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現状のサイトに導入できる
データの入出力を担うAPI部分について、導入側の仕様要望に合わせて実装します。
サービス側は、従来の入出力形式を保ちながら実装できるため、導入の工数を削減し、改修リスクを軽減することができます。
レコメンドエンジン ZETA RECOMMENDが選ばれる理由
ZETA CX シリーズのレコメンドエンジンはソフトウェアとしての性能だけでなく、システム環境・スタッフの技術力・知見・サイトに合った機能の提案力など、すべての要素が高い水準で提供されています。
各業界を網羅した多数の実績
『アパレル』『家電』『食品』『CD/DVD・書籍』『家具・オフィス用品』『百貨店・ブランド』『レジャー・エンタメ予約』『ニュース・メディア』など、さまざまな業界における大手ECサイトへの実績によりサイトや取り扱うサービスに合わせた機能の提案、運用を実現します。
運用負荷を軽減しマッチングロジックの精度を向上
機械学習と実運用の導入により作業を効率化。デバイスやフェーズに沿ったおすすめ・ユーザーによるおすすめの出し分け・場面によって異なるロジック構築など、当社のエンジニアによる経験や事実に基づく実装、運用の実現によりサイトを運営するご担当者様の運用負荷を軽減します。
可用性・高速処理を実現する優れたインフラ力
冗長化構成による安定稼働を実現。また、スケーラビリティ・パフォーマンス・並列処理・リアルタイム性・マッチングロジック・大規模計算など膨大なデータを高速に処理する優れたインフラ力を備えています。
導入するECサイトの特性に合わせてご提案
フルカスタマイズ型のレコメンドだからこそ実現できる高度なパーソナライズ
サービスに合わせたモデルを提供
レコメンドの効果を最大化する非常に重要な要素がモデルですが、サイトで取り扱う商材・サービスの特性によってロジックが全く異なります。ZETA RECOMMENDでは、長年蓄積してきたノウハウで、それぞれのサービスに最適化したモデルを実装します。
Eメール、DMP、SNSとの連携が可能
パーソナライズしたレコメンド情報は、Eメール配信、広告配信、SNS連携など外部のシステムにデータを連携させることができます。購入前に離脱したユーザーにリマインドとしてレコメンドを配信する、広告を表示するといった活用方法があります。
レコメンドエンジン の導入事例
− お客様の声 −
株式会社ストリーム様
【MarkeZineインタビュー記事】
『レコメンドエンジンは導入後のチューニングが肝要、ストリームとゼロスタートのチームワークに迫る』
レコメンドに関するコラム
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Asuka Murakami
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Asuka Murakami2018-12-05 17:00:422019-07-24 09:23:41オススメとレコメンド
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ito
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ito2017-03-15 17:00:412017-12-14 15:39:37レコメンドで商品 相関 がうまく働かない時のアプローチ
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ito
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ito2017-02-16 16:00:452017-12-14 16:22:16レコメンド とは？
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ito
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ito2016-04-27 10:00:342017-12-14 18:09:58空気のように当たり前となるレコメンド