めるもの」を割り出すことを試みることからはじめてみてはいかがでしょうか。

その昔、企業が自社のWebサイトを持つことが珍しかった頃には「ホームページは営業マンの代わり」との宣伝文句がよく使われました。しかし実際には、Webサイトによって電話帳やチラシ・カタログの役割を代用できるようになった、というあたりが妥当だったのではないでしょうか。しかし、レコメンド機能が最大限活用できれば、Webサイトが本当に営業マンのかわりになってくれる未来があるかもしれません。

対面で話しているかのように相手の求める情報をニュアンスまで含めて深く理解し、すみやかに提示できればまさに理想です。レコメンドを導入するなら、その理想の実現にできる限り近づけるよう、必要な情報やその収集方法、どう組み合わせて分析するかなど、こまやかな部分から積み上げてみてください。