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最先端のレコメンドロジック

4つのレコメンドロジックにより、訪問者一人一人に合わせた最適なコンテンツ表示により、Webサイトのパーソナライゼーションを強化します。

レコメンドロジック 内容
行動履歴分析
(協調フィルタリング)
サイト訪問者全体の閲覧履歴や購入履歴の情報を用いてアイテム間の相関性を算出します。カテゴリや価格、在庫などのアイテム情報によるフィルタリングも可能です。
アイテム属性分析
(テキストマイニング)
検アイテムの属性情報(テキスト情報)を解析することで、アイテム間の相関性を算出します。行動履歴情報に依存しないレコメンドの補正や、行動履歴情報が蓄積されていない新着アイテム等のレコメンド提示も可能です。
訪問者導線分析 サイト訪問者個人の閲覧履歴や購入履歴の導線情報をリアルタイムに反映したレコメンドを生成します。導線情報から類推される個人の嗜好に合わせ、パーソナライズされたレコメンドを提示可能です。
訪問者属性分析 訪問者の性別や年代などの属性を反映したパーソナライズ性の高いレコメンドを算出します。また特定の条件に当てはまる訪問者に対し、特定のアイテムを提示するルールベースのアイテム提示も可能です。

その他表示可能なコンテンツの種類

サイト訪問者の行動履歴やアイテム情報を利用し、レコメンドの他にも様々なコンテンツを表示可能です。

コンテンツ 内容
リマインド 閲覧・購入した商品
ランキング 検閲覧・購入(件数/金額)のランキング
人気のないアイテム 閲覧・購入履歴が少ないが表示増やしたい商品
新着アイテム 新しく入荷した商品
再入荷アイテム 在庫が復活した商品
値下げアイテム 値段が下がった商品
オーダーライン 今売れている商品

導入・運用をスムーズに行うための管理機能

レコメンド導入時の各種設定、導入後の効果測定、ロジックチューニングなどの機能を管理画面上で提供しています。

機能 内容
環境設定 アイテムデータの取り込み設定および行動履歴の収集設定が行えます。
表示枠設定 レコメンドのロジック/デザインの設定および表示枠の公開設定が行えます。
レコメンド
シミュレーション
どのアイテムにどのアイテムがレコメンドされるのかを、管理画面上でリアルタイムに確認できます。
効果測定 売上に占めるレコメンドの貢献度、レコメンド表示枠毎のクリック率や経由CV率、商品毎のクリック率や経由CV率などの効果を確認できます。
ABテスト 一つの表示枠に複数のレコメンドロジックを設定し、ABテストを継続的に行うことで、より最適なレコメンドロジックを選択が可能になります。
ロジック
チューニング
ロジックのチューニングやレコメンド/ランキングの個別ルール設定が行えます。

管理画面のイメージ

  • ロジック設定

  • レコメンドシミュレーション

  • 効果測定(サマリ)

  • 効果測定(表示枠)

導入効果を最大化させるための充実サポート

レコメンドの導入効果を最大化させるための導入前後のサポートを用意しています。

メニュー 内容
要件定義サポート お客様の課題や要望に応じた最適な実装プランを検討するにあたって、豊富な導入実績に基づく知見を踏まえたアドバイス等を行います。
導入サポート レ導入にあたっての技術仕様の説明、質問への回答、適切な実装が行えているかどうかの確認等を行います。
カスタマーサポート 導入後の日常的なサポートは標準化を行い、属人化されない体制にて提供します。
改善・活用提案 管理画面で確認可能な各種数値や、他社事例・先進事例から得た知見に基づき、レコメンド要件の改善提案や他マーケティングツールとの連携などの活用提案を行います。
チューニング
サポート
効果測定数値に基づく、レコメンドロジックの追加、ロジックのチューニング、ABテスト機能の活用等をサポートします。
  • レコメンド活用診断

  • 効果測定/改善提案レポート

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