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レコメンデーションRecommendation
レコメンデーションとは、Webサービス(スマートフォンアプリ含む)を訪れた顧客の好みに合致する情報を提案することである。
これを行うためには、アンケート等で取得した様々な顧客の属性情報やWebサービス上での各ページの閲覧情報といった行動情報、商品・サービスの購入履歴、場合によっては年収情報や趣味嗜好といったサードパーティデータ等を含む膨大な情報を分析することが最低限必要である。こういった様々なデータと分析結果をベースに、Webサービスを訪問している顧客の関心や現在置かれているシチュエーション等に最も適すると思われるサービスや商品を表示することがレコメンデーションの仕組みである。
なお、レコメンデーションを行う上で必要となる大量データの分析および最適なコンテンツの提供を行うためには、AI・機械学習といった技術が使われることが多い。
レコメンデーションを行うにあたって使用されるアルゴリズムの中では協調フィルタリングが有名だが、内容ベースフィルタリングの他、単純な統計解析を用いてレコメンデーションを実現することもある。商品・サービス・ビジネス特性等にあわせて適切なアルゴリズムを選定することが重要である。
レコメンデーションはオンラインショップやSNSを筆頭にさまざまなWebサービスで導入されており、顧客にとっては、自分が欲しい商品やコンテンツ情報を効率的に入手することができるメリットがある。また、サイト運営者にとっては、顧客満足を高め、購買率やサービス利用率の向上につながる仕組みであるため、現在では様々なWebサービスに実装されている機能である。
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