レコメンドエンジンのサービス比較

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(月額)
9,800-
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(1ユーザー)
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4,743-
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アイジェント・レコメンダーの資料
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KiboRTI(リアルタイムパーソナライズエンジン)の資料
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1.
リアルタイムな興味を反映したパーソライズレコメンド
アイレジェンド・レコメンダーでは、顧客の「今、その瞬間」の興味に即したおすすめアイテムを表示します。 顧客一人ひとりの過去から現在に至る行動(閲覧、検索、CVなど)をページ移動をする度に学習・解析することで、移り変わる顧客の興味に沿った、顧客目線のレコメンドが可能です。
2.
様々なマーケティングツールとの連携による拡張性
アイレジェンド・レコメンダーは、サイトへの実装に限らず、メール配信ツールや接客ツール、モバイルAPPやPOSデータ連携等、様々なマーケティングツールとの連携が可能であり、チャネル問わずパーソナライズ施策の実現が可能です。 顧客一人ひとりと一貫した顧客体験を生み出すことで顧客障害価値の向上に活用できます。
3.
コンサルタントによる運用サポート
コンサルタントのサポートを受けながら運用できるのも、アイレジェンド・レコメンダーの魅力です。マーケティング担当のスキルに不安があっても、サポートを受けながら、ツールを最大限に活用できます。 また、アイレジェンド・レコメンダーの稼働状況は24時間モニタリングされ、効果測定に必要なデータは、管理ツールからいつでも確認可能です。コンサルタントは、集めたデータやツールの活用方法を見ながら、継続的に活用方法、効果改善に向けたアドバイスをしてくれます。
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1.
レコメンドメール機能
さぶみっと!レコメンドのレコメンドメールは、普段利用しているメール配信サービスに簡単に導入することができ、難しい設定やシステム連携などは必要ないのが特徴です。 サイト内での行動や購入履歴を元に、ユーザーごとのおすすめ商品をメール配信できる機能で、レコメンドだけでなく、ランキングや新着アイテムなども配信することができるので、さまざまな切り口からユーザーへアプローチができます。
2.
導入が簡単
さぶみっと!レコメンドなら、ユーザーの閲覧履歴の蓄積を待つことなく、最短1週間で表示を開始させることができます。 まずは、販促シナリオに合わせて表現を選択。ランキングとおすすめ表現は、「ページビュー数」「レコメンドクリック数」「購入数」をデイリー、ウィークリー、マンスリーで掛け合わせた合計9種類があります。 そして閲覧履歴がレコメンド表示件数に満たなかった場合、レコメンドの表示抜けを防ぎ自動的に穴埋めをしてくれるアイテムを設定。これにより、頻繁に新アイテムが投入されるサイトでも表示抜けによる機会損失を防ぐことができます。 あとは、レコメンドの表示を行いたい個所にJavaScriptタグを埋め込めば導入完了。数万アイテムのサイトや複雑な構造のサイトなど、さまざまなサイトで導入が可能です。短時間で設定が完了するので、設定したその日から使い始めることができます。
3.
魅力的なテンプレート
タイムセール、キャンペーン、季節アイテム、特集アイテムなど、利用シーンに合わせたテンプレートが50種類以上も用意されています。 これにより、お客様のサイトに合わせてデザインを表示することができ、反映もすぐにできるので、よりレコメンドの効果をアップさせることが可能です。
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1.
ウェブとメールの双方から全自動でオススメ情報をレコメンド
コンビーズレコのシステム内に、最初からメール配信エンジンが搭載済み。 従来のレコメンドエンジンが、レコメンドメールを送る場合には、別途メール配信エンジンを契約し、APIなどで連携する必要がありました。 コンビーズレコではそれらの連携作業は一切不要! 導入してすぐにレコメンドメールを自動配信することができます。 商品情報の取得から配信作業まですべて自動なので、今まで多くの時間を割いていたメルマガ配信の作業時間を大幅カット。 新たに手に入れた時間は、LPの作成や商品紹介動画の作成など、もっとクリエイティブな時間に使うことができます。
2.
レコメンドメールなどの配信時刻は個々の行動履歴に基づき最適化
コンビーズレコでは、「購入時刻」「メールの開封時刻」「メール内のおすすめ商品のクリック時刻」をもとに、配信時刻を一人ひとりのライフスタイルに合わせて自動最適化。 朝の通勤時間にショッピングをされる方も、ランチ時にECサイトを訪れる方も、それぞれのライフスタイルに合わせた時刻にレコメンドされるため、メールの開封率やクリック率が驚くほどアップします。
3.
ウェブレコメンドは自動A/Bテストが標準搭載により自動的に最適化
ウェブ表示・メール配信どちらにも、自動A/Bテスト機能が備わっています。 デザインによるテストや、表示させる商品(レコメンドパターン)の違いによるテストなど、詳細にテストが可能。 レコメンドの表示パターンを予め複数設定することで、自動A/Bテストを行います。 反響の結果をもとに、効果が高いほうが表示され続けるようになるので、いままで効果検証に充てていた時間を大幅カット。 その時間は、もっと売上が上がる施策に充ててしまいましょう。
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1.
