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- 業界やオン・オフラインを問わない汎用性
- 月間1億PV以上もの大規模サイトにおける実績あり
- レコメンド出力先として同社のCMSやAIbotと連携
協調フィルタリングとコンテンツマッチを基本としたレコメンドエンジン。ユーザーと商品情報を分析・紐づけることで高度なパーソナライゼーションを実現します。
2023年01月17日 最終更新
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | クラウド / SaaS / ASP | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| 参考価格補足 | 要問合せ | ||
製品詳細
最新アルゴリズムで進化を続けるレコメンドエンジン
teamLabRecommendとは
ユーザーの行動履歴と商品情報を分析し、パーソナライズしたレコメンドを提示するシステムです。協調フィルタリングとコンテンツマッチを中心とし、ディープラーニングやMatrix Factorizationも駆使しておすすめ商品を表示します。
導入されてきた業界は多種多様です。大手のECサイトから不動産、ウェディング、求人など幅広い分野で利用されてきました。月間1憶PV以上ものサイトや、1,000万もの商品を取り扱うサイトデモ導入され、大規模な運用にも耐えられるシステムです。もちろん、中小規模のサイトにも対応しています。
teamLabRecommendの強み
【継続的な取り組みで売り上げを2.5倍に】
teamLabRecommendは、わずか1年で売上額を150％以上アップさせた実績を持ちます。レコメンド経由の購買が伸び、売上向上に寄与しました。また、アパレルにおける別のサイトでは、サイト全体の売上額のうち2割をレコメンド経由で獲得するなど、豊富な実績を誇ります。
【サイト内回遊を増やして売り上げにつなげる】
ある大手小売ECサイトでは、サイト訪問ユーザーの約6割がレコメンド商品の購入を検討しました。そして、29％が実際に購買に至るという成果を上げています。本来であればサイトを離脱したはずのユーザーをレコメンドにより引き留め、着実に購買へ導く効果が期待できます。
【アップセルとクロスセルでLTV向上】
新規顧客の獲得と同様に、既存顧客のLTV向上も欠かせない観点です。teamLabRecommendはレコメンドによってアップセル・クロスセルを図り、売上額増加を実現します。
【進化を繰り返すアルゴリズム】
日々新しいアルゴリズムの研究に励むエンジニアにより、teamLabRecommendは進化を続けています。たとえば、以前はユーザーの行動履歴を分析して商品と紐づけるのに多くの時間を要していました。バッチ処理で対応するのが精いっぱいで、リアルタイムな反映は容易ではありませんでした。しかし、現在搭載されているリアルタイム伝搬機能では、商品の属性をリアルタイムにユーザーと結びつけます。どのようなカテゴリの商品を閲覧しているのか、リアルタイムに把握してレコメンド内容に反映させることが可能です。
teamLabRecommendでできること
【パーソナライズレコメンド】
ページをパーツの集合として構築し、ユーザー単位で表示するパーツの中身を変更させることができます。「同価格帯の商品」「類似した特徴を持つ商品」などいくつかのレコメンドパーツを設定し、ユーザーの行動データを収集しながら最適な表示内容を模索することが可能dす。パーツの入れ替えや優先度の変更は、開発を行うことなく行えます。
【パーソナライズメール＆PUSH】
ユーザーの行動ログを踏まえて適切なアプローチを実現する機能です。レコメンド商品をメールで紹介したり、カートに入れたまま未購入の商品についてリマインドのPUSH通知を送ったりできます。誕生日メールやクーポンの配布も可能です。
【画像認識エンジン】
商品画像を認識し、レコメンドに役立てる機能です。ユーザーが頻繁に閲覧している商品の画像と分析することで、視覚的に類似した商品をレコメンドできるようになります。アパレル業界や不動産業界など、外観が重要視される商品を扱う際に価値を発揮します。
仕様・動作環境
teamLabRecommendの仕様、動作環境
| 機能・仕様 |
|---|
| 主な機能 | パーソナライズレコメンド パーソナライズメール＆PUSH 画像認識エンジン 協調フィルタリングレコメンド コンテンツマッチレコメンド パーソナライズレコメンド ランキング 行動履歴 リマインダ 同時購買ログレコメンド 強制表示 補填表示 グルーピング 絞込 ホットブースト ユーザセグメント A/Bテスト自動最適化 タグ抽出 レコメンドメール マスクデータ更新WEBAPI 分析データ連携 レポート 属性伝搬自動学習 オフラインデータ取り込み ユーザ属性データ取り込み |
|---|
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | - |
| API連携可否 | 不可 |
| 導入企業カスタム有無 | 不可 |
企業情報
| 会社名 | チームラボ株式会社 |
|---|---|
| 住所 | 〒101-0052 東京都千代田区神田小川町2-12 小川町進興ビル 6階 |
| 設立年月 | 2000年12月 |
| 事業内容 | ■WORKS クライアントの課題や要望を様々な角度から調査・分析。システム設計・企業ブランディング・ネットワーク構築を始めとした、最新のテクノロジーによる、最適なソリューションをご提案します。 ■PRODUCT 検索エンジンやデジタルソリューション、また学びの仕組みとなるものを創っています。 ■ART 次々に開発されるテクノロジーにより、芸術表現も無限の可能性を持つようになりました。チームラボは各技術のスペシャリスト達がそれらを最大限に活用し、まったく新しい体験ができる作品を制作しています。 ■ARCHITECT デジタルを画面の中だけではなく、空間そのものを使って体感できる空間をつくることで、デジタルとリアルがあいまに共存する空間をデザイン。生産性とクリエイティビティが上がるオフィスデザインをします。 |
レコメンドエンジン
レコメンドエンジンとは？
レコメンドエンジンは、ユーザーの行動データや嗜好に基づいて商品やコンテンツを自動提案するシステムです。パーソナライズ機能、リアルタイム分析、ABテスト機能を搭載し、売上向上と顧客満足度の向上を支援します。ECサイト運営部門やマーケティング部門で活用され、効果的なプロモーション活動を実現します。
比較表つきの解説記事はこちらレコメンドエンジンのおすすめ製品11選比較！選び方も解説
『teamLabRecommend』とよく比較されているレコメンドエンジン
IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、チームラボ株式会社の 『最先端を行く高機能レコメンドエンジンteamLabRecommend』（レコメンドエンジン）に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。
