「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。
チームラボレコメンデーションを導入すると、商品詳細ページに自動的にオススメ商品を表示させることができます！
ユーザーの購買履歴や行動履歴などのデータを解析することにより、潜在的な見込み購買商品を自動的に抽出し、
効果的なWEBマーケティングを実現させる最先端テクノロジーです。
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。
ルール設定型のエンジンではないために、一度導入をしたあとは、基本的には 全自動ですべてのアイテムに対してレコメンド
(オススメ) を表示し続けることが可能です。
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。
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。
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。
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。
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。表示の仕方を工夫できる！
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。
レコメンデーションの表示方法を工夫することで、ユーザーの注目度を上げ、表示中クリック率の向上を図ります。
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