日本最安値の価格帯
EC RECOMMENDERは、高いコストパフォーマンスが魅力の1つです。そのため、小規模サイトでも、無理なくミニマムスタートで導入できるでしょう。 その価格は、エントリープランで月額費用4,743円。ベーシックプランは月額費用10,000円、スタンダードプランは月額費用20,000円となっています。 エントリープランは、テキストマイニングと閲覧関連レコメンド機能のみですが、ベーシックプランにすると購買関連レコメンドや急上昇ランキング、スタンダードプランでは全ての機能が利用可能です。 いずれも50万PVまではそれぞれのプランごとの料金で利用でき、50万PV以降は50万PVごとに5,000円(税別)だけがかかります。
2.
徹底的な導入サポート
EC RECOMMENDERでは、商品CSVが取得できない利用者にはデータ取得、購買情報をトラッキングするために、各サイトに応じてトラッキングプログラムの作成など、徹底的に導入をサポートします。そのため、利用者は、エクスプロージョンから提供されるタグを埋め込むだけで導入可能となります。 また、公式ホームページにも導入サポートについて詳しく紹介されているので、利用者のの環境に合わせた、最適な導入方法を行うことができます。
3.
多くのレコメンドアルゴリズムを利用できる
EC RECOMMENDERには、状況に応じた多種多彩なレコメンドアルゴリズムが搭載されています。 例えば、遷移前のページの内容や検索キーワードより、ユーザ行動の解析するレコメンド「ランディングページレコメンド」や、カテゴリ毎の売れ筋、チェックされる人気商品をレコメンドする「カテゴリ毎の人気商品など。 そのため、商品の数が少ない場合でも、多彩なアルゴリズムによりサイトを活性化させることが可能です。 また、各種設定として、出力禁止条件や、カテゴリ間の遷移、訪問者の趣味嗜好に対する絞込みも行えるので、ユーザーごとに蓄積している傾向データを活用し、一人ひとりの趣味嗜好に合わせたレコメンド表示を切り替えることもできます。これにより、ユーザーが得たい情報に絞って与えられるので、ユーザーの満足度も向上へと導きます。
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1.
実績No.1のレコメンドエンジン
レコメンド業界 No.1 の導入実績。国内大手の EC ベンダーや SIer とも多くの連携実績があります。
2.
多業種200サイトの事例に基づいたノウハウ
レコメンド枠の設置箇所やデザイン改善、ロジックのチューニングなど、他社事例を交えた効果の高い施策をご紹介するなど、サイトの目標達成に向けたサポート支援を導入後も継続的にいたします。
3.
PDCAを踏襲した効果測定×ロジック調整機能
クリック率、ロングテール分析、販売機会損失など、様々な効果測定機能をご提供します。効果測定結果に基づいたロジックチューニングが管理画面から手軽に行え、御社サイトの傾向に応じたレコメンドが実践できます。
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1.
行動履歴からおすすめアイテムを抽出
ユーザーの購買履歴やクリック履歴、といった行動履歴から相関関係を算出し、各アイテムに対して、購買見込みや閲覧見込みの高いアイテムを抽出することが可能です。
2.
高精度
マッチング対象やサイトの特性に合わせて、適切な結果を抽出するためにパラメータをカスタマイズすることが出来るので、高精度マッチングを実現します。
3.
効果的なレコメンド結果
アクセスログを利用することにより、アイテム間の距離をランキングし、より近しいアイテムを提案します。
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1.
Eメール、DMP、SNSとの連携が可能
PCサイト、モバイルサイト、メールへのレコメンドのいずれも1つのソリューションで1度に実装が可能です。また、ドメインを跨いでのクロスサイトでのレコメンドも提供可能。1つの手間で複数のソリューションに十像できるので、最小限の手間での対応が可能となっています。 パーソナライズしたレコメンド情報は、Eメール配信、広告配信、SNS連携など、外部のシステムにデータを連携させることが可能。そのため、購入前に離脱したユーザーにリマインドとしてレコメンドを配信したり、広告を表示するといった活用方法があります。
2.
導入が簡単
Webサイトの中にタグを実装するだけで、履歴の取得からレコメンドエリアの実装まで簡単に導入できます。行動履歴をTSVなどで取得する場合ややAPI仕様の実装、データベースの参照など導入方式も多彩なので、1番簡単で使いやすい導入方法で取り入れることが可能です。 そのため、従来の入出力形式を保ちながら実装できるので、導入の工数を削減し、改修リスクを軽減することができます。
3.
