【比較表】レコメンドエンジンを一覧でチェック!
おすすめのレコメンドエンジンを比較表でご紹介します。
\ レコメンドエンジン の製品を調べて比較 /
製品をまとめて資料請求! 資料請求フォームはこちら 資料請求した製品の比較表が無料で作成できます
ITトレンド編集部厳選!レコメンドエンジン比較12選
つづいて、製品概要を見ていきましょう。
《KARTE》のPOINT
- ウェブ接客などの適切なアクションを適切なタイミングで行える
- 分断しているデータを繋ぎ、あらゆる顧客接点での活用を促進
- 顧客一人ひとりに合わせた顧客中心の体験を創る
株式会社プレイドが提供。顧客それぞれの行動履歴を分析することで、そのときの心理状態に合った商品を紹介できます。顧客の悩みを先回りして解決することで、初回アクセスの顧客にも充実したサポート対応が可能です。テンプレートを用いたアンケート調査ができるため、リアルタイムで顧客ニーズを把握できます。
《EC RECOMMENDER》のPOINT
- MakeShopやEC CUBEなど多くのショッピングシステムに対応
- 簡単なオートマ設定・複雑なマニュアル設定を使い分け可能
- 確認機能で複雑なアルゴリズムをチューニング
エクスプロージョン株式会社が提供。高度な日本語解析技術によって、顧客に最適な商品を優先して表示できます。レコメンド生成と同時にHTMLコードが自動発行されるため、未経験の方でも問題ありません。運用後も独自のチェック機能により内容がチューニングされるため、より精度の高いレコメンドを生成できます。「在庫わずか」といった、緊急性を利用した訴求も可能です。
《おてがるレコメンド》のPOINT
- PC版とスマホ版に異なるデザインのレコメンドを表示
- レコメンドの表示ルールを柔軟に設定
- Webマニュアルやサポートが充実
ヴォイス株式会社が提供。追加料金なしで、パソコンやスマートフォンの画面サイズに最適化されたレコメンドを生成できます。スマートフォンの挙動に合わせた表示の切り替えも可能です。メール配信システムを活用すれば、ユーザーの嗜好に合わせたレコメンドメールを送信できます。商品のランキング化やおすすめ商品の優先的なレコメンドも可能です。
《コンビーズレコ》のPOINT
- 業界最大級20,760社超の導入実績を誇るレコメンドサービス
- PV課金ではなく、費用対効果が高いクリック課金
- タグの設置だけで導入にできるのでHTMLの知識が不要
株式会社コンビーズが提供。閲覧や購入履歴などから、ユーザーの興味関心が高い商品を紹介できます。購入頻度が高い日用品のプッシュ表示や、カードに入れた商品を再表示するサイトリターゲティングなども可能です。購入頻度が低い不人気の商品でも、掘り出し物としてレコメンドできます。カートに入れたまま未購入の商品をリターゲティングする「かご落ちメール」なども利用可能です。
《teamLabRecommend》のPOINT
- 業界やオン・オフラインを問わない汎用性
- 月間1億PV以上もの大規模サイトにおける実績あり
- レコメンド出力先として同社のCMSやAIbotと連携
チームラボ株式会社が提供。ディープラーニングなどの最新技術によって最適化された商品をレコメンドできます。導入実績が豊富で、数千個以上の商品を販売する大規模サイトでの運用も問題ありません。アルゴリズムの自動学習機能により、商品を紹介するごとにレコメンドの精度が向上します。高度に設計された画像解析技術により、購入品と類似した商品の紹介も可能です。
《楽レコ》のPOINT
- システムが自動的に関連商品を登録
- 半年以上の継続率98%
- 在庫がある商品のみをレコメンド表示
コロニーインタラクティブ株式会社が提供。アパレルや雑貨などさまざまなWebサイトに対応できるレコメンドエンジンです。商品のジャンルや企業イメージに合わせたレコメンドを行い、ユーザーの購買意欲を高めてくれます。Webサイトの規模に応じて最適なプランが用意されているため、費用対効果の高い運用が可能です。遅くとも2週間前後で運用できます。
《Logreco》のPOINT
- 複数の方式を掛け合わせたハイブリッド型レコメンドエンジン
- シンプルな管理画面で調整が簡単
- メールやオンラインでのサポートが充実
株式会社Logrecoが提供。10年以上かけて開発した独自AIにより、高精度の商品紹介が可能です。従量課金プランとサブスクリプション型プランが用意されているため、Webサイトの規模や状況に応じて柔軟に運用できます。APIを活用してデータをやり取りするため、デザイン変更時にHTMLコードを埋め込む必要がありません。導入前後における充実したサポートのほか、業務代行も依頼できます。
《さぶみっと!レコメンド》のPOINT
- ユーザーの行動履歴を踏まえたレコメンドに対応
