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【2023年】レコメンドの最新事例8選｜うまくいっている企業の共通点とは？
レコメンドエンジンを導入した企業がその後どうなったのか興味ありませんか。レコメンドを導入したいけど、イマイチ導入後のイメージが湧かず躊躇しているWeb担当者の方もいるのではないでしょうか。本記事ではレコメンドの最新事例を8つ紹介します。本記事を参考にレコメンドを導入した後のイメージを掴んでみてください。
更新日：2024/11/12 公開日：2023/02/10
監修：田中博基（たなかひろき)
コンテンツマーケター
株式会社ピクルスのコンテンツマーケター。SEOライティング歴7年。月間250万PVのメディア運用に携わる。現在はコンテンツマーケ全般のチャネル運営を統括。レコメンドに有効な診断コンテンツを10年以上制作してきた、ピクルスの知見を発信中。
「レコメンドの活用事例を知りたい」
「レコメンドはどんな使われ方をしているの？」
このような要望・疑問を持つWeb担当者の方もいるのではないでしょうか。
昨今はSNSや動画配信サービスだけでなく、金融やフィットネスなどのWebサービスでもレコメンドが活用されるようになっています。時代の流れが早いインターネットの業界だからこそ、レコメンドをうまく活用し、自社の売上に貢献できるようにしたいところです。
とはいえレコメンドの魅力は知っているものの、自社にどのように活用できるのかイメージが湧かない方もいるでしょう。
本記事ではレコメンドの最新事例を8つ紹介します。この記事の内容を参考に、自社でもレコメンドが活用できるか見極めてください。
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目次
目的別！レコメンドの最新事例8選
レコメンドの最新事例を目的別で8つまとめました。
SNSやECサイトのようなメジャーなところから、診断コンテンツのようにマニアックではあるものの効果を発揮した事例まで、認知拡大や回遊率の向上などさまざまな観点から紹介します。
自社商品・サービスにレコメンドの仕組みを活用したいWeb担当者の方はぜひご覧ください。
レコメンド事例：SNS×回遊率の向上
レコメンドはあなたが普段使っているSNSでも活用されています。YouTubeやTikTokで動画コンテンツを見ていると、次々に気になるコンテンツが関連ページに表示され、見続けていたらいつの間にか何時間も経過していた経験はありませんか。
このように何時間もSNSに滞在してしまうのは、レコメンドの機能によるものです。ユーザーが気になりそうな動画コンテンツをSNSのアルゴリズムが分析し、レコメンドとして表示し、長時間SNSに滞在させるような仕組みになっています。
たとえば「チャンネルA」の動画コンテンツを気に入って見続けたとしましょう。関連コンテンツとして、「チャンネルA」の動画コンテンツが関連動画として表示されるのはもちろん、Aと属性が類似している「チャンネルB」も表示されるようになります。
ユーザーの心情は「次この動画を見たらやめよう」と考えていても、レコメンドは次々と気になる動画をあなたに適した形で表示します。その結果、ユーザーは動画コンテンツの閲覧の無限ループに陥り、SNSの提供者側は回遊率の向上が期待できるわけです。
レコメンド事例：ECサイト×購入率の向上
AmazonやYahooショッピングなどのECサイトで商品を購入したときに、「あなたはこの商品もおすすめ」と、購入した商品と類似または関連するものを推奨された経験はありませんか。
読者のなかには、買う予定がなかったのに、ついつい商品が気になって購買に至ってしまった過去があるかもしれません。結果としてECサイト側は売上が伸びるわけですが、このような仕組みはレコメンドの仕組みによるものです。
・自分の購買・閲覧履歴や性別や年齢
・ほかのユーザーの行動・購買履歴
などを分析し、あなたに適した商品をレコメンドを用いて表示して、購買率の向上につなげています。
レコメンド事例：診断コンテンツ×認知拡大
診断コンテンツのレコメンドを活用して、商品の認知拡大に成功した事例を紹介します。
そもそも診断コンテンツとは、ユーザーに向けた設問を設定し、その設問に回答してもらうことで、回答の内容に応じた結果が表示されるコンテンツのことです。
