"ビックデータを活用した人工知能による分析で
顧客ごとにカスタマイズされたパー ソナライズドレコメンドを 提供します"

サービス紹介

  • 01
    サイト流入顧客の行動履 歴を個別的に分析

    ‘A’ 商品に興味をもって入ってきた 20~30代の女性顧客

  • 02
    過去履歴と最近の興味・好みに 基づいて購買確率の高い商 品をレコメンド

    ビックデータを基盤とした人工知能による分 析で顧客ごとにカスタマイズされたレコメンドを提供

  • 03
    顧客離脱を防ぎ、商品クリック を持続的に誘導して購買に 結び付ける

    似通った趣向の範ちゅうで異なる商品を 一人一人に合わせてレコメンド → 顧客が欲しい商品を発見し、最終的に購買につながる

商品基準レコメンドサービス

商品基盤のレコメンドを通して トラフィックを増大させ、 高確率の連携購買商品をレコメンドします。

商品基準(Item-to-Item)レコメンド
  • 一緒にご覧になった商品(ViewTogether)
  • 一緒に購入した商品(BuyTogether)
  • 検索キーワード連関商品(SearchTerm to Item)
使用者基準レコメンドサービス

個々人の特性と最近のニーズを反映して 使用者に最もぴ ったりの商品をカスタマイズしておすすめします。

使用者基準(User-to-Item)レコメンド。
  • パーソナライズドレコメンド (過去履歴に基づく)
  • リアルタイム・パーソナライズドレコメンド(最近関心事に基づく)
  • 類似使用者レコメンド(User to User)

レコメンドソリューションの成果

多くの企業様に導入され、成功実績をあげています。

ログデータの収集、分析の現状

2018年12月15日の時点で、 ログデータを収集して分析しています

クライアント社
479
累積ログデータ
79,869,104,000
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