アイジェント・レコメンダーの料金・機能・導入事例
シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
- ※ランキングは前日時点の情報です
- ※レコメンドエンジンにおけるランキングです
料金/プラン
価格
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初期費用
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アイジェント・レコメンダーとは
アイジェント・レコメンダーは、顧客の行動をリアルタイムに反映して推薦できるレコメンドエンジンです。複数の機械学習の技術を組み合わせ、顧客の行動をリアルタイムに反映して、今おすすめすべき情報を表示します。
過去にどのような経路でサイトを見てきたかという閲覧の流れまでふまえて、一人ひとりの好みに合った商品を薦められます。ランキングや閲覧の履歴、カテゴリやキーワードの相関にもとづく推薦など、さまざまな表示の方法を用意しており、Webサイトやモバイルのアプリ、実店舗のデジタルなサービスなど、幅広い場面で活用可能です。
併売率や再訪率、購入につながる率を高めたいEC事業者や、顧客一人ひとりに合った提案で体験を向上させたい企業に向いています。
アイジェント・レコメンダーのおすすめポイント
ポイント1
顧客行動をリアルタイムに反映して最適に推薦
アイジェント・レコメンダーは、複数の機械学習の技術を組み合わせることで、高い精度の推薦を実現しています。
特徴は、顧客の行動をリアルタイムに反映する点です。あらかじめ決めたルールだけで薦めるのではなく、今まさにサイトで起きている行動をふまえて、その時々の顧客のニーズに合った、今おすすめすべき情報を表示します。さらに、その顧客が過去にどのような経路でページを見てきたかという閲覧の流れまで考慮するため、同じ商品を見ている人でも、それぞれの好みに合わせて薦める内容を変更可能です。
決まったパターンを一律に表示するのではなく、一人ひとりの状況に寄り添った推薦ができることで、顧客にとって関係の深い商品と出会いやすくなり、併売や再訪、購入へとつながります。刻々と変わる顧客の関心をとらえ続けられることが、レコメンドを成果に結びつける土台になります。
ポイント2
多彩なレコメンド手法をさまざまな場面で活用
アイジェント・レコメンダーには、目的や場面に応じて選べる多彩な推薦の方法が用意されています。よく売れている商品を示すランキングの表示や、顧客が見てきた商品を振り返る閲覧履歴の表示、あるカテゴリを見た人が関心を持ちやすい商品を示すカテゴリの相関、検索したキーワードに関連する商品を示すキーワードの相関など、さまざまな切り口の推薦を組み合わせ可能です。
話題性のある商品を薦める方法や、表示する内容が動的に変わるページ、検索のサジェストとの連携、接客のツールとの連携にも対応しています。これらを活用できる場面も幅広く、Webサイトはもちろん、モバイルのアプリや、実店舗のデジタルなサービスなど、顧客と接するさまざまな接点で使えます。
どの方法を、どの場面で使うかを、自社の商材や目的に合わせて選べるため、画一的なレコメンドではなく、自社に合った形で顧客に提案可能です。多様な推薦の手法と、活用できる場面の広さが、顧客との接点ごとに最適な提案を届けることにつながります。
ポイント3
導入のしやすさと専任担当の改善支援
アイジェント・レコメンダーは、成果に応じた費用の体系を採用しており、導入にともなうリスクを抑えやすく、費用に対する効果も見えやすいのが特徴です。はじめて取り入れる企業でも、負担を抑えながら始められます。
導入の際には、基本のサポートとして、設定や正しく動くかを確認する開通のテスト、表示のしかたを比べて検証するABテストなどが行われるため、導入したあとに成果を確かめながらより効果の高い形へと調整できます。さらに、有償のサポートを利用すれば、専任のコンサルタントが月ごとのミーティングを通じて、自社の課題を把握し、改善を継続して支援可能です。
レコメンドは、一度設定して終わりではなく、顧客の反応を見ながら改善を重ねることで成果が高まっていくため、こうした継続的な支援が力になります。導入のしやすさと、導入後の改善を支える体制の両面から、顧客一人ひとりに合った提案の精度を高めていく取り組みを後押しします。
※BOXIL編集部調査情報
アイジェント・レコメンダーの料金/プラン
無料プラン：なし
無料トライアル：ー
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- 月額/ユーザー
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- 初期費用
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- 利用人数
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- 最低利用期間
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- ※詳細は要問い合わせ
料金
※BOXIL編集部調査情報
アイジェント・レコメンダーの機能/仕様
アイジェント・レコメンダーの連携サービス
Cuenote FC / ecbeing / KARTE / Mail Publisher / W2 Commerce Repeat / W2 Commerce Unified / futureshop