診断コンテンツを活用して商品の認知拡大に成功したのが、化粧品メーカーの株式会社アルビオン主催の「肌リウム」です。肌リウムは、肌に関する設問に回答すると、回答者の肌質の状況を「ハーバリウム（ガラスの小瓶に花を入れたもの）」で表現してくれます。
ハーバリウムというユーザーの興味・関心を惹きつける要素で、肌リウム（診断コンテンツ）への参加に誘導し、多くのユーザーを獲得しました。設問への回答が終わり、最終的な診断結果ページで商品のサンプル配布をレコメンドで表示し、認知拡大に成功しています。
その結果、肌リウムに参加したユーザーの1割以上が店舗に来店するという成果が生まれました。
診断コンテンツを用いたレコメンドについては、下記の記事でさまざまな業界の事例を取り上げています。
レコメンド事例：動画配信サービス×解約の防止
Netflixのような動画配信サービスでもレコメンドの機能が使われています。サイト内の回遊率を高めるなどの目的でも使用されますが、動画配信サービスでは主に解約の防止でレコメンドの仕組みが用いられます。
Netflixの動画コンテンツの数は膨大です。ユーザーが見たい動画コンテンツを発見できないとすぐに飽きられてしまい、サービスの解約に至ってしまいます。
そのような解約まで至る流れを防ぐために、ユーザーに最適な動画コンテンツを表示するレコメンドの機能が必要です。検索されている数やコンテンツの評価、類似性やランキング、視聴傾向が似ているほかのユーザーの情報など、さまざまな観点で分析し、レコメンドがあなたの代わりに動画コンテンツを探してくれます。
Netflixは月額制の課金サービスです。多くのユーザーがサービスを解約すると、売上が落ちサービスの品質を保てなくなります。解約を防いでいるレコメンドの機能は、まさにNetflixの膨大な売上を支えていると言っても過言ではないでしょう。
レコメンド事例：マッチングアプリ×マッチ率の向上
レコメンドは、恋愛やビジネスなどのマッチングアプリでも活用されています。
たとえば株式会社アトラエが提供するビジネスマッチングアプリの「yenta」は、人工知能（AI）により選出されたビジネスパーソンのプロフィールが、レコメンドで毎日10名分表示される仕様です。
自分の性格や特性、居住地など、さまざま観点から人工知能が分析を行い、自分に適したビジネスパーソンを紹介してくれます。お互いに知り合いたい人物が積極的に表示されるため、マッチ率の向上につながっているわけです。
レコメンド事例：金融×金融商品の提案
レコメンドは地方銀行などの金融業界でも使われるようになりました。
横浜銀行は金融業界のなかでも、いち早くレコメンドを取り入れた企業として有名です。「結婚費用の貯蓄」や「マイホームの購入資金」などの定量的なデータをもとに、金融商品を推奨するレコメンドエンジンをホームページに採用しました。
レコメンドの種類はルールベースです。
・新規ユーザーには「金融商品A」
・既存ユーザーには「金融商品B」
・定期的にアクセスするユーザーには「金融商品C」
など、ユーザーの属性や行動データによってどのような金融商品を推奨するか、あらかじめルールで設定できます。
レコメンド事例：フィットネス×新規顧客の満足度向上
コロナ禍で在宅需要が増えた影響で急激に拡大しているのが、オンラインフィットネスのサービスです。自宅で気軽にプロのレッスンが受けられると話題を呼びましたが、コンテンツ数が豊富すぎてトレーニング初心者はどのレッスンを受ければいいかわからないという課題がありました。
そこでオンラインフィットネス大手の「LEAN BODY」が採用したのが、診断コンテンツとレコメンドを組み合わせた「フィットネス診断テスト」です。「ワークアウトで求める効果」「気になる部位は？」など、用意された設問に回答することで、自分に適したレッスンがレコメンドで表示される仕様です。
レッスンに参加するまでのハードルを下げて、自分にあったレッスンを見つけて習慣化してもらうことで、「LTVの向上」「売上アップ」などの効果が期待できます。
レコメンド事例：グルメアプリ×利便性の向上
グルメアプリには、「お店の数が多すぎて探すのが面倒」「本当に正しい評価かわからない」などの課題があります。そのような課題を解決するために取り入れたのが、レコメンドの仕組みです。
グルメアプリの「Synchro Life」は、あえて検索機能を撤廃し、AIが厳選した飲食店を表示するレコメンドの仕組みを取り入れました。ユーザーの現在地やレビューなどの項目からユーザーに適した飲食店を推奨する仕様です。
