【レコメンデーションを活用してみる（基本編）】
レコメンドとは、「おすすめ」のことですね。
ユーザがホームページを利用した行動履歴からそのユーザを
パーソナライズしてユーザにあった商品や情報をオススメ・推奨するのが
レコメンデーションです。
ユーザの過去の商品閲覧や購買履歴のデータを元に
そのユーザの嗜好を推測して「おすすめ」を表示してくれるのです。
デパートに買い物に行った際、あなたがその店の常連だったら、
デパートの店員さんが、「○○さんの好きなブランドの新しい服が出ましたよ。」と
おしらせするのも「オススメ（レコメンデーション）」ですね。
顔見知りの店員さんだからあなたの購入した記憶からオススメしていると
思いますが、ウェブマーケティングではきっちりとデータベース化されて、
店員さんだけしかオススメ出来ないのではなく、システム化されたものです。
レコメンデーションで一番良く見るのは
アマゾンではないでしょうか？
書籍からおもちゃや衣服など、一度でも見た商品と近いジャンルのものが「オススメ」で
表示されます。
さらには、「この商品を買った人はこんな商品も買っています。」と
この商品も買ったら、ついでにこの商品はいりませんか？とオススメしてきているのです。
しかし、レコメンデーションもシステム化されているのですが、
どのようにその人の嗜好を推測しているのでしょう？
それは、同じような商品を閲覧していた人、同じような商品購入の履歴を持つ人を
アマゾンの全顧客に対してフィルタリングして推測していくのです。
レコメンデーションによって商品販売において販促効果もあり、プラスではあるのですが、
オススメされることを嫌ったり、たまたま興味のない商品をクリックしたために、オススメに表示されたりなど、
レコメンデーションも人によって受け入れられない場合もあるので注意が必要です。
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