EC-RECOMMENDER(レコメンド)の導入事例
EC-RECOMMENDERは目的に合わせて、レコメンドをカスタマイズ可能です。
商品データと連携してレコメンド
商品データの中から、ある条件によって絞り込んでレコメンドします。
ある条件とは、カテゴリ、新着商品、売れ筋、お買い得商品、在庫情報などです。
EC-RECOMMENDERの設定は自由度が高いため、店舗の方針にフィットした条件で
レコメンドできます。
ユーザ毎の購買行動を分析してレコメンド
ユーザ毎の購買行動から、レコメンドします。
あるユーザが商品を閲覧したり、その商品をカートに入れるなどの購買行動を基に、
そのユーザの趣味嗜好にあった商品をレコメンドします。
全体の購買行動を分析してレコメンド
サイト利用者全体の購買行動から、現在表示されている商品と、
同時に購入されている商品をレコメンドします。
統計的に購入される確率が高い商品を表示することで、
ユーザの関心を惹き、サイトの利便性も向上します。
レコメンド導入の効果
購入効果率:4.90倍
レコメンドで出力した商品へ遷移しなかった人の 購入率 と
レコメンドで出力した商品へ遷移した人と購入率の比較です。
PV上昇率:15.43%
レコメンドを使用していなければ、そこで離脱していると仮定したPVと
レコメンドを使用している現サイト上のPV
を比較したPV伸び率です。
EXPLOSION SEARCH(検索)の導入事例
EXPLOSION SEARCHは、検索結果の絞込みルールや表示順について、
自由度の高いカスタマイズが行えることが特徴です。
例えば、検索キーワードに適した絞り込み用サブカテゴリを
生成することができます。
次の例は「旅行」と「ダイエット」で検索した結果ですが、
それぞれ左側に生成されたサブカテゴリが異なっているのが分かります。
他にも、EC-RECOMMNEDERのトラッキング結果と連携して、
人気商品を検索結果の上位に表示することなども可能です。
ご利用について、コメントをいただきました
検索エンジンの強化とレコメンドエンジンの導入は、当社のECモールにとって課題でした。
EXPLOSION SEARCHとEC-RECOMMENDERを導入したところ、最適な検索結果の表示や、
購買行動を分析したレコメンド表示により、お客様にとって使い勝手の良いECモールにすることができました。
検索結果表示までの時間も短縮することができ、非常に満足しております。
今後ともお客様により快適な購入体験をしていただくために、検索やレコメンドを活用していきたいと思います。
ご担当者様より