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ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答。

株式会社ecbeing

ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答

株式会社ecbeingがECサイトにおけるレコメンド機能の利用実態を200名に調査


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-8cbf8901fb38d79d52d010b9daa6cebf-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」を提供する株式会社ecbeing(イーシービーイング、本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:林 雅也、以下「弊社」)は、月に1回以上ECサイトで買い物をする、かつ過去にレコメンド機能を見たことがある男女200名を対象に、ECサイトにおけるレコメンド機能の利用実態に関するアンケート調査を実施しました。

本調査では、レコメンドをきっかけに商品を購入した経験について、「よくある」「たまにある」「ほとんどない」を合わせると86%に上り、「何を買うか迷っているとき」にレコメンドが役立つと感じる人が55.5%に達するなど、レコメンド機能が購買意思決定において重要な役割を担っていることが明らかになりました。一方で、的外れなレコメンドに約半数が不満または信頼低下を感じており、精度がサイト評価に直結するリスクも示されています。また、今後への期待として「セール・お得情報との連携」が59%で最多となり、精度向上にとどまらない価格訴求との組み合わせへのニーズが浮き彫りになりました。

ECサイトにおけるレコメンド機能の精度と活用設計は、購買転換率やサイトへの信頼・継続利用意向に直接影響します。実際に、レコメンドの表示をきっかけにそのECサイトをより長く使い続けたいと感じた経験があると回答した人は40.5%に上り、レコメンドがリテンションの重要な接点となっていることが今回の調査でも示されています。弊社では、グループ会社visumoが提供するECサイト向けレコメンド機能「emoreco(エモレコ)」を通じて、顧客の行動データとレビューデータを活用した高精度なパーソナライズレコメンドを提供しており、ECサイトの売上・LTV向上を支援しています。
調査結果 一部抜粋
1. 直近1年間で84.5%がレコメンドを閲覧
Q.直近1年間で、ECサイトの「あなたへのおすすめ」などのレコメンド機能を見たことがありますか?
(単一回答・N=200)※本設問では、直近1年間における閲覧頻度を聴取
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-b8971343bb4c998944e70dc2a0bc76d6-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


直近1年間でECサイトのレコメンド機能を見たことがあると回答した割合は84.5%(「よく見る」29.5%+「たまに見る」55%)に達しました。「見たことがない」はわずか6%にとどまっており、レコメンド機能が、ECサイト利用者の多くに直近1年間でも接触されている実態が確認されました。
日常的なEC利用において、レコメンド機能は多くの利用者が接触する一般的な機能になっていると考えられます。
2. 86%がレコメンドきっかけの購入経験を回答
Q.レコメンドされた商品をきっかけに購入したことはありますか?(単一回答・N=200)
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-d9b7c511f35abc4d056c7417040a930e-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


「レコメンドされた商品をきっかけに購入したことがある」と回答した割合は86%(「よくある」10%+「たまにある」46%+「ほとんどない」30%)に達しました。「ない」と回答したのは14%にとどまり、レコメンド機能が購買転換における有効な接点として広く機能していることがうかがえます。
3. レコメンドが最も役立つのは「迷っているとき」
Q.どのような場面でレコメンドが役に立つと感じますか?(複数回答・N=200)
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-22692e68ca8199af21b1fc4436e05fcc-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


レコメンドが役立つと感じる場面として「何を買うか迷っているとき」が55.5%で最多となりました。次いで「新商品・トレンドを知りたいとき」33.5%、「ギフト選びのとき」25.5%と続きます。購入意欲はあるものの何を選ぶか決められていない消費者の意思決定を後押しする機能として、レコメンドへの期待が高いことがわかります。
4. 的外れなレコメンドに約半数が不満・不信感
Q.レコメンドが「的外れ」だと感じたとき、そのサイトへの印象はどう変わりますか?(単一回答・N=200)
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-9c9c6817f078e92c9b3ae27c6eeea189-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


レコメンドが「的外れ」だと感じた際のサイト印象への影響を聞いたところ、「特に気にならない」が51%である一方、「少し不満を感じる」33.5%・「信頼感が下がる」15.5%を合わせた約49%が否定的な印象変化を経験していました。レコメンドの精度低下は単なる機能上の問題にとどまらず、サイト全体への信頼性に影響するリスク要因であることが確認されています。
5. 今後への期待は「お得情報との連携」が最多(59%)
Q.今後のレコメンド機能に期待することは何ですか?(複数選択可・N=200)
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7074/177/7074-177-e5e133cc5ed1a0494556bce134ecc08f-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


今後のレコメンド機能に期待することとして(複数選択可)、「セール・お得情報との連携」が59%で最多となりました。次いで「より自分好みの精度向上」50.5%、「邪魔にならない表示方法」34%、「過去購入履歴を活かした提案」29.5%と続きます。精度のパーソナライズ化への期待が高い一方、価格メリットとの組み合わせを求める声が上回った点は、消費者にとってレコメンドの「使える」基準が好みの一致だけでなくお得さにも置かれていることを示しています。レコメンド設計において、精度向上と価格訴求を組み合わせたアプローチが実購買につながりやすい可能性があります。

