Shopifyの商品レコメンドを実装する際に、パフォーマンスが出やすくなる設定Tipsを紹介します。商品レコメンドというと、サイト上でのレコメンドを想像されがちですが、メールや広告での商品レコメンドの活用方法についても紹介します。

これから商品レコメンドを活用しようという方や、商品レコメンドのパフォーマンスに改善が必要なマーチャントの皆様に役立つ内容となっていますので、ぜひ御覧ください。

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商品ページ下部でのレコメンド

商品ページ下部に類似商品や同時購入されやすい商品をレコメンドすれば、商品ページの回遊率を高め、CVRを改善します。しかし、テーマにデフォルトで実装されているレコメンドは精度が良くないことがあります。

精度が良くない場合は、Also boughtやGlood Product Recommendationsなどのアプリを使うか、テーマをカスタマイズしてレコメンド機能を実装することをおすすめします。テーマをカスタマイズする場合は、レコメンドルールを商品のタグやmetafieldで管理して実装します。

カート追加時にレコメンド

商品ページでカート追加ボタンを押した時にレコメンドをすると、アップセルやクロスセルが成功しやすくなります。この機能を実装するアプリとしてCandy Rack、Bold Upsell、Zoorix Bundle Kit & Cross Sell、Selleasyなどがあります。

Candy RackやBold Upsellはカート追加ボタンを押下したタイミングで、下記のようなポップアップで追加購入を促してきます。カート追加直後に提案するとクロスセル・アップセルの成功率は高いです。

一方、ZoorixやSelleasyは、カートボタンの下部でまとめ買いができるアプリです。こちらは、バンドル販売でのクロスセル成功率は高いです。

Bold Upsell、Zoorix、Selleasyは、レコメンドする商品をコレクション単位で設定することもできます。レコメンド用のコレクションを作り、コレクションをうまく運用することで、クロスセル・アップセルの成功率を高めたり、在庫残日数の長い商品を動かす枠として活用することもできます。

メールでのレコメンド

メールでもレコメンドは有効です。アパレルや雑貨など、人気商品が変動するストアでは、自動メールでおすすめする商品を手作業でアップデートし続けるのは大変です。

CRMアプリのKlaviyoでは、メール内でレコメンドしたい商品データをShopifyと連携して作成することができます。Klaviyoでレコメンドしたい商品のコレクションを作るだけです。Shopify側でコレクションがアップデートされていれば、Klaviyoのメールでレコメンドしたい商品もアップデートされます。

下記のような商品のコレクションを作成し、Klaviyoで、適切な顧客セグメントに自動で配信するよう設定すれば、効果的に働いてくれます。

• 新規購入者に人気の商品
• 2回目購入者に人気の商品
• 在庫を早く処理したい商品
• 前回購入商品の次に購入されやすい商品

コレクション分類をマニュアルで行い続けることは大変なため、StoreHeroでは、集計結果をもとに自動でコレクションがアップデートされるようにしています。

広告でのレコメンド

Googleのショッピング広告やMetaのカタログ広告では、各プラットフォームのアルゴリズムで商品の配信をしてくれますが、コンバージョンデータが十分に溜まっていない場合や、突発的に人気が出た商品やこちらがおすすめしたい商品を反映したい場合には、商品フィードをカスタマイズすることが有効です。

Google広告やMeta広告では、広告で使うカタログデータ内にカスタムラベルという項目があり、商品のグルーピングに使えます。商品の特徴別に、利益率の高い商品、セール商品、注力商品などのカスタムラベルを付与し、リスティンググループ・商品セットをカスタムラベルを使ってグルーピングし、広告キャンペーン別に商品の出し分けを行います。

カスタムラベルは、バリエーションレベルで設定ができます。アパレル等の場合、同じ商品でもカラー別に人気が大きく異なることがありますので、そういった場合は、バリエーション別にカスタムラベルを設定します。

Google広告の場合、Google & Youtubeという販売チャネルで連携すればShopifyの商品データとGoogle広告のカスタムラベルが連携されますが、Facebook & InstagramによるShopifyとMetaの連携では、Meta広告のカスタムラベルにデータ連携ができません。Meta広告でも人気商品やおすすめ商品などのレコメンドを行いたい場合は、フィードをカスタマイズするアプリを使い（Multifeed Google Shopping Feed など）、Metaのカタログ内でレコメンド用の商品セットを作成する必要があります。

ラベル付けをマニュアルで行うことは大変なため、StoreHeroでは、ルールにもとづいてカスタムラベルが自動で更新されるようにしています。

レコメンドの効果計測＆チューニング

レコメンドは走らせておくだけではなく、売上に貢献しているかをモニタリングしておきましょう。

サイトやメールの場合は、レコメンド商品のクリック数・率とCVR・売上を時系列で見ておくとレコメンドのパフォーマンスがわかります。サイト上でのレコメンドの効果計測は、GA4にレコメンドのクリックイベントを送って計測し、クリック数やクリック後のCVRや売上を集計して行います。売上やCVRではパフォーマンスが分かりづらい場合は、同一セッション内での類似商品同士の閲覧数を見ても良いです。

広告の場合は、対象となる広告のIMP、クリック数・率、売上、CVR、ROASを確認しておきましょう。

StoreHeroを活用したレコメンド運用の徹底実行

StoreHeroではShopifyで売上アップに課題を持つマーチャントさまに、グロース施策の徹底実行を支援しています。

レコメンド運用についても、グロースプラットフォームStoreHeroを活用し、各商品・SKUのパフォーマンス・在庫データを活用し、同時に購入・検討されやすい商品、優先的に販売したい商品など、複数のレコメンドロジックを同時に走らせるなど、マニュアル運用では実現が難しいきめ細かな運用や、施策の大量実施により、継続的な成長実現の支援をしています。

現在、無料ストア診断を実施しています。レコメンド運用やグロース施策全般に課題をお持ちの方はお問い合わせください。 無料ストア診断の詳細はこちら

まとめ

Shopifyで商品レコメンドを実装する際に、少しの工夫でパフォーマンスを向上させるための設定Tipsを紹介しました。

StoreHeroでは、今回、紹介した各種レコメンドに限らず、広告やSNSなどでの集客、Shopifyストア改善、在庫管理といった、販売プロセス全体に対するグロース施策の自動化やワークフローを導入し、現場のオペレーションから継続的に成長する仕組みづくりを支援をしています。

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