ユーザー側は検索する手間が省けるだけでなく、人気指標やリピート指標などで飲食店がレコメンドされるため、知らない土地にいたとしても飲食店とのミスマッチを減らせます。
レコメンドの機能を活かし、ユーザーの利便性の向上を追求した事例です。
事例からわかる！レコメンドがうまくいっている企業の共通点
レコメンドをうまく活用できている企業は、必ず自社の課題や目的を明確にしたうえで導入しています。
ECサイトを運営している企業であれば、「なかなかコンバージョンに至らない」「購買率を上げて売上を伸ばしたい」など課題や目的があるのではないでしょうか。
もしくはWebサービスを展開している企業であれば、「レコメンドを活用して顧客満足度を上げたい」という目的があるはずです。
このような課題・目的を明確にできている企業が、レコメンドの導入で成功しています。
レコメンドを導入する目的意識がはっきりしているため、どのように活用すれば効果が出るのかイメージできているからです。社内チームの統制が取れており、方向性がブレることなく全社的に取り組めます。
導入する前には、自社の課題や目的を明確にするところから始めましょう。
自社に最適なレコメンド手法は？
事例からわかる通り、レコメンド手法にはSNSやECサイト内のレコメンドエンジンの他、診断コンテンツなど、複数の選択肢があります。
「自社に最適な手法はどれだろう？」
と気になった方には、以下のパーソナライズ戦術診断がおすすめです。
1分ほどの診断を受けるだけで、自社に最適な戦術と成功事例がわかります。
気軽にレコメンドを活用したいならヨミトルがおすすめ
気軽にレコメンドの機能を活用したいなら、ピクルスが提供している診断クラウドの「ヨミトル」がおすすめです。
発行されたコードをサイト内に記載するだけで診断コンテンツを設置でき、レコメンドの機能を活用して自社商品・サービスをターゲットの属性ごとに推奨できます。
利用ユーザーの情報や回答レポートなどを分析して、新たな施策を積極的に打ち出せる利点もあります。
またECサイトできちんとしたレコメンド機能を導入しようとすると、初期費用50万円、月額20万円以上もしくは売上の数％かかるケースがあります。予算が膨大にある大企業であれば導入できるかもしれませんが、予算に限りがある中小企業・個人事業主だとなかなか導入に至るのは難しいですよね。
その点ヨミトルは、初期費用20万円、月額費用8万円で自社専用の診断コンテンツが導入できます。プランによっては公開コンテンツ数も3つと豊富のため、幅広くマーケティング施策に活かせるでしょう。
少しでも診断コンテンツでのレコメンドの機能が気になる方は、ぜひ一度ご相談ください。
ヨミトルを使ったレコメンドについてはこちら
料金プラン一覧はこちら
まとめ
本記事ではレコメンドの目的別の事例8選と、レコメンドがうまくいっている企業の共通点をまとめました。
自社サービスの解約の防止やサイト内回遊率の向上など、さまざまな目的でレコメンドが活用されています。ただ単に自社の売上が伸びるだけではなく、ユーザーにとって新しい気づきや発見を与えられるため、満足してもらえればサービスの満足度向上につながります。
本記事で紹介した事例を参考に、ぜひ自社でもレコメンドの仕組みを活用してみてはいかがでしょうか。
ピクルスが提供する診断クラウド「ヨミトル」は、診断コンテンツのなかでレコメンドの仕組みを採用しています。カンタンにレコメンドの機能を取り入れ、商品・サービスのリード獲得やコンバージョン率の向上などが期待できます。
ユーザー体験型のコンテンツを設置し、レコメンドの機能を活用して自社の売上を伸ばしていきたいWeb担当者の方はぜひ一度相談してください。実際の事例について知りたい人は『商品レコメンドに効果的な「診断コンテンツ」業界別の活用事例を紹介』も参考にしてみてください。
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想定される活用シーン
ライター：中嶋 祥汰（なかじま しょうた）
コンテンツマーケター
2020年から、BtoBや小規模ビジネスのオウンドメディア運用代行、DX化支援などのマーケティング戦略から施策実行までを手掛ける。特にリラクゼーション業界のマーケティングに精通し、集客率1800%アップの実績も。
