レコメンドなら EC-RECOMMENDER (レコメンダー) 最先端のレコメンドエンジン

レコメンドによるサイトの活性化

常に流動性の高い活きた情報を表示するために、弊社のEC-RECOMMENDER（レコメンド）を利用することで、ＥＣサイトに活性感を出しました。

• 各カテゴリでのランキング＋急上昇ピックアップ

• 各カテゴリでの１位をまとめてレコメンド

• A/Bテストによるレコメンド表示の自動最適化

• 閲覧者の趣味嗜好に合わせ、一人ひとりに異なるレコメンドを表示

• 実数値に基づいたレコメンド｜アップセル・クロスセルに効く

• 表示項目を補足できるレコメンド

• トラッキング結果をマーケティングに活かす

• レコメンド導入の効果

各カテゴリでのランキング＋急上昇ピックアップ

左が『ゲームＰＣ』、右が『デスクトップＰＣ』です。
赤枠の箇所では『カテゴリのランキング（売上げの高い上位３商品）』を表示しています。
青枠の箇所では『閲覧しているユーザー数が急上昇した商品』を表示しています。

各カテゴリでの１位をまとめてレコメンド

上から
■デスクトップパソコン
■ノートパソコン
■ゲームパソコン
『各カテゴリのカテゴリランキング１位の商品』を表示しています。
ランキングデータは、約1ヶ月以上の集計を元に、直近データの重みを上げて表示するため、常に人気商品が表示されます。
新製品もある程度の売り上げが溜まるとランクインしやすくなります。

閲覧者の趣味嗜好に合わせ、
一人ひとりに異なるレコメンドを表示

閲覧者毎に蓄積した傾向データを活用することで、一人ひとりの趣味嗜好に合わせてレコメンド表示を切り替えました。
趣味嗜好に合わせたカテゴリ別(コアi7プレミアパソコン、リーズナブルでスリムなパソコンなど)の商品ランキングです。

実数値に基づいたレコメンド
アップセル・クロスセルに効く

～アマゾン.comで行われていることをあなたのサイトでも～
○％の人が、このページの商品を購入しています。

表示項目を補足できるレコメンド

販売数が少なすぎるような場合にも、体裁整えて出力可能
デザイン上漏れのない形で、レコメンドが出力されます。

表示するデータが不足している際は、
3商品までが、 Aを見た人はA 40%購入 B を30% Cを30% で終わったとすると。
Aに関連している商品として、D Eを並べて、5商品分の枠を埋める。
という施工を行いました。

レコメンドでのトラッキング結果をマーケティングに活かしています

見られているが、売れ行きの落ちた商品などをアラート
毎日のメールで、登録アドレスへ、アラートを左記グラフと共に届けます。
価格帯の調整などに役立てます。

レコメンド導入の効果

購入効果率：7.38 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：16.06 ％

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。