レコメンドエンジン

協調フィルタリングとテキストマインニングの
ハイブリッド型レコメンドエンジン

膨大なデータの中から顧客に適した情報を分析し、顧客それぞれに適切なオファーを提供する
さらに運営者の意向に合わせたレコメンド表示やスコア調整を行うことが可能

– 機能紹介 –

購買履歴や行動履歴を解析

顧客の購買履歴や閲覧履歴など、サイト内での活動をデータ蓄積してレコメンドを表示。顧客の嗜好に沿った精度の高いレコメンドを実現します。

ハイブリッド型 レコメンド エンジン

協調フィルタリング と テキストマイニング のハイブリッド型レコメンドエンジンで、より制度が高い顧客へのオファー提供が可能です。

商品ランキング表示

サイト全体の購買ランキング、閲覧ランキング、類似購買ランキングを自動集計してランキング表示することができます。

最大6ヶ月のデータ蓄積から解析

顧客データの解析集計は、3ヶ月分の訪問データ、6ヶ月分の購買履歴からデータを解析してレコメンド表示します。

レコメンド 効果分析 /購入分析

レコメンド経由のコンバージョンやクリック率を分析結果を確認できます。分析結果から、表示位置やパラメーターの調整などでレコメンドの精度を向上させます。

パラメーター設定による微調整

閲覧秒数の設定や、協調フィルタリング の調整、テキストマイニングの加重値設定でレコメンド表示を調整することが可能です。

レコメンド機能をフルに活用した
顧客一人ひとりの「マイページ化」を実現

レコメンド機能をフル活用すれば、顧客の行動履歴や購買履歴からサイトのコンテンツすべて 顧客データに沿った表示にカスタマイズすること(マイページ化)がが可能です。

レコメンドエンジンの調整(加重値)をへんこうすることで、マイページのレコメンド商品に変化を持たせることができるので、常に変化のあるECサイト運営が可能になり、リピート収益増や顧客離れを防止することができます。

閲覧履歴レコメンド

同一セッション内で、よく一緒に閲覧されている商品
例:この商品を見ている人は、こちらの商品も見ています

購買履歴レコメンド

購買履歴から同じ人がよく購入する商品をレコメンド
例:この商品を買った人は、この商品も買っています

閲覧・購買ランキング

閲覧数上位の商品、購入数上位の商品表示

商品情報での類似商品レコメンド

商品名や商品情報(テキスト)を分解し、よく似た商品を抽出

顧客動線に沿ったレコメンドの設定

レコメンドの調整も自由自在

多くのレコメンド エンジンで採用されている協調フィルタリングだけでは、新製品の追加時や閲覧数が少ないアイテムはレコメンドで表示される回数が低くなりがちです。

協調フィルタリングに加えて、テキストマイニング(コンテンツベース)を用いた、ハイブリッド型のレコメンド エンジンにすることで、運営者がレコメンド結果を自由に調整可能、且つ 精度の高いレコメンド表示が実現できます。

リピーターを増加させる「レコメンドメール」

顧客の行動履歴や購買履歴から、パーソナライズ化されたオススメ商品をメールコンテンツの本文に挿入することができます。サイトへの再訪問誘導促進やリピート購入が無い顧客向けに嗜好性の高い商品をメール配信することでリピーター増加につながります。

レコメンド シナリオを無制限に設定

レコメンド表示用のテンプレートを無制限に設定可能。閲覧ページの内容に沿ったレコメンドテンプレートや、表示点数・サイズ/デザイン変更したテンプレートなど無制限に設定して効果検証を繰り返し、レコメンド精度を向上します。

製品説明会のご案内

CoReforthOneの具体的な運用や導入事例をご紹介

マーケティングプラットフォーム「CoReforthOne」の具体的な運用方法や導入企業様の事例・活用例を交えた製品説明会を定期的に開催しています。製品説明会の日程や参加お申込については製品説明会ページをご参照ください。

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