RECOMMENDATION SOLUTION
"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
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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
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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
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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
クライアント社リスト
オープンマーケット、総合モール、アパレル、ビューティー、家具、金融、生活雑貨をカバーする多様なカテゴリーの広告運営実績があります。
紹介資料を要請する
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