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レコメンドエンジン ZETA RECOMMEND

パーソナライズされたレコメンドによる潜在ニーズ発掘で収益とユーザ満足度を向上

「この商品を買った人はこんなものも買っています」

これに加えてもっとお客様一人一人に寄り添ったレコメンドをしたい。
商品が持つ機能、好きなブランド、価格帯、季節やイベント。

様々な情報を元に、本当のオススメを提案するレコメンドエンジン。
それが『レコメンドエンジン ZETA RECOMMEND』です。

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。

サイト内検索エンジンは
こちら

ユーザーの特徴を把握しパーソナライズされたオススメを提供

購買履歴や閲覧履歴、検索履歴などの行動履歴を元にした各ユーザーの特徴づけを行い、リアルタイムにレコメンドを提示します。
高度なレコメンドテクロノロジーにより、長期間にわたってユーザー個々の特徴を機械学習し、パーソナライズされたコンテンツのオススメを実現します。

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

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。

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。

サイト内検索エンジンは
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ZETA CX シリーズは導入前に詳細にヒアリング
導入後も継続してサポート

継続的な効果測定でレコメンドの精度・収益をさらに向上

徹底的なチューニング

導入時はもちろん、導入後の運用段階においてもレコメンドのロジック最適化にはチューニングを継続的に行う必要があります。
A/Bテストを継続的に実施し、ロジックを最適化することによって収益とユーザー満足度の向上を実現します。

キャリア品質

ZETA CXが選ばれる理由の一つとして、エンジンそのものの精度の高さがあります。徹底した要件定義とノウハウを持った専任のエンジニアによるカスタマイズ・チューニングは、これまでのシステムではできなかったパーソナライズされたレコメンドを実現します。

− 現場からのメッセージ −

レコメンドは導入前の1ヶ月より、導入後の1ヶ月の方が重要です。

導入時に行ったチューニングを最適化させて行くには、 導入後のA/Bテストによる効果測定や継続的なサポートが重要な意味を持っています。

ZETA RECOMMENDは導入後も担当営業・エンジニアによる手厚いサポートで提案・運用改善し、サイトを最適化すると共に売り上げを伸ばし続けるエンジンなのです。

レコメンドエンジン の導入事例

株式会社共同通信デジタル様

株式会社イトーヨーカ堂様

株式会社ストリーム様

株式会社Francfranc様

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− お客様の声 −

株式会社ストリーム様

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【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』

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