Magento AI行動ベースレコメンデーション完全ガイド

eコマースの世界では、顧客とのパーソナルな関係を築くことは、単なる気の利いたサービスではなく、ほぼすべてと言っても過言ではありません。適切な商品を、適切な人に、適切なタイミングで見せることが、ふらっと立ち寄っただけの閲覧者を満足した顧客に変える秘訣です。そうすることで平均注文額（AOV）を押し上げ、コンバージョン率の上昇を目の当たりにすることができるのです。

Magentoストアを運営しているなら、MagentoのAIによる行動ベースのレコメンデーション機能を利用することは、そのつながりを実現するための最も賢い方法の一つです。このガイドでは、Adobe Senseiを搭載したMagento独自のAIツールから、優れたサードパーティ製のオプションまで、知っておくべきことをご紹介します。また、顧客が探しているものを見つける手助けをする上で、AIとの簡単な会話がいかに優れた方法となりうるかについても見ていきます。

MagentoのAIによる行動ベースのレコメンデーションとは？

端的に言えば、AIを使って買い物客がサイト内をどのように移動し、何をクリックし、何を表示し、何をカートに入れ、以前に何を購入したかを監視することです。そしてAIは、そのすべての情報を使って、彼らが気に入りそうな他の商品を提案します。

これは、「関連商品」を手動で選び、うまくいくことを願っていた昔ながらの方法からの大きな飛躍です。

なぜそれほど違うのでしょうか？

• すべてが自動化されているため、当てずっぽうの作業や手作業でのサイトの商品陳列に費やす時間を節約できます。

• 一人ひとりに合わせてカスタマイズされるため、まるでその人のためだけにデザインされたかのような訪問体験を提供できます。

• 自分では思いもよらなかったような、商品間の興味深いつながりを見つけてくれることがよくあります。

これらのレコメンデーションは、2種類の情報によって支えられています。

1. 行動データ: 閲覧した商品から購入した商品まで、買い物客がサイト上で行うすべての行動データです。

2. カタログデータ: 商品名、価格、カテゴリ、その他の詳細など、商品に関するすべての情報です。

AIは両方のデータセットを取り込み、パターンを見つけ出し、最も重要なタイミングで関連性の高いレコメンデーションを提供します。

標準搭載オプション：Adobe Senseiを利用したMagentoのAI行動ベースレコメンデーションの仕組み

Adobe Commerceのユーザー向けに、MagentoにはAdobe Senseiを搭載した強力なソリューションが組み込まれています。これは、Adobeの多くの製品の舞台裏で動いているAIエンジンだと考えてください。ストアにパーソナルなタッチを加えるための、統合されたすぐに使えるツールとして設計されています。

Adobe Senseiは、サイトにJavaScriptのスニペットを配置して、買い物客の行動を追跡します。そのデータが商品カタログと組み合わさり、いくつかの異なるタイプのレコメンデーションを生成します。

• 閲覧-閲覧（Viewed-Viewed）: 他の人がよく一緒に見ている商品を表示します。顧客が新しい商品を発見するのに役立ち、「この商品を見た人はこんな商品も見ています...」として表示されるのが一般的です。

• 閲覧-購入（Viewed-Bought）: ある商品を見た後によく購入される商品を提案します。アクセサリーや関連商品を提案するのに最適な方法です。

• 購入-購入（Bought-Bought）: 同じ注文でよく一緒に購入される商品を表示します。カートページでの典型的なクロスセル手法です。

• あなたへのおすすめ（Recommended for You）: ここで真にパーソナルな体験が生まれます。AIが一人のユーザーの閲覧履歴全体を分析し、その人だけのためのおすすめリストを作成します。

• トレンド（Trending）: 現在サイトで人気のある商品を表示し、切迫感や社会的証明（ソーシャルプルーフ）を生み出すことができます。

• ビジュアル類似性（Visual Similarity）: 顧客が見ている商品と見た目が似ている商品をAIが探し出します。これはファッションや家具など、見た目が重要な商品を販売するストアで非常に効果的です。

これらはすべてMagentoの管理パネルから設定・管理できるため、比較的簡単にAIを導入できます。

この画像は、Magentoの行動ベースレコメンデーションの主要機能である、AIを活用したビジュアル類似性検索の例を示しています。

ネイティブアプローチの限界

Adobe Senseiは堅実なツールですが、いくつかの癖がないわけではありません。

• プラットフォームのロックイン: 最大の注意点は、Adobe Commerceの顧客でなければ利用できないということです。無料のMagento Open Source版を使用している場合は、他の選択肢を探す必要があります。

• 「ブラックボックス」なロジック: AIは自動で処理を行うためシンプルです。しかし、それは同時に、AIがなぜ特定の商品を表示するのかについて、ほとんど口出しできないことを意味します。利益率の高い商品や特定のブランドをプッシュしたい場合でも、AIをその方向に誘導することはできません。

• データへの依存度が高い: AIが学習して賢くなるためには、十分な量のデータが必要です。新しいストアやトラフィックが少ないストアの場合、レコメンデーションが正確で効果的になるまでに時間がかかることがあります。

• 一方通行のコミュニケーション: これが恐らく最大の欠点でしょう。Adobe Senseiはユーザーに商品を見せることはできますが、簡単な質問に答えることはできません。顧客が気に入ったジャケットを見て「これの青色はありますか？」と疑問に思っても、自分でページを移動して答えを探さなければなりません。このほんの少しの手間が、販売機会を失ったり、サポートチケットを作成させたりするのに十分なことが多いのです。

