記事更新日: 2021/10/21
機械学習により顧客に最適な商品を提供したいけどECサイトの作り方に詳しくないor売上向上のために改善したい企業におすすめのレコメンドエンジンです。「ZETA RECOMMEND」に搭載された機械学習機能は、顧客一人ひとりの傾向を掴むことで最適なレコメンドをタイミングよく発信することができます。導入後もエンジニアによるサポートが受けられるので安心です。
顧客の行動履歴を元に、顧客一人ひとりの希望を叶えるレコメンドを作成
媒体を問わず、常に顧客の手元に最適なレコメンドを提示
顧客一人ひとりの好みや行動パターンを長期間にわたり学習することで、運用の負担を軽減
機械学習機能により顧客一人ひとりの特徴を長期に学習することで、最適なレコメンドの作成と発信を実現。エンジニアによる専門的なサポートも充実しています。
国内における導入実績数は不明です。（大手ネットスーパー、総合エンターテイメント情報サイト、家電量販店の通販サイトなどへの導入実績があります。）
機械学習機能と膨大なデータの高速処理が可能なインフラ力により、サイト運営担当者の作業の負担軽減と効率化が図れます。
現時点での知名度はあまり高くありません。
英語や中国語、韓国語、フランス語、ドイツ語、その他アジア・ヨーロッパ圏の言語に対応しています。
あらゆる局面において、確かな技術と知識を備えた専任エンジニアの徹底したサポートを受けられます。
このページの目次
「ZETA RECOMMEND」の最大の特徴は、クライアントが保有するサイトの環境に合わせた導入が可能なことです。この「ZETA RECOMMEND」の柔軟な導入を実現するのは、次の3つの技術です。
一つ目は、電子メール、DMP、SNSとの連携を可能にする技術です。顧客の行動をもとに顧客一人ひとりの希望を叶えるべく作成されたレコメンドを、媒体を問わず表示させることができます。
電子メールの利用率が高い中高年世代から、パソコンを使用しないSNS世代まで、幅広い世代のユーザーを抱えるサイトでも安心です。
二つ目は、クライアントが取り扱う商品やサービスの特性に合わせた導入モデルの提案を実現する技術です。「ZETA RECOMMEND」には、アパレルをはじめ、家電、書籍、レジャー、ニュースなど、さまざまな業界においての実績があります。
多様な畑で培ってきたノウハウを存分にいかし、クライアントの各サービスに合致したモデルの提案が可能です。
三つ目は、クライアントが保有する現在のサイトに合わせて導入する技術です。
「ZETA RECOMMEND」は、クライアントが保有するサイトとの接点になるAPI部分について、従来の入出力を維持するなど、クライアントの使用要望に合わせて導入する技術を備えています。この技術により、導入の際のクライアントの負担を最低限に抑えることができるでしょう。
以上の3つの技術により、クライアントが保有するサイトの環境に合わせたレコメンドエンジンの導入が可能です。
「ZETA RECOMMEND」の2つ目の特徴は、確かな技術と知識を持つエンジニアに支えられた徹底したサポートです。
レコメンドエンジンは、導入前の1ヶ月より導入後の1ヶ月が重要だと考え、導入後の継続したサポートに力を入れています。
レコメンドのパーソナライゼーションの要とも言える、レコメンドのロジックの最適化のためには、システム導入後も継続して調整を行うことが必須です。
「ZETA RECOMMEND」は、確かな技術と知識を備えた専任のエンジニアが、A/Bテストなど継続的な効果測定を実施し、ロジックの最適化を保ちます。
システム導入前にも、徹底した要件定義とノウハウを持つ専任エンジニアによる、詳細なヒアリングが実施されるので、安心して導入に踏み切ることができるでしょう。
「ZETA RECOMMEND」の3つ目の特徴は、作業の負担軽減と効率化が期待できることです。これを実現するのは、「ZETA RECOMMEND」に組み込まれた機械学習機能と、パワフルなインフラ力です。
「ZETA RECOMMEND」の重要な機能の一つに機械学習機能があげられます。機械学習機能とは、長期間にわたりユーザーの好みや行動パターンなどを学習し、ユーザーの傾向を掴む機能で、人工知能もこの一種と考えられます。
この機械学習機能により、マーケティング担当者の主観が入ることにより起きるミスなどを防ぎ、マッチングロジックの精度を向上させることができるので、サイト運営のための運用負荷が軽減されるでしょう。
また、「ZETA RECOMMEND」は、膨大なデータでもスピーディーに処理できるパワフルなインフラ力を備えています。大規模な計算など、重い作業も高速処理することが可能なので、ストレスなく作業を行うことができるでしょう。
詳細については問い合わせをする必要があります。
「ZETA RECOMMEND」の導入により、オーディエンスデータや購買ランキングなどを活用し、購買予測に基づく精度の高いレコメンドでクロスセルを実現しています。また、カートに入っている商品の相関商品と購入履歴に基づく商品のA/Bテストなどを実施し、様々な手法で効果測定・改善を行っています。
これまで導入していたレコメンドエンジンの切り替えに伴い、検索エンジンの性能評判も加味しゼロスタート製品を採用しました。一番の決め手となったのは導入後のサポート体制でした。ツールを導入したらそれでおしまい、という企業もあるなか、“製品導入後も、週1回のペースでミーティングを行い、サポートしてほしい”というリクエストに応じてくださいました。
＊「ZETA RECOMMEND」公式HP参照
お客様一人ひとりにフィットするレコメンドを提供したいと考える企業に、ぜひおすすめしたいツールです。
「ZETA RECOMMEND」は、機械学習機能により、顧客一人ひとりの特徴を掴み、顧客一人ひとりに向けたレコメンドの提供を実現できます。
サポート体制は万全で、確かな技術と知識を持つ専任エンジニアが、あらゆる局面で支えてくれます。システム導入後も継続してサポートを受けることができるので、安心してサイト運営とマーケティングに集中することができるでしょう。
顧客一人ひとりの希望を叶えるレコメンドで売上UPを目指すなら、「ZETA RECOMMEND」を検討してみてはいかがでしょうか。
画像出典元：「ZETA RECOMMEND」公式HP
「ZETA RECOMMEND」の導入により、お客様の行動履歴や記事に対する評価をもとに、ユーザーの特徴づけを行い、パーソナライズされたレコメンドを実現しています。また、ユーザごとの異なる趣味や嗜好にマッチした記事レコメンドは、回遊率の向上を実現してくれました。