ECサイトで“お気に入り”の商品に出会える仕掛けとは？レコメンド・回遊・検索の改善施策

ECサイトでは、商品ページにたどり着いたユーザーに「これは欲しい」と思わせるだけでなく、そもそもユーザーが自分に合った“お気に入りの商品”に出会える環境を整えることが大切です。

この記事では、ユーザーがECサイト内で商品との出会いを深め、購買行動につなげるために有効な施策を紹介します。回遊性の向上、レコメンド機能、パーソナライズ、検索改善など多角的にアプローチします。

1. 商品のレコメンド機能を強化する

ユーザーが新たな商品を発見するきっかけのひとつが「おすすめ表示」です。閲覧や購入の履歴をもとに、最適な商品を提案する仕組みは、サイト滞在時間や購買率を向上させるうえで重要な役割を担います。

施策の種類	具体的な内容
閲覧履歴ベース	過去に閲覧した商品や類似商品を表示
購入履歴ベース	購入した商品と関連性の高い商品を表示
お気に入りベース	ウィッシュリストに登録された商品に関連した提案
現在閲覧中の商品ベース	関連商品・セット購入商品の提案
行動履歴全体ベース	閲覧・購入・お気に入り等を分析したパーソナルレコメンド
ランキング形式	人気順・レビュー順などのランキングで紹介
メッセージ付き表示	「あなたへのおすすめ」などのパーソナル文言付き提案

2. サイト内回遊性を高める

ユーザーがひとつの商品ページを見てすぐに離脱するのではなく、複数の商品に出会えるよう導線を設計することで、発見のチャンスが広がります。回遊性の高いサイト構造は、結果として購買数の増加にも貢献します。

• カテゴリ構造をシンプルかつ直感的に設計
• 「この商品を見た人は…」などの関連商品導線
• スタイル提案・特集・まとめページの充実
• ブランド・ショップページの最適化と世界観の訴求
• レビュー活用やお気に入りからの再発見の導線
• 商品の選び方やトレンド情報などのブログ活用
• 動画を活用した使用シーン・魅力訴求

3. パーソナライズされた情報を表示する

ユーザーごとに異なる関心や行動履歴に応じて情報を出し分けることで、関心の高い商品と出会える確率が上がります。ECサイトにおけるパーソナライズの精度が、ユーザー満足度やリピートにも直結します。

• ログインユーザーに対する履歴ベースの最適表示
• 年齢・性別・趣味など登録情報ベースの商品提案
• 閲覧履歴を活かしたリマインドやおすすめ表示
• メール・プッシュ通知によるパーソナル提案
• ユーザーに合わせたランキング表示

4. 検索機能を強化する

検索は「目的買い」のユーザーにとって不可欠な機能です。検索の精度や操作性を高めることで、ユーザーが欲しい商品にたどり着ける確率を上げ、ストレスのない体験を提供できます。

• あいまい検索や類義語対応
• スペルミスの自動修正・予測候補表示
• カテゴリ・価格・評価などによる絞り込み
• 並び替え：人気順・価格順・新着順など
• 画像検索や音声検索の導入
• 過去の検索履歴を表示・再利用

5. その他の工夫

商品との出会いを豊かにするためには、ユーザーの行動をサポートする補助的な仕組みも有効です。
リアルタイムでの接客支援やSNSとの連携など、幅広いタッチポイントを活用することで、発見を後押しできます。

• SNSシェアやSNS上の評判表示
• チャットボットによる商品ナビゲーション
• 実店舗との在庫・導線連携（O2O・オムニチャネル）

まとめ

ECサイトでユーザーが「お気に入りの商品」と出会えるかどうかは、設計次第で大きく変わります。商品を魅力的に見せるだけでなく、適切に出会わせる仕掛けも重要です。検索・回遊・パーソナライズ・レコメンドを連携させ、出会いの質を高めてみてはいかがでしょうか。

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