レコメンドエンジンのサービス比較

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1.
one to one
アイジェント・レコメンダーと同じパーソナライゼーションに特化した独自開発のAIエンジンを使い、ユーザーの行動情報から興味をAIが推測しおすすめすることで一人ひとりに合わせたコミュニケーションが可能になりました。 「売りたいもの」ではなく「ユーザー一人ひとりの興味に沿ったもの」を表示することで、メールコンテンツのCTRが1.25倍に向上など、確かな効果を実感頂いております。
2.
リアルタイム性
ユーザーがメールを開封した瞬間にアイジェント・レコメンダーデータベースからおすすめアイテムをレスポンスすることで開封時点の興味に即したアイテムをおすすめします。 従来のメールレコメンドの課題であった、おすすめ商品の決定からユーザーが開封するまでのタイムラグをなくし 「在庫切れのアイテムがおすすめされる」や「興味が薄れたアイテムがおすすめされる」ことを解消し、顧客体験の向上に役立ちます。
3.
導入・運用の低コスト化
レコメンドエンジンを自社開発すると高額な開発費用が掛かるうえ、運用負担が高い。 レコガゾウはメールにimgタグを設置するだけで導入完了。レコメンドはAIが自動で行います。またクリック数に応じた従量課金のため、ムダなくご利用いただけます。
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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.
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.
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.
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.
ユーザーに合わせたページを自動生成するパーソナライズレコメンド
多くのレコメンドエンジンは、レコメンド商品は表示しても、画面の構成までを動的に変える仕組みまでは持っていないことが多いです。しかし、チームラボレコメンデーションは、単にレコメンド商品を表示するだけでなく、ユーザー単位で画面の構成を変えることが可能です。 画面はそれぞれパーソナライズできるパーツから構成されており、アクセスしているユーザーの行動履歴や属性のデータを収集します。レコメンドエンジンは収集データからそのユーザーの好みなどを学習し、最適化したパーツの組み合わせで画面を表示するようになります。ユーザーからすると、より好みの商品が多く表示されるようになり、コンバージョン(成約)率アップが見込めます。
2.
リアルタイム伝搬(でんぱん)機能や画像認識エンジンによる最新のアルゴリズム
チームラボレコメンデーションは、最新のアルゴリズムを積極的に取り入れ、新しい機能をサポートし続けています。ユーザーのアクセスログやリクエスト処理は膨大であり、従来のシステムではレコメンドの反映はこれまで1日に数回の反映がやっとでした。 チームラボレコメンデーションは、その弱点を補う最新の機能としてリアルタイム伝搬機能を備えています。リアルタイム伝搬機能は、ユーザーのよく見ている商品に関係する属性(よく見るカテゴリなど)をリアルタイムに検出します。検出した属性に基づいたレコメンドをリアルタイムで表示可能です。また、レコメンデーションのベースとなるデータに画像認識エンジンも搭載しており、ユーザーが閲覧している画像と類似の画像を持つ商品や情報をレコメンドできます。
3.
パーソナライズメール&PUSH
休眠ユーザーの掘り起こしやリピーター対策は重要です。これらの対策を怠ると、サイトのコンバージョン率アップはかなり効率の悪いものになる可能性があります。 チームラボレコメンデーションは、パーソナライズメールやプッシュ通知の送信機能を備えています。休眠ユーザーの掘り起こしやリピーター対策として使える機能です。パーソナライズはユーザーの行動履歴や属性など過去データの蓄積より行います。また、レコメンド商品をクーポン付きメールで案内するリピーター対策機能では、カート内の未購入商品に対してリマインドのプッシュ通知や適切なタイミングでのメール送信が可能なので、休眠ユーザーの掘り起こしにつながります。 各ユーザー向けにパーソナライズされたメールやプッシュ通知はメッセージの開封率を高め、サイトへの再訪を促します。
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1.
