AI レコメンドで実現する パーソナライズされた顧客体験

SNAPEC-FORCE Recommend

お客様の欲しいものを最適なタイミングで

SNAPEC-FORCE Recommendは、お客様一人一人に寄り添い「欲しい商品」を最適なタイミングでご提案する高機能レコメンドSaaSサービス。
パーソナライズされたレコメンドによりお客様の購買欲を促進し、売上向上を実現。
最先端のロジックにより顧客を多角的に解析し、PDCAを実践し成果に繋げます。

3つの特長

• パーソナライズ化を支援する 最先端のロジック 「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」分析により一人一人に最適なコンテンツを表示しパーソナライゼーションを強化します。
• PDCA機能で成果確認を繰り返し コンテンツ最適化 PDCA機能により成果確認、試作実行を効果的に行うことでき、コンテンツをより良いものへ最適化していくことが可能です。
• レコメンドの活用を最大限発揮できる 豊富なサービス連携 レコメンドの活用を最大限発揮するために様々な先進的なサービスとの連携を拡大。将来のさらなる活用の可能性が高まります。

提供機能

パーソナライズ化を支援する 最先端のロジック

「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」分析により一人一人に最適なコンテンツを表示しパーソナライゼーションを強化します。

最先端の顧客分析機能

	行動履歴分析（協調フィルタリング） サイト訪問者全体の閲覧履歴や購入履歴の情報を用いてアイテム間の相関性を算出します。
	アイテム属性分析（テキストマイニング） アイテムの属性情報（テキスト情報）を解析することで、アイテム間の相関性を算出します。
	訪問者導線分析 サイト訪問者個人の閲覧履歴や購入履歴の導線情報をリアルタイムに反映したレコメンドを提示可能です。
	訪問者属性分析 訪問者の性別や年代などの属性を反映したパーソナライズ性の高いレコメンドを提示可能です。

豊富なレコメンド機能

PDCA機能で成果確認を繰り返し コンテンツ最適化

PDCA機能により成果確認、試作実行を効果的に行うことでき、コンテンツをより良いものへ最適化していくことが可能です。

• ABテスト・成果確認によるPDCAサイクル

  ロジック選択などの設定はWEB画面より可能、レコメンドごとのクリック率/CV率、レコメンド利用者と非利用者のCV率/購入単価など様々な数値を確認できます。さらにABテスト、成果確認を繰り返し行いコンテンツを最適化していくことが可能です。

  

• AIによる自動最適化機能

  AIがサイト訪問者の行動情報から学習を繰り返すことで、最適なレコメンドロジックを見つけ出します。そのため工数・コストの削減や、熟練したマーケティング経験者に