- 独自に設定したコンテンツをピックアップ表示
- 検索サジェストをリッチにする「サジェスト内レコメンド」
株式会社イー・エージェンシーが提供。行動履歴にもとづいたレコメンド機能や、独自で商品を設定できるピックアップ機能などを利用できます。アクセス数の低いユーザーに対するレコメンドメールも利用可能です。導入スピードが速く、最短1週間でレコメンド機能を実装できます。
製品・サービスのPOINT
- EC総売上を1割伸ばす、高精度・成果報酬型のAIレコメンド
- Webサイト、メールなど多様なチャネルでレコメンドの表示が可能
- 設定作業はおまかせ! PDCAを支援する充実のサポート体制
シルバーエッグ・テクノロジー株式会社が提供。機械学習による高精度な分析により、ユーザーのニーズや嗜好性を正確に把握できます。経験豊富なコンサルタントが丁寧なサポートをしてくれるため、未経験の方でも問題ありません。成果報酬型の製品なため、導入後のリスクを大幅に抑えられます。スマートフォン向けのアプリや実店舗に設置するデジタルアシスタントなどでも利用可能です。
《awoo AI》のPOINT
- ハッシュタグの生成からチューニングまで自動化
- Cookieレスのため初回訪問者・非ログイン会員にも対応可能
- サイト内検索サジェストや画像レコメンドなどオプションが充実
awoo Japan株式会社が提供。商品の特徴を分析して、最適な顧客体験を提供するレコメンドエンジンです。ユーザーの行動や嗜好性ではなく、商品の特徴を端的に表したハッシュタグを生成します。商品を分析の対象にするため、ユーザーの行動を追跡するためのCookie情報が必要ありません。初めて訪問するユーザーにも問題なく対応できます。
《Suggest AI》のPOINT
- サイトにタグを挿入するだけで簡単に導入
- コンテンツスコアリングでサイトの質を定量的に把握
- スコアやレコメンド結果のレポート機能が充実
株式会社サイト・パブリスが提供。独自開発した AIエンジンがユーザーの行動パターンを解析し、最適な商品を紹介してくれます。ユーザーの行動履歴だけでなく、サイト上に表示するコンテンツの分析も可能です。レコメンドの結果やコンテンツの評価をグラフィカルなデザインのレポートで出力してくれます。
レコメンドエンジン比較時のポイント!
自社の目的に合うレコメンドエンジンを選ぶには、どのような点に注意すればよいのでしょうか。製品を比較する際のポイントについてご紹介します。
スマホ・タブレットでも適正な画面サイズで表示されるか
レコメンド部分がスマホやタブレットなどに最適化されているか確認しましょう。モバイルデバイス特有の動きに対応していることが重要です。画面サイズごとにデザインやレイアウトが崩れると、離脱率増加の原因になります。
他のツールと連携できるか
現在利用しているツールと、導入予定のレコメンドツールとの間で連携がとれるか確認しましょう。
Webサイトは、さまざまなデータを総合的に分析し問題を改善していくものです。そのためレコメンドエンジンと他ツールを連携させた方が、より効果的な施策を立案できるようになります。たとえば営業促進ツールと連携させれば、レコメンドエンジンで得た顧客データをもとに、より効率的なアプローチが可能です。
自社の目的に合った機能・精度が備わっているか
レコメンドエンジンは製品によって機能性や特徴がさまざまなので、事前に自社が求める機能を有しているか確認しましょう。
代表的なレコメンド機能は以下の通りです。
- ・ユーザーの行動履歴をもとにレコメンド
- ・類似する商品を画像解析してレコメンド
- ・検索結果に関連商品を表示
- ・PVやクリック数などをもとに商品をランキング化
また、結果を分析し、レコメンドの精度を高められることも重要です。導入後どのようにレコメンドデータを抽出し精度を高めてくれるのか確認しましょう。最近はAIの高精度解析を利用する製品が増えています。
コストが適正か
レコメンドエンジンは「従量課金制」であることが多いため、状況によってコストが大きく変動します。PV数などが急激に増加すると想定以上の費用になるため注意が必要です。
月額定額制の場合は、初期費用と月額費用にわけられます。初期費用が安くても月額費用が高い製品もあるため注意が必要です。
レコメンドエンジンの運用コストは、5~10年といった長いスパンで考えましょう。
レコメンドエンジンの特徴を比較して、導入しよう!
レコメンドエンジンは製品によって機能性や特徴が異なるため、自社の目的や課題に合った製品を選びましょう。
主な比較ポイントは、以下の通りです。
- ・デバイスの画面サイズごとに最適化されているか
- ・他のツールと連携できるか
- ・自社の目的に合った機能や精度が備わっているか
レコメンドエンジンの特徴を比較して、自社に合う製品を導入してください。