レコメンデーションで興味を引く

もっとも早くから導入しているが、ネット最大手のアマゾンです。新品はもとより、中古本も合わせて販売していたり、こんな本が一緒に買われていますよ！　などみたことありますよね。

他には商品レビューなどはもっとも購入に営業するレコメンデーションとなります。ついついみちゃうでしょう(笑)。まんまと誘いに乗ってしまいます。

 

 

ネットの基本は自動化にして仕組みを作り上げていくことです。それを実現するには、いままでのデータをもとに作り上げていくので、信頼性があり効果もとても高いのが特徴です。

検索エンジンのシステムと同じである、アルゴリズムを使って自動で表示されています。どんな商品に興味があるのか、いつもなにを閲覧しているのかを蓄積していき、興味を示すかです。

 

 

リアル店舗においては自動化は難しいのが現状ですけど、わかっていながら買ってしまう仕掛けがあります。

スーパーの野菜売り場に浅漬けの素があるのを見たことはありませんか。お肉の横に焼き肉のタレがあるなどもそうです。昔から手法で「クロスマーチャンダイジング」と言われています。同じような感じで、レジ前にガムが並んでいたりしますよね。

 

 

自分の行動を考えみるとよく買うのが、サラミです(笑)。あれば大体買っているような気がします。わかっちゃいるけどやめられない。って感じです。

 

サイトではよく見かける、レコメンデーションですが、簡単にいうとお客様の声です。クチコミもそうですね。ただし、見る側の意識が高くなければクチコミがどんなによくても自分には合わないこともしばしばです。

 

誰がレビューしたのかを少しだけ確認すると自分に合うか合わないかがはっきりする場合も多いと思います。

 

 

レビューやクチコミは、トリップアドバイザーやYelpでもそうですね。サイト管理者がしっかりと検閲をしてもらえると買う側、使う側も安心して利用できますよね。

 

ステマなどの防止は本当に助かります。良いレビューばかりであれば注意することが必要かもしれませんね。人が多く買ったり、見たりしているものはばらつきがあって当然ですから。

 

 

検索エンジンも自然な流れを意識していかなければ、決してよい対策とは言えないのです。バランスと自然（ナチュラル）は、今後ますます重要なポイントになっていくでしょう。