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、
ハイブリッド型で。

顧客に適した情報を分析し、それぞれに適切なオファーを提供
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が可能

  • 購買履歴や行動履歴を解析
  • ハイブリッド型レコメンドエンジン
  • 商品ランキング表示
  • 最大6ヶ月のデータ蓄積から解析
  • レコメンド効果分析 / 購入分析
  • パラメーター設定による微調整

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)が可能です。レコメンドエンジンの調整(加重値)を変更することで、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。

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