▼レポート全文は下記からダウンロード可能です。(全10項目)
https://www.ecbeing.net/download_seminar75
調査総括
今回の調査から、ECサイトのレコメンド機能は消費者の購買行動に広く浸透していることが明らかになりました。直近1年間で84.5%が閲覧経験を持ち、レコメンドをきっかけに購入した経験についても、「よくある」「たまにある」「ほとんどない」を合わせると86%に上りました。特に「何を買うか迷っているとき」に役立つと答えた人が55.5%に上ったことから、レコメンドは商品探索の起点としてだけでなく、購買直前の意思決定を後押しする機能としても受け入れられていることがうかがえます。

一方で、精度が低いと判断された場合には約半数がサイトへの不満や信頼低下を経験しており、レコメンドの品質はカスタマーエクスペリエンスの中核要素であるといえます。また、今後への期待として「セール・お得情報との連携」が59%で最多となったことから、精度向上にとどまらず価格訴求と組み合わせた設計が、実態に即したアプローチといえるでしょう。

弊社では、グループ会社・visumoが提供するレコメンド機能「emoreco(エモレコ)」を通じて、顧客の行動データやレビューデータを活用した高精度なパーソナライズレコメンドを提供しています。セール・お得情報との連携やコンテンツレコメンドにも対応し、ECサイトの売上・LTV向上を支援します。
AIレコメンドサービス「emoreco(エモレコ)」について
「emoreco」は、弊社のグループ会社であるvisumoが提供する、ECサイト向けAIレコメンド機能です。顧客の閲覧・購買行動データおよびレビューデータを解析し、一人ひとりに最適な商品・コンテンツをレコメンドすることで、購買体験の向上とLTV最大化を実現します。

・ECサイト特化のAIアルゴリズム:閲覧・ユーザー属性・購買データをもとにレコメンドを最適化
・レビューデータとの連携:visumo提供のレビュー機能「ReviCo/レビコ」と連携し、評価の高い商品を優先表示
・レコメンドメール機能:管理画面から発行するタグをメルマガに貼り付けるだけで再訪・リピート購入を促進
・コンテンツレコメンド対応:商品だけでなく記事やブランドストーリーを活用した提案にも対応

▼調査レポートの全文をダウンロード(全10項目)
https://www.ecbeing.net/download_seminar75

▼emoreco(旧ReviReco)の詳細はこちら
https://www.revireco.asia/

調査概要
調査名称 :ECサイトにおけるレコメンド機能の利用実態調査
調査対象 :月に1回以上ECサイトで買い物をする、かつ過去にレコメンド機能を見たことがある男女200名
調査時期 :2026年6月
調査方法 :Freeasyを使用したオンラインアンケート
調査主体 :株式会社ecbeing
ECサイト構築プラットフォーム『ecbeing』について
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」は、1999年のサービス販売開始以来、大手や中堅企業を中心に1,600サイト以上の導入実績があるECのプラットフォームシステムで、国内トップシェアを誇るEビジネスの総合ソリューション※1です。
ecbeingは業種や業態を問わず、EC戦略立案から、ECサイト構築、デジタルマーケティング・デザイン支援、EC専用クラウドインフラ・セキュリティまでワンストップで提供が可能です。
ただECを構築するだけでなく、顧客ロイヤリティをあげる「ファンマーケティング」、顧客を引き付ける魅力的なコンテンツを発信する「メディアコマース」、会員データを活用した店舗連携やアプリ等の複数の接点で最適な購買体験を提供する「オムニチャネル」など、お客様のEビジネスに合わせたサービスの提供を可能としています。
また、変化するニーズに合わせて自社開発してきたMA・CMS・CRM・レビュー・SNS連携・動画・店舗予約・アプリなどの自動バージョンアップする「マイクロサービス」も幅広くご用意しています。
これらを開発700名、マーケティング300名の国内最大の体制が支援し、EC事業者様へのサービス提供を可能にしています。

詳しくはこちら(https://www.ecbeing.net/product/ecbeing

※1 2008~2024年度、EC サイト構築(カスタマイズ型、SaaS/PaaS)市場占有率。
2022年度まで富士キメラ総研の過去の調査結果を基に自社推定、2023年度以降は富士キメラ総研「ソフトウエアビジネス新市場」より

株式会社ecbeingについて
名 称 : 株式会社ecbeing
設 立 : 2012年10月1日
本 社 : 東京都渋谷区渋谷2-15-1 渋谷クロスタワー
代表者 : 代表取締役社長 林 雅也
資本金 : 2億円 *2026年6月1日現在
株主構成: 株式会社ソフトクリエイトホールディングス(東証プライム・証券コード:3371) *100%出資
事業内容: ECサイト構築、ECビジネスコンサルティング、ECサイトデザイン制作、ECプロモーション・マーケティング、EC専用インフラサービスをワンストップでご提供
詳しくは https://www.ecbeing.net をご参照ください。
構築したサイト事例:https://www.ecbeing.net/results

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○本件に関するお問い合わせ先
株式会社ecbeing
担当:塩見 駿介
TEL:03-3486-2631 FAX:03-5466-9480
Email: IR@ecbeing.co.jp
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※本リリースに掲載されている情報(製品価格、製品仕様、サービスの内容およびお問い合わせ先等)は、発表日現在のものです。予告なしに変更されることがございますので、あらかじめご了承ください。

プレスリリース提供:PR TIMES

ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答ECサイトのレコメンド機能で86%が購入経験ありと回答

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