ハイブリッド型のレコメンドエンジンで新商品やロングテール商品のレコメンドも可能に
行動履歴を解析する協調フィルタリングだけでは、新商品や埋もれてしまっているロングテール商品はレコメンドできません。この問題点解決のため、パーソナライズド・レコメンダーでは、商品情報のテキストマイニングや、運営者指定のルールベースも組み合わせたハイブリット型のレコメンドエンジンを搭載しています。テキストマイニングにより、新商品やロングテール商品のレコメンドもできるようになっています。 ユーザのニーズは行動履歴を追跡することによって日々の状況をリアルタイムに収集します。刻々と変化するユーザーのニーズを吸い上げつつ、新商品やロングテール商品のテキストマイニングによって、その行動履歴にあった商品をプロモーションします。 これらの分析から、レコメンデーションに至るまでの動きを自動的に対応します。ECサイト上でのプロモーションを、手間をかけずに最適化し続けることができます。
2.
豊富な効果測定機能とロジック調整機能
パーソナライズド・レコメンダーには、クリック率、ロングテール分析、人気商品分析、販売機会損失などの効果測定機能が豊富に揃っています。これらの機能を使って、人気商品のてこ入れや販売機会損失の防止策などの改善策を講じることが可能です。 これらの改善策を盛り込んだ販売戦略を策定したら、レコメンド情報に特定の傾向を加えるロジック調整を実施します。ロジック調整やルールベースの設定は、管理画面から簡単に実行可能です。ロジック調整をしたら、その効果をまた測定と、改善のサイクルであるPDCA(Plan・Do・Check・Action)を継続しやすい仕組みを整えています。
3.
ランキング機能やリマインド機能も搭載
レコメンドだけでは、サイトの人気商品を紹介仕切るのは難しいです。また、一度興味を持って閲覧した商品詳細ページの再表示がしづらく、機会損失につなげるケースもあります。 パーソナライズド・レコメンダーでは、これらの問題を解決するための機能も備えており、ランキング機能ではトップページやカテゴリトップページに人気商品を分かりやすく掲載できます。また、リマインド機能は、ユーザーの閲覧履歴を見せることで、商品の再訴求やサイト回遊時のアクセスしやすさをサポートします。顧客は興味を持った商品詳細ページを目にする機会が多くなり、コンバージョンの可能性を高めます。
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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.
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.
導入が簡単
楽レコの導入は、申し込みから最短7営業日で完了します。 初期ログ収集を入れても2週間程度で利用が可能となるので、導入の手軽さも魅力の1つです。
2.
作業時間の削減が可能
楽レコでは、関連商品が自動登録されるため、作業時間を削減できます。時間と手間をかけて行う必要がなく、そのほかの売上アップのための作業に時間を費やすことができます。 楽レコには、関連商品の登録だけでなく、作業時間削減のための役立つ機能がたくさん取り揃えられており、「在庫切れ商品の自動非表示機能」では、在庫切れになっても表示になっている商品を、自動で非表示にさせることが可能です。 これにより、在庫切れ商品が掲載されていることでのユーザーの購入意欲低下を抑えて、購買意欲を失うことがないサイト運営を実現し、売上アップに繋がります。
3.
規模に合わせた料金プラン
レコメンドエンジンの相場は、月額10~20万円という高価なサービス。高価なサービスになる理由としては、 月間200万PVという膨大なPVを処理することを前提としたサービス設計になっているからです。 しかし、楽レコでは、月間15万~100万PVまでの小中規模のネットショップにも導入しやすいように、月額1万円~、それぞれの成長に合わせたサービスが提供されています。 また、用途や要望に合わせたバリュー・スタンダード・プレミアムの3プランから選択可能です。 バリュープランは、導入後は何もしなくても楽レコが働いてくれるので、知識の無い方でも簡単に導入できます。コストを抑えるために機能面にも制限はありますが、「実際に費用対効果はどうなの?」と、まずは試してみたいという方にもおすすめのプランとなっています。
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