導入前・導入後も安心のサポート体制
導入前の詳細なヒアリングはもちろん、導入後も継続してサポートを受けられます。これにより、継続的な効果測定でレコメンドの精度・収益のさらなる向上に繋がるでしょう。 導入時はもちろん、導入後の運用段階においてもレコメンドのロジック最適化にはチューニングを継続的に行わなければなりません。A/Bテストを継続的に実施し、ロジックを最適化することで、収益とユーザー満足度の向上を実現します。 また、エンジンそのものの精度も高く、徹底した要件定義とノウハウを持った専任のエンジニアによるカスタマイズ・チューニングは、これまでのシステムではできなかったパーソナライズされたレコメンドを可能にしています。 ZETA RECOMMENDは導入後も担当エンジニアによる手厚いサポートで提案・運用改善し、サイトを最適化し、売り上げを伸ばし続けます。
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1.
横断的に集めたデータで、顧客の好みを明らかにする
KiboRTIでは、様々なデバイスから集めたデータを横断的に分析し、顧客の好みを明らかにします。 KiboRTIの収集する顧客データは、顧客がWebサイトにアクセスしてからページを閉じるまでのセッションや、スマホやパソコンなどのデバイスを統合したものです。朝スマホで見かけて興味を持ったことを、夜帰宅してからパソコンで調べたといったデータから顧客のプロファイルを作るので、より精度の高い顧客データを作成できます。 デバイスやセッションを統合するのは、KiboRTIがデバイスごとに発行するユニークIDです。KiboRTIは顧客の持つそれぞれのデバイスにユニークIDを付与し、ユニークIDは顧客のメールアドレスや固有のIDによって統合されます。
2.
顧客のリアルタイムな興味を分析する
KiboRTIは顧客のその瞬間の興味を見つけ出し、顧客のリアルタイムな興味に合ったコンテンツやオファーを提供します。 膨大なデータも活用できなければ意味はなく、顧客の興味は時間の経過とともに移り変わっていきます。KiboRTIの機械学習と特許を取得したアルゴリズムによって、収集した膨大な顧客データから、顧客の今この瞬間の興味を分析します。 リアルタイムな情報を元に、都度最適なコンテンツを顧客に提供していくことで、KiboRTIは顧客の経験を形作っていきます。KiboRTIは顧客ごとに最適なストーリーでコンテンツを提供していくことで、コンバージョンや購入単価を増やし、顧客のロイヤリティを増加させます。
3.
マーケッターのための様々な機能を、直感的に
KiboRTIは売上データやマーケティングデータからを分析し、マーケッターが最適な品揃えや展開時期などを考えるための、マネジメント機能を取り揃えています。 【KiboRTIのマネジメント機能】 ・効率的な手法を導き出すベストプラクティス ・成果を最大化するためのA/Bテスト ・目的達成に向けたKPIレポーティング KiboRTIは単にデータ収集するのではなく、上記のような機能を駆使して、マーケッターが効率的に成果を得るサポートをします。KiboRTIの様々な機能は直感的に扱えるようデザインされているので、マーケッターは成果を上げることだけに集中できます。
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1.
無料で開始できる
登録キーワード200語まで無料
2.
ユーザの離脱を防ぐ
検索キーワード入力の手間やミスを簡単に軽減することができます。曖昧なキーワードや類似語の補正により、サイトユーザビリティが向上します。
3.
導入が簡単
発行されるタグをHTMLに張るだけで導入できます。
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1.
高精度なレコメンド
Lodrecoは、レコメンドエンジンの老舗企業によって、レコメンド機能を中核として独自に設計・開発されています。そのため、独自設計のアルゴリズムを採用しているので、一人ひとりの細かいニーズと商品同士の関係性を取り込んだ精度の高いレコメンドを実現します。 導入も簡単で、利用直後から一定の効果を得ることができます。さまざまな方面からユーザー分析を行い、ユーザー一人ひとりの細かいニーズと商品や情報の関係性を元に取り込んだ高い精度のレコメンドとし、売上アップにつなげていきます。 利用可能なレコメンド種別は、10種類以上。加えて、行動ログ・フィルタリングを組み合わせることで、どんなジャンルにも対応できる「おすすめ情報」を制御可能です。また、おすすめ情報の更新などは自動化されているので、更新の手間も軽減できます。
2.
効果を把握しやすい
レポーティング結果によって、レコメンドの成果を数値で確認して検証することができます。 また、サポートスタッフからレコメンド効果数値を利用したPDCAの取り組みを提案してもらうことも可能。そのため、導入後も効果的に運用していくことができます。
3.
幅広い拡張性
サイト内のレコメンドエンジンで取得した閲覧履歴や購買履歴を活用して、メールや広告バナーでもレコメンドを実現できます。 レコメンドメール支援機能では、ユーザーIDを含む行動ログデータを活用して、ユーザー別のレコメンドデータを生成し、メール配信システムに連携が可能。 また、詳細に記録されたユーザーの行動ログを各種機能と組み合わせることで、各サイトの目的に合わせた幅広い施策を打つこともできます。 例えば、商品詳細ページにユーザーが過去に閲覧した商品やお気に入り登録した商品をもとにレコメンドすることで、早い段階での商品との出会いを促せます。 おすすめの行動ログ機能では、ユーザーがカートに投入した商品と一緒に購入されやすい商品をレコメンドすることで、ついで買いを促し、1購買あたりの単価UPを狙います。
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1人
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