AIレコメンド機能でEC売上を伸ばす！フィリピン事例

フィリピンでECサイトを運営していると、「アクセスは増えているのに売上が伸びない」という壁にぶつかることがあります。広告費を増やしても、SNSで発信しても、購入までたどり着く人はごく一部にとどまります。

この記事では、フィリピン市場で成果が出やすいAIレコメンド機能の考え方と、導入の手順、よくある失敗をまとめています。読み終えるころには、自社のECサイトで何から手をつければよいかがはっきりします。

要約

• ECの売上が伸びない原因は集客不足ではなく、お客様が自分に合う商品にたどり着けていないことにあります。
• 閲覧履歴と購入履歴がそろっていれば、商品ページとカート画面にレコメンド枠を置くだけで、ついで買いと再購入が増えます。
• 在庫連携と表示速度への配慮を怠ると、買えない商品がおすすめに並び、かえって離脱を招きます。

集客はできているのに売上が伸びない

フィリピンの日系企業からよく聞くのが、「サイトへの訪問者は多いのに、買い物かごに入れる人が少ない」という悩みです。時間とお金をかけて集めた訪問者が、数ページ見ただけで離脱してしまいます。

訪問者は多いのに購入まで進まない状態が続くと、広告費だけがふくらんでいきます

もう一つ多いのが、1人あたりの購入金額が上がらないという課題です。1点だけ買って終わりのお客様が大半で、ついで買いがほとんど発生しません。

さらに、一度買ってくれたお客様が二度と戻ってこないケースも目立ちます。新規のお客様を追いかけ続けるため、広告費だけがふくらんでいきます。

関連: AIレコメンド機能でフィリピンEC事業の売上を伸ばす実践ガイド で詳しく解説しています。

「探させるEC」になってしまう理由

こうした問題の背景には、商品を見つけてもらう仕組みが人の手作業に頼っているという事情があります。おすすめ商品の枠を担当者が毎週手動で入れ替えていても、全員に同じ内容が表示されるだけです。

フィリピンのお客様は、スマートフォンから短い時間でサイトを見る傾向が強く、目当ての商品にすぐ出会えないとあっさり離れてしまいます。「自分に合う商品を探す手間」が、そのまま離脱率になっているわけです。

加えて、フィリピンは地域や所得層によって好まれる商品や価格帯が大きく変わります。マニラ首都圏とセブ、地方都市では売れ筋が違うため、全員に同じ商品を並べる方法では、どの層にも刺さらない品ぞろえになりがちです。

AIレコメンドで「一人ひとりに合わせた売り場」をつくる

解決の方向はシンプルで、閲覧や購入の履歴をもとに、お客様ごとに違う商品を表示することです。この仕組みがAIレコメンド機能です。

閲覧や購入の履歴をもとに、お客様ごとに違う商品を表示するのがAIレコメンドの基本です

AIレコメンドには、大きく分けて次のような使いどころがあります。まず商品ページの「この商品を見た人はこちらも見ています」、次にカート画面の「一緒に買われている商品」、そしてトップページの「あなたへのおすすめ」です。

いずれも、担当者が手で選ぶのではなく、実際の行動データからAIが自動で選ぶ点が違いです。商品数が多いほど、また訪問者の好みがばらけているほど効果が出やすくなります。

レコメンドは大規模なECだけのものではありません。私はマカティのリトルトーキョー近くにある、フィリピン人が経営する小さな携帯ショップのAI導入を支援したことがあります。Messengerに届く「この機種いくら？」「在庫ある？」といった定型の問い合わせに自動で返信できるようにしたうえで、予算と用途を聞いて機種を提案するレコメンドを組み込みました。費用は約3万ペソ、期間は約2〜4週間で、問い合わせ対応がぐっと楽になり、タガログ語・英語・日本語を切り替えて案内できるようになっています。

関連: フィリピンの小売業がAIレコメンドで客単価を上げた方法｜現地事情に合わせた導入術 で詳しく解説しています。

導入の進め方

最初にやるべきことは、データがきちんと集まっているかの確認です。誰が、何を見て、何を買ったのか、この3つが記録されていなければ、AIは何も学習できません。

導入前の数字を記録しておくと、レコメンド枠の効果を正しく判断できます

私はこれまでに、お客様の購入履歴をCRMへ自動で同期する仕組みを独自に作ってきました。ウェブフックやAPIでECのデータと外部のCRMをつなぐことで情報が一つにまとまり、狙った層に向けた販促がぐっとやりやすくなります。レコメンドを入れる前に、この土台があるかどうかを見ておくと安心です。