※BOXIL編集部調査情報
アイジェント・レコメンダーの導入効果
AIによる「レコメンドの精緻化＋自動化」で売上改善と業務負荷の低減を同時に実現
売上の向上・併売点数の向上で効果が確認されています。また専門コンサルタントによる支援で、ユーザーの業務負荷を削減します。 【平均的な効果】 物販ECサイトにおけるサイト総売上の向上効果 平均約10%向上（※） 併売点数の増加 ・物販ECサイトにおけるアイジェント導入による併売点数 平均約120%向上（※） ・マンガ等配信サービスサイトにおけるアイジェント導入による継続購読数 平均162%向上（※） 【導入効果の例】 ◆ワイン専門ECサイト 導入後のレコメンド経由のコンバージョン数および売上高と導入前の同数値を同じ期間で比較し、コンバージョン数が約270％向上、レコメンド経由での売上が約300％向上（※） ◆大手総合通販 サイト離脱を防ぎ購入導線を改善し、レコメンド経由の売上はサイト全体の10％～15％をキープ（※）
出典
シルバーエッグ・テクノロジーホームページ「アイジェント・レコメンダーご紹介資料」（2025年4月版）
※サービス提供会社掲載情報
アイジェント・レコメンダーの導入企業（順不同）
- 株式会社ベイクルーズ
- 株式会社千趣会
- 株式会社エニグモ
- 株式会社デイトナ・インターナショナル
- 株式会社ナースステージ
- 株式会社ヴァンドームヤマダ
- 日本生活協同組合連合会
- ジュピターショップチャンネル株式会社
- 株式会社オールアバウトライフマーケティング
- エノテカ株式会社
- 株式会社中川政七商店
- 株式会社日比谷花壇
- エン・ジャパン株式会社
- 株式会社ビースタイルメディア
- 株式会社アントレ
- 株式会社北海道アルバイト情報社
- アズワン株式会社
- リコージャパン株式会社
- 株式会社ＮＴＴドコモ
- 株式会社ビーグリー
- 株式会社Ａｍａｚｉａ
- 株式会社山善
- 株式会社ケーズホールディングス
- フローバル株式会社
- 株式会社ティーエッチエス
- 株式会社ＣＡＭＰＦＩＲＥ
- オフィスコム株式会社
- 株式会社スタッフサービス
- ディップ株式会社
- ベルトラ株式会社
- 株式会社聖林公司
- 株式会社まんだらけ
※BOXIL編集部調査情報
アイジェント・レコメンダーの画面/UI
アイジェント・レコメンダー
レコメンドによる売上推移などの成果を一目で確認することができます。
※サービス提供会社掲載情報
アイジェント・レコメンダーの口コミ・評判
口コミサマリー
総合評価
3.00
注目口コミ
正確なレコメンドが可能になる
ユーザーに対して正確なレコメンドが可能になります。料金システムには成果報酬型とリクエスト従量型があり目的に合わせてベストな方を選べます。導入リスクを最低限にするなら成果報酬型がおすすめです。
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公開日：2022/06/01
AIによるレコメンドでカスタマイズ不要
当時のサイトの状況や費用面から導入しました。AIによってレコメンドしてくれるとのことで、他社ツールにくらべてもクリック率がCVRに優れているという触れ込みでした。タグの実装方法によってレコメンドを出すアイテムの数が決まります。管理画面から何かしら変更できる仕組みではありませんので、ユーザーをセグメントして出すアイテムを変えたいなど、カスタマイズしたい企業には不向きかもしれません。
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公開日：2021/06/07
※注目口コミとは、評価が★3以上で、投稿者が退会していない公開中の口コミのうち、新しく公開されたものを指します
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アイジェント・レコメンダーのサービス資料
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サイトの売上が増えない3つの理由
※サービス提供会社掲載情報
アイジェント・レコメンダーに関するよくある質問
Q どのように商品を薦めるのですか。
A 複数の機械学習の技術を組み合わせ、顧客の行動をリアルタイムに反映して、今おすすめすべき情報を表示します。過去の閲覧の流れまでふまえ、一人ひとりの好みに合った推薦を行います。Q どのようなレコメンドの方法がありますか。
A ランキングや閲覧履歴の表示、カテゴリやキーワードの相関にもとづく推薦、話題性のある商品の提示、動的に変わるページ、検索サジェストや接客ツールとの連携など、多彩な方法を用意しています。Q どのような場面で使えますか。
A Webサイトやモバイルのアプリ、実店舗のデジタルなサービスなど、顧客と接するさまざまな接点で使えます。自社の商材や目的に合わせて、使う方法や場面を選べます。Q 導入の効果を確かめながら進められますか。
A 進められます。基本のサポートとして設定や開通テスト、表示を比べるABテストが行われます。導入後に成果を確かめながら、より効果の高い形へ調整できます。Q 導入した後の改善は支援してもらえますか。
A 有償のサポートを利用すると、専任のコンサルタントが月ごとのミーティングを通じて自社の課題を把握し、改善を継続して支援します。反応を見ながら精度を高めていけます。
※BOXIL編集部調査情報
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