ユーザーが次に買う
商品を、先に見せるAI

すべて入れ替える必要はありません。PoCはレコメンド枠1〜2か所にだけ適用し、既存のレコメンドと並べて比較する形で始めます。既存のレコメンドエンジンと並行して運用いただくことも可能です。結果をご確認いただいたうえで、拡大するかどうかをご判断ください。

反映できます。品切れや在庫僅少の商品の除外、新商品のブースト、プロモーション商品の優先表示、禁止ワードやブランドのポリシー、放送スケジュールといった条件を、レコメンド結果に適用できます。また、セール商品や締め切り間近の商品など、ご希望の条件で商品グループを定義いただければ、その中だけでパーソナライズレコメンドを行うことも可能です。

できます。ログインユーザーには行動履歴全体をもとにレコメンドし、ログインしていないユーザーには、Webではブラウザ単位、アプリでは端末単位でそのセッションの行動を読み取ってレコメンドします。行動履歴がまったくない初回訪問のユーザーには、いまよく見られ、よく買われている商品を先に表示し、行動が蓄積されしだいパーソナライズレコメンドに切り替えます。

ひとつの画面をひとつの方式だけで埋めると、似た商品が繰り返し表示されることがあります。表示範囲を調整したり、性格の異なるレコメンドを組み合わせて配置したりして多様性を確保します。表示枠を構成される際に、一緒に設計いたします。

レコメンド枠のクリック率、レコメンドクリック後のカート追加率、コンバージョン率、レコメンド経由の受注額、再訪率、手動運用時間の削減を数字でご確認いただけます。約2か月分のユーザー行動履歴を学習したうえで、PoC期間は6週間をおすすめしています。PoC終了後に、結果レポートと拡大範囲をあわせて検討します。