関連性の高いレコメンデーションによる1対1のショッピング・エクスペリエンス 売上やクリック・スルー率を引き上げ、カスタマー・エクスペリエンスを改善する商品のレコメンデーション

RecommendTMは強力な機械学習エンジンによって、一人一人のお客様に対して最も関連性の高い、データ駆動型の商品レコメンデーションを選択します。

リッチレリバンス独自の機能

行動に基づいた意思決定

リッチレリバンスの特許技術により、あらかじめ設定されている125以上のレコメンデーション・アルゴリズムから、最も大きな成果を生むものが特定されます。

独自のレコメンデーションを構築

お客様に関するノウハウを利用して、目標達成に向け最善の結果をもたらすデータやストラテジーを組み合わせたアルゴリズムを構築します。

カスタマー・プリファレンス・
センター

お客様がご自身の好むカテゴリー、ブランド、および商品を指定し、それらのデータを利用してお客様に合ったエクスペリエンスを作り上げることができます。

ADVANCED MERCHANDISING

商品の属性や互換性データを利用して、クロスセルやアップセルを目的としたアンサンブル・レコメンデーションを構築します。

ダッシュボード・レポート

複数のKPIに基づくレポートを作成し、各商品とそのカテゴリーの関係性に対する効果とパフォーマンスを測定します。

マーチャンダイジング・ルール

リテールおよびブランドのマーチャンダイザーによる使用を念頭に設計された当社のルール・エンジンは、自動最適化と手動マーチャンダイジングの最適なバランスを提供します。

強力なパーソナライゼーション

Recommend™は、市場で最もマーチャンダイザーに適した最適化ツールを備えています。
Recommend™は、一人一人のお客様の行動や親和性、および活動をリアルタイムで学習し対応する125以上のアルゴリズムと、強力なアンサンブル学習を組み合わせます。

RELEVANCE IN ACTION

導入事例: BOOK PEOPLE

Book Peopleは、お客様に対し非常に革新的で魅力あるパーソナライズされたエクスペリエンスを創造し、コンバージョン率の改善につなげました。

 

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その他の資料

お客様をログインに誘導する
ウェビナー

より個人に特化したエクスペリエンスによってもたらされる価値を明らかにし、お客様をログインへと導く方法について説明します。

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ユーザー照合に関する5つの課題
ホワイトペーパー

本書では、お客様を特定しログインを促すために、どのようにユーザーID照合機能とリッチレリバンスの機能を活用するかについて説明しています。

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より多くのデータを活用しているHOMEBASE
導入事例

HOMEBASEは、ウェブサイト・エクスペリエンスの最適化とお客様のコンバージョン改善にリッチレリバンスを利用しています。

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世界有数のブランドの多くが
オムニチャネル・パーソナライゼーションに
リッチレリバンスを選ぶ理由