Amazonと楽天のお勧め(レコメンド)商品は消費者の参考になるか?

Webサイトユーザビリティ : 2017.09.21 Thursday

ネットで何でも買える世の中の到来

ここ20年ぐらいで(?)、インターネットで様々な商品が購入できるようになりました。ビジネスで必要な衣類(シャツ、パンツ、ベルト、靴下など)、家庭で使う消耗品(洗剤、歯磨き粉、トイレットペーパーなど)、日用品(ボトルコーヒー、豆乳)など。以前は、「靴は履いてみないと解らない」「スラックスはウエスト・股下直しが必要」などの理由があったので、ネットで購入できなかったのですが、それらも徐々に改善されてきて ほぼ全ての商品がネットで買える時代になりましたね。

スマホアプリで 24時間 顧客を囲い込み

ネットショッピングするデバイスも、以前はPC(パソコン)だったのですが、近年のスマートフォン シェアUPに対応して、ショッピングモール各社は 専用アプリを準備して「顧客の囲い込み」。古いマーケティングの考え方だと 商圏(2km以内)とか 来店頻度とか 年齢構成とかで ブランド構築→ローヤルティを高める なんていう感じだったのですが。スマホのアプリ(iOS用とAndroid用)を作ってダウンロードさせれば 24時間 顧客のそばにショップがあるという囲い込みですね。ある意味 怖い。

ネット ショッピングモールの寡占化、差別化、施策

ショッピングモールも 寡占化が進み、日本で残ったのは Amazon、楽天の2強。同じ商品を 同じ配送料金で 同じ顧客に売るので ショッピングモール同士の差別化が難しい感じで、両社とも 様々な施策(セール、ポイント還元、Web機能改善)で 何とか顧客をつなぎとめているみたいですね。

ネットショッピングモール

アパレル関連だと 冬(1月)、夏(7月)など 年2回ぐらいセールがある感じだったのですが、楽天スーパーセールや Amazonのセールは 2ヶ月に1回ぐらいやっているイメージ。ちょっと セールが多すぎで・・・「今すぐ欲しいもの以外は セールに買おうか」という買い控えも招いているような気がします。

ネット ショッピングモールのお勧め商品

そんな状況で 切磋琢磨している... ショッピングモールの『お勧め(レコメンド)商品』について。顧客が閲覧した商品や その関連商品をお勧めするパターンと、顧客が購入した商品のリピート購入をするめるパターンの2つがありますね。しかし、この2つとも 顧客の立場から見ると疑問だらけの機能です。

(1) 閲覧した商品

「閲覧した商品」には、「なぜ その商品を閲覧したのか」という様々な理由や、「商品を閲覧した後に 顧客がどうしたか」というアクションがあります。

「なぜ その商品を閲覧したのか」
・商品を購入するつもりで閲覧
・商品を購入する事前調査の閲覧
・商品を購入する気はないけど閲覧
・商品を比較のために閲覧
・検索やクリックなどを 間違って閲覧
・広告メールから誘導されて閲覧

購入意思うんぬんの話は、伝統的なマーケティングAIDMAの法則と ほぼ同じなのですが、ネットショッピング固有の「検索・クリック」もしくは「広告メールからの誘導」などは新しい感じですね。

「商品を閲覧した後に 顧客がどうしたか」
・商品を購入した
・商品を購入しなかった(購入意思あり)
・商品を購入しなかった(購入意思なし)

こちらは 購入の有無、購入意思の有無などで分離しやすいと思います。

閲覧した商品(と その関連商品)をお勧めするパターンを、顧客がどう感じるかですが・・・。

簡単に言えば「商品購入直後に同じ商品を勧められても困る」「商品購入意思がないのに商品を勧められても困る」というケースが多いかと。商品の購入意思があれば、お気に入り登録やブックマークするので わざわざ「お勧め」されなくっても っていう感じです...。

(2) 購入した商品

「購入した商品」、様々な種類があります。
・欲望を抑えきれず購入した商品w
・定期的に購入する商品

「愛されるか(ブランドロイヤリティ)」、「必要とされるか」ですね。

定期的に購入する商品にも、頻度があります。
・1月に1回
・3月に1回
・6月に1回
・1年に1回
・数年に1回

購入した商品(と その関連商品)をお勧めするパターンを、顧客がどう感じるかですが・・・商品購入直後はお勧めされても困ります。なので、商品の購入頻度に応じて、数か月後に「これ 再購入しませんか?」ぐらいのお勧めであれば 気が利いていると感じるかと。

『愛する商品』の場合は、少し役に立ちます。そのブランドにのめり込む危険性はありますが。
『必要とされる商品』の場合は、購入の頻度次第ではありますが「購入直後は当分、購入しないので勧められても困る」という感じでしょうか。


お勧め(レコメンド)全般ですが、まだまだ顧客の気持ちを理解できてないですね。AI導入などが進めば もう少し改善されるジャンルではないかと思ってはいるのですが。


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