不動産会社の物件閲覧履歴レコメンド活用戦略 成約率を高める最新手法

不動産会社のWebサイトに訪れるユーザーは、複数の物件を比較しながら最適な選択肢を探しています。しかし従来の検索型サイトでは、ユーザーが閲覧した履歴や興味関心を十分に活用できず、せっかくの見込み顧客を取りこぼしてしまうケースが少なくありません。

そこで注目されているのが「物件閲覧履歴を活用したレコメンド」です。本記事では、不動産会社がどのように閲覧データを活用し、成約率を高めているのかを詳しく解説します。最新ツールや成功事例、今後のトレンドを交え、実践的な導入方法を明らかにします。

導入背景と必要性

不動産サイトにおけるユーザー行動の変化

近年、物件探しの中心は紙媒体からインターネットへ完全に移行しました。ユーザーはPCやスマートフォンを使い、同時に複数のポータルサイトを横断的に利用しています。ある調査では、物件検討者の7割以上が3サイト以上を併用しているとされ、自社サイト単独で顧客を囲い込むことは難しくなっています。

さらに、ユーザーの滞在時間は短く、少しでも不便さを感じると離脱しやすい傾向があります。そこで不動産会社に求められるのは、ユーザーが過去に閲覧した情報をもとに、より精度の高いレコメンドを行い、再訪や問い合わせにつなげる仕組みです。

不動産会社が抱える課題

不動産会社のWeb集客における代表的な課題は以下の通りです。

• サイト訪問者数はある程度確保できているが、問い合わせ率が低い
• 検討期間が長いため、見込み顧客を追客しきれない
• 他社サイトに流れてしまい、自社での成約機会を失っている

この状況を改善するには、「物件閲覧履歴を活用したパーソナライズ施策」が不可欠です。

物件閲覧履歴レコメンドのメリット

ユーザー満足度の向上

ユーザーが以前に見た条件に近い物件を自動的に提示することで、「自分に合った提案を受けている」という感覚が高まり、満足度が向上します。

離脱防止効果

サイトから離れそうなタイミングで、ポップアップやモーダルを使い関連物件を表示することで、離脱を防止し回遊性を高めます。

成約率アップ

興味を持った物件に近い候補を提示することで、見学予約や資料請求へとスムーズに誘導できます。結果として、問い合わせ率や成約率が大幅に向上します。

営業効率の改善

閲覧履歴からユーザーの関心度をスコアリングすることで、営業担当者は優先度の高い顧客に注力できます。無駄なアプローチを減らし、効率的な営業活動を実現できます。

成功事例

東京都の不動産会社：イベント情報のレコメンド

トップページにアクセスしたユーザーに、直近のイベント情報を一覧で表示。閲覧履歴から未参加者を抽出して誘導した結果、イベント到達率が131％向上しました。

山口県の不動産会社：見学予約の促進

物件ページに一定時間滞在したユーザーに対し、モーダルで見学予約を訴求。閲覧履歴データを基に関心度の高い層へ的確に案内し、申込ページ到達率が152％アップしました。

香川県の不動産会社：来場予約キャンペーン

すべての訪問者にインセンティブ付きのキャンペーンを表示。特に未予約者に対して訴求した結果、来場予約申し込み率が200％増加しました。

マンションサイトの活用

新築や賃貸マンションサイトでは、閲覧履歴から「似た間取り」「駅近」「ペット可」などを自動レコメンド。結果として物件詳細ページへの回遊率が大幅に改善しています。

不動産支援システム「みらいえ」

DataBeeの「みらいえ」では、物件閲覧履歴を自動追客に活用。AIによるコメント生成やレコメンド機能により、営業の負担を軽減しつつ、売上アップを実現しています。

LINE公式アカウント×Lステップの活用

Lステップと連携した不動産会社では、閲覧履歴や資料請求状況に応じてLINEで自動的に関連物件を配信。シナリオ配信やタグ管理により、一人ひとりに最適な物件レコメンドを可能にしました。

導入・運用手順

物件閲覧履歴を活用したレコメンドを実現するには、以下のプロセスが必要です。

1. データ収集： Webサイトに専用タグを設置し、閲覧履歴や申込状況などの行動データを収集。
   

1. ユーザーセグメント設計： 「複数回訪問しているが資料請求をしていない層」など、行動パターン別に分類。
   
2. レコメンドシナリオ設計：
   • 閲覧履歴から似た物件を提示
   • 離脱直前に見学予約を促すポップアップ
   • イベント未参加者に限定案内を表示
     
3. チャネル連携： サイト内表示に加え、メールやLINEでの配信を組み合わせ、オムニチャネルで接触。
   
4. 効果測定と改善： A/Bテストを実施し、最も効果的なシナリオを検証。改善を繰り返すことで最大成果を得る。

導入チェックリスト

導入を成功させるための確認ポイントは以下の通りです。

• サイトにアクセス解析タグを設置しているか？
  
• 顧客データとWeb行動履歴を連携できる体制があるか？
  
• レコメンド対象の物件データベースが整備されているか？
  
• 見学予約や資料請求フォームが使いやすいか？
  
• LINEやメールと連携できる仕組みが整っているか？
  
• 効果測定やABテストを運用できる人材・体制があるか？

これらを満たすことで、導入初期から成果を出しやすくなります。

今後のトレンド

AIによる精度向上

AIの進化により、過去の閲覧履歴だけでなく、画像認識や自然言語処理を活用した「嗜好分析」が進化。ユーザーの潜在ニーズを予測したレコメンドが可能になります。

オムニチャネル戦略

Webサイトだけでなく、LINE・メール・SNS・アプリなど複数のチャネルで一貫したレコメンドを提供する動きが加速しています。LINEは開封率が高く、不動産分野で特に有効です。

VR・ARとの連携

閲覧履歴から関心度の高い物件を自動抽出し、VR内見やAR体験を案内する仕組みが拡大。来場前に具体的なイメージを与え、成約率向上に直結しています。

まとめ

物件閲覧履歴を活用したレコメンドは、不動産会社にとって「見込み客を逃さず、成約へ導く」ための強力な武器です。導入することで、

• 離脱率の低下
• 成約率の大幅アップ
• 営業効率の改善 を同時に実現できます。

これからの不動産マーケティングでは、AIやLINE、VRとの連携が鍵を握ります。「自社サイトに来た顧客を確実に成約につなげたい」と考える経営者やWeb担当者の方は、まずは閲覧履歴レコメンドの導入を検討してみてください。株式会社リグネットでは、不動産業界に特化したデジタルマーケティング支援を提供しています。具体的な活用方法や導入支援についてご興味があれば、ぜひお気軽にお問い合わせください。