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記事更新日: 2021/10/21
ECサイト～メディアまで業種は不問、あらゆる規模のサイトに対応可能で、ユーザーに最適な商品を案内して売上を向上させたい企業におすすめのレコメンドエンジンです。リマインドのプッシュ通知など多彩な機能を持ち、高い技術力で大規模なサイトにも対応できます。
各ユーザーの属性に適したパーツを組み合わせ、訴求力の高いページを構成する
ユーザーの行動履歴を基に、類似している他のユーザーの情報を用いて嗜好を推論する
ユーザーがよく見るコンテンツのカテゴリをリアルタイムで検出し、そのカテゴリのコンテンツに絞ってレコメンドする
ログの少ない商品には最適なログ補完をすることで、最新のモデルを導入。社内のエンジニアがアルゴリズムの研究を行い常に新しい技術を取り入れているので、最新のレコメンドエンジンを利用できます。
より高度なレコメンドを行うには、分析ツールを追加し、連携させる必要があります。
各ユーザーのニーズにマッチしたコンテンツが、見やすくレコメンドされます。
導入後も試験を行って、より最適なコンテンツが表示されるようにレコメンドの改善を行ってくれます。
社外のツールを連携させるよりも、提供されているツールを追加する方が、費用や運用コストを抑えることができます。
このページの目次
「チームラボレコメンド」の大きな特徴は、ユーザー個々に適した 案内を送ることができる点です。最適なタイミングと内容でパーソナライズ化された案内を送るので、メッセージの開封率やサイトへの誘導率がアップします。
「チームラボレコメンド」はレコメンド商品のメールマガジンを配信する機能や、誕生日にレコメンド商品を掲載したクーポンメールを配信する機能を持っており、これらの機能は、リピーターの獲得に効果的です。
また、カート内に未購入の商品があれば、翌日にリマインドのプッシュ通知を送る機能や、休眠リスクの高まっているユーザーへメールを配信する機能も持っており、ユーザーが休眠する前に対策を講じることができます。
ユーザーによって内容が異なるパーソナライズメール
画像を解析してレコメンドできるのも、「チームラボレコメンド」の特徴です。ユーザーの行動履歴でからではなく、ユーザーが閲覧している画像を解析することで、より適切に商品をレコメンドできます。
画像の解析は、データの特徴を自動的に抽出する技術のディープラーニングや、画像認識技術を使用しています。その解析結果に基づいて、ユーザーが閲覧している画像に類似しているものをレコメンドします。
画像認識エンジンは行動履歴がなくても解析できるため、公開されたばかりで履歴のない画像もレコメンドされます。ユーザーの嗜好に沿った商品が次々と紹介されるため、ユーザーは効率よく求めている商品にたどり着くことができます。
画像解析結果のイメージ
レコメンドといえば、ECサイトのイメージが強いと思いますが、「チームラボレコメンド」は、さまざまな業界で利用されており、サイトの規模に関わらず対応できる点も一つの特徴です。
サイトの特質に合わせて柔軟に調整することができ、テレビ・音楽などのメディアや、不動産・求人サイトの問い合わせ、自動車メーカーのコーポレートサイトなど、業種を問わず採用されています。
サイトの規模に関しても、中小規模サイトへの導入はもちろん、1,000万点のアイテムを取り扱うサイトや、月間1億PVを超える大規模なサイトへの導入実績もあり、大量データ・大量アクセスに対応できる技術力を持っていることが分かります。
詳細はお問い合わせをする必要があります。
レコメンデーションエンジンによって、ユーザーの嗜好性に合っている情報や関連情報が表示されるようになりました。その結果、ユーザーにとって興味のある情報が次々と見つけやすくなったので、サイト内の回遊率の向上が見込めるようになりました。
＊「チームラボレコメンド」公式HP参照
売上の増加やPV数アップを図りたいサイトにおすすめです。
「チームラボレコメンド」は、大量データ・大量アクセスのサイトに対応できることから、大規模なデータを扱っているサイトは特に適しています。
休眠ユーザーへの対策や購入を迷っている顧客の囲い込みを行いたいサイトも、「チームラボレコメンド」のリマインドのプッシュ通知やメール配信などの機能が役に立つでしょう。
また業種に関わらず、柔軟な対応が可能なので、通販以外のサイトも効果が期待できるでしょう。
画像出典元：「チームラボレコメンド」公式HP
今までの不動産検索サイトでは、部屋数での検索はできましたが、間取りの特徴で物件を探すことはできませんでした。しかし、チームラボの画像解析技術を応用することで、お客様が閲覧中の間取りの特徴と類似した物件を探し出し、おすすめ物件として表示できるようになりました。