選択肢を広げる：トップクラスのサードパーティ製エクステンション

Magento Open Sourceを使用しているか、Adobe Senseiが提供する以上のコントロールが必要な場合は、サードパーティ製エクステンションの世界があなたの味方です。これらのプラグインは、強力なレコメンデーション機能を追加し、パーソナライゼーション戦略を微調整することを可能にします。

ここでは、人気のあるツールをいくつか簡単にご紹介します。

これらのツールは通常、いくつかのカテゴリに分類されます。

• パーソナライゼーションスイート（Nostoなど）: これらは、単に商品カルーセルを表示する以上の機能を持つ、大規模で包括的なプラットフォームです。パーソナライズされたポップアップをトリガーしたり、ウェブサイトのコンテンツを動的に変更したり、さらにはメールマーケティングと連携したりすることもできます。

• AI検索＆ディスカバリー（Searchspring、Klevuなど）: これらのツールは、基本的にサイトの検索バーを強化するものです。自然言語処理を使用して、顧客がスペルを間違えたり、別の単語を使ったりしても、本当に探しているものを把握します。

• 専用のMagentoエクステンション（Amasty、Mirasvitなど）: これらはMagentoのためにゼロから構築されています。AIによる提案と手動での制御を組み合わせた機能を提供することが多く、AIに任せることも、必要に応じて独自のルールを作成して介入することも可能です。

サードパーティ製エクステンションで注意すべきこと

エクステンションはより多くの機能を提供してくれますが、それ自体に留意すべき点があります。

• 複雑さとコスト: 最も強力なツールは高価になる可能性があり、インストールや適切な設定には開発者が必要になることがよくあります。これにより、設定にかなりのコストと技術的な手間が加わる可能性があります。

• つぎはぎの体験: 検索、レコメンデーション、ポップアップに異なるエクステンションを使用すると、顧客にとって少しちぐはぐな体験に感じられることがあります。また、注意しないとサイトの速度が低下する可能性もあります。

• 依然として「会話」ではない: 標準搭載ツールと同様に、これらもまだ単なるウィジェットです。「先月買ったレンズとこのカメラは互換性がありますか？」といった顧客の具体的な質問に答えることはできません。これは、ほとんどのレコメンデーションエンジンが壁にぶつかる点であり、顧客は行き詰まり、サポートチームは同じ質問に何度も答えることになります。

会話型AIでウィジェットを超える

では、商品カルーセルだけでは答えられない質問を顧客が持っていたらどうなるでしょうか？ ここで多くの販売機会が失われ、サポートチケットが作成されます。通常のレコメンデーションツールは、誰かがただ商品を閲覧しているときには素晴らしいですが、顧客が特定の質問を持った瞬間に力不足となります。

ここで、優れたAIチャットボットがゲームを変えます。静的な商品のグリッドを表示するだけでなく、24時間365日対応可能なパーソナルショッパーのように振る舞うことができます。具体的には、以下のことが可能です。

• 「100ドル以下のヴィーガンレザーのブーツを探しています」のような普通の質問を理解する。

• 選択肢を絞り込むために、追加の質問をする。

• 実際に話している内容に基づいて、即座にパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。

eesel AIがMagentoストアのギャップを埋める方法

eesel AIのようなツールは、商品発見を一方的な情報発信から双方向の会話へと変えます。

eコマースストアの商品カタログに直接接続するため、最新の商品情報を引き出して質問に正しく答えることができます。しかし、他と違うのはここからです。他のツールが商品についてしか知らないのに対し、eesel AIはあなたのビジネス全体について知っています。ヘルプ記事、過去のサポートチケット、さらにはGoogleドキュメントやConfluenceの社内ドキュメントにも接続できます。これにより、「返品ポリシーは何ですか？」といった販売前の質問に答え、その後で完璧な商品を推奨するといったことが、すべて同じチャット内で可能です。

何より素晴らしいのは、設定に開発者チームが不要なことです。知識ソースをeesel AIに接続すれば、数分で稼働させることができます。レコメンデーションエンジンとサポートエージェントの両方として機能し、顧客が適切な商品を見つけるのを助け、その過程で彼らの質問に答えます。これにより、購入プロセスがスムーズになり、コンバージョンが向上し、人間のエージェントはより複雑な問題に対応できるようになります。

レコメンデーションの未来は「会話」にある

AIを活用したレコメンデーションを扱うための3つの主要な方法を見てきました。標準搭載のAdobe Senseiツール（簡単だが限定的）、サードパーティ製エクステンション（柔軟だが複雑になる可能性がある）、そして会話型AI（包括的で顧客中心）です。

ビジュアルなレコメンデーションウィジェットは、依然としてどのMagentoストアにとっても重要な部分ですが、次のステップは、その上にインタラクティブで会話的なレイヤーを追加することです。それこそが、顧客がサイトにアクセスした瞬間からチェックアウトまでを導く、真にパーソナルなショッピングジャーニーを構築する方法です。

レコメンデーションを見てから答えを得るまでのギャップで顧客を失うのは、もうやめるべき時かもしれません。ジャーニーの一部だけでなく、全体を扱えるソリューションが、すべての違いを生む可能性があります。