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現在見ている商品と同じ商品を購入した他の顧客が、他にどのような商品を購入したかを分析し提案します。協調フィルタリングの中でも、実際の購買データに基づく共起は最も信頼性が高く、顧客の購買意欲に強く働きかけます。
仕組み
- ストアの注文データから「共購買」（一緒に購入された関係）パターンを詳細に学習します。
- 商品詳細ページでは、現在表示されている商品がレコメンドの起点（アンカー商品）となります。
- カートページでも、購買協調フィルタリングが許可された配置において利用可能です。
向いている配置
商品詳細ページ（PDP）
顧客の検討後、実際の購買実績に基づく信頼性の高いクロスセル提案が可能です。
カートページ
支払い手続きに進む前に、実績に裏打ちされた組み合わせ商品を提案します。
注意点
- このロジックの精度を高めるためには、十分なコンバージョンおよび注文データの蓄積が不可欠です。
- 新商品は購買データが少ないため、関連性の高い「隣人」データが薄い場合があります。その際はAI類似やランキングロジックで補完することを推奨します。
- 十分な注文量があるストアでは、協調フィルタリングロジックの中でも特に主力として活躍することが期待できます。