チームラボレコメンデーション

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チームラボレコメンデーション

ユーザのニーズを"くみとってオススメする"、次世代レコメンデーションエンジン

「チームラボレコメンデーション」は、先端インターネットテクノロジーの開発・販売を行うチームラボが独自開発した、
ユーザーのニーズを“くみとってオススメする”レコメンデーションエンジンです。

ASPモデルでは実現できなかった柔軟なチューニングを可能にすることで、高精度で適切なレコメンデーションを実現します。
さらに、レコメンデーション結果の表示を工夫することでより効果的なマーケティングを実現し、
伝えられる情報量や購買機会を増やせます。

機能

ユーザの購買履歴や行動履歴を解析し、レコメンド表示

行動履歴から抽出
ユーザーの購買履歴やクリック履歴、といった行動履歴から、協調フィルタリングというアルゴリズムをベースとした独自エンジンにて相関関係を算出します。結果として、各アイテムに対して、購買見込みや閲覧見込みの高いアイテムを抽出することが可能です。
高精度
独自の統計的アルゴリズムの採用により高精度なマッチングを実現。マッチング対象やサイトの特性に合わせて、適切な結果を抽出するためにパラメータをカスタマイズすることが出来るので、よりサイトに適した高精度マッチングが可能です。
導入が容易
計算サーバ導入型のシステム構成となっているため、既存のシステム変更を最小限で抑えることが可能です。またアクセスログからの算出も可能なため、既にサイトを運用されている場合は、履歴データを一からとりなおす必要もございません。
スケーラビリティ
計算スピードは汎用的なサーバでも早いことに加え、計算自体を並列的に行うことができるため、扱えるデータ量に対するスケーラビリティを保有しております。小規模から超大規模サイトまで各々のサイト規模にあった 最適なスケールのご提案が可能です。

柔軟なチューニング、パーソナライズに対応

効果的なレコメンド結果を抽出
アクセスログを利用することにより、アイテム間の距離をランキングし、より近しいアイテムを提案します。
マーケティングを戦略的に実現
シーンによってレコメンドのルールを使い分け、一番パフォーマンスの高いレコメンドを組み込みます。 例えば、シャツを探しているシーン(購入前)には、アクセスログにより他のシャツをレコメンドし、シャツを購入したシーン(購入後)には、他のユーザーの購買ログによりシャツ以外の商品をレコメンドします。
パーソナライズ(マイページ)実現
ユーザが見たアイテム、コンテンツを記録し、次回訪問した際にそれらと近いアイテムやコンテンツを自動的に表示させることでユーザにとってパーソナライズ化されたページができます。

導入実績

トヨタ公式サイト

Oct 01, 2009 -

トヨタ自動車株式会社

レオパレス21

Apr 02, 2009 -

株式会社レオパレス21

価格

ASPご利用料金:
初期費用:50万円~、月額利用料:10万円~/月

サイト規模により費用の詳細は異なりますので
個別でお見積をさせていただきます。
お気軽にお問い合わせください。

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