次に、目的を1つに絞ります。「かご落ちを減らす」のか、「1人あたりの購入金額を上げる」のか、「再購入を増やす」のかで、置くべきレコメンド枠の場所が変わります。

そのうえで、小さく始めて効果を測る流れがおすすめです。いきなり全ページに入れず、商品ページの1枠から始めて、クリック率と購入率の変化を2〜4週間見ます。

ツール選びでは、既存のECプラットフォームに対応しているかを最優先で確認します。ShopifyやWooCommerceなど広く使われている基盤なら、専用のレコメンド機能を追加するだけで動く場合が多く、開発費を大きく抑えられます。

成果を判断する指標は、導入前に決めておきます。レコメンド枠のクリック率、その枠経由の購入率、1人あたりの購入金額の3つが基本です。数字を並べて比べられる状態にしておけば、次に何を直すべきかが見えてきます。

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つまずきやすいポイント

最も多い失敗は、データ量が足りないまま導入してしまうことです。月間の注文数が数十件程度の段階では、AIが学ぶ材料が少なく、的外れな商品が並びます。この場合は、まず売れ筋やカテゴリ別の人気商品を出す簡単な仕組みから始めるほうが確実です。

次に多いのが、レコメンド枠を増やしすぎるケースです。画面のあちこちに「おすすめ」が並ぶと、かえって商品ページが読みにくくなり、購入ボタンが埋もれてしまいます。

在庫切れの商品がおすすめに出続けるのも、よくあるつまずきです。在庫データとの連携を必ず確認し、買えない商品は表示しない設定にしておきます。

数字のずれにも注意が必要です。私自身、AI導入の初期に、AIが出した数値と実際の取引データが食い違い、クライアントへの報告に影響が出たことがあります。データの出どころをはっきりさせて複数の情報源を突き合わせて確認すること、そして最初の段階でもらうフィードバックを大事にして一つずつ順番に直していくこと、この2つで問題を解決しました。

フィリピンならではの注意点として、通信環境の差があります。地方では回線が不安定なこともあるため、レコメンド枠の画像を軽くするなど、表示速度への配慮が欠かせません。

また、導入して終わりにしないことも大切です。売れ筋や季節性は変わるため、月に一度は数字を確認し、表示する枠や商品の条件を見直します。

FAQ: よく来る質問

Q: 商品数が少なくてもAIレコメンドは効果がありますか？

A: 商品数が数十点程度であれば、AIレコメンドの効果は限定的です。商品数が100点を超え、月間の注文が数百件以上あるあたりから、はっきりとした差が出やすくなります。それ未満の規模では、カテゴリ別の人気商品を出す仕組みで十分な場合が多いです。

Q: 導入にはどれくらいの期間がかかりますか？

A: 既存のECプラットフォームに対応したツールを使う場合、設定と表示位置の調整で2〜4週間ほどが目安です。自社開発のECサイトに組み込む場合は、データ連携の設計が必要になるため、2〜3か月かかることもあります。

Q: フィリピンのスタッフだけで運用できますか？

A: 日々の運用は現地スタッフで十分に回せます。ただし、最初の設計と指標の決め方は、日本本社の方針と合わせておく必要があります。運用開始後は、月次のレポートを見ながら調整する形が現実的です。

Q: 個人情報の扱いは問題になりませんか？

A: フィリピンにはデータプライバシー法があり、個人情報の取り扱いにはルールがあります。閲覧履歴の利用についてプライバシーポリシーに明記し、同意を得る形にしておけば、通常の運用で問題になることはほとんどありません。

Q: 効果が出ているかどうかは、どう判断すればよいですか？

A: レコメンド枠のクリック率、その枠を経由した購入率、1人あたりの購入金額の3つを見ます。導入前の数字を必ず記録しておくことが前提です。比較できる状態がなければ、効果があったのかどうかを判断できません。

まとめ

フィリピンのECで売上が伸び悩む原因の多くは、集客ではなく、お客様が自分に合う商品に出会えていないことにあります。AIレコメンド機能は、この「探す手間」を減らし、ついで買いと再購入を後押しする仕組みです。

進め方は、データの確認、目的の絞り込み、1枠からの小さなスタート、そして数字での効果測定という順番になります。在庫連携と表示速度への配慮を忘れなければ、大きな失敗は避けられます。

まずは自社のECサイトで、閲覧履歴と購入履歴が記録されているかを確認するところから始めてみてください。データがそろっていれば、次の一手はすぐに見えてきます。

参考・出典

• National Privacy Commission（フィリピン国家プライバシー委員会）: https://privacy.gov.ph/
• Shopify 公式サイト: https://www.shopify.com/
• WooCommerce 公式サイト: https://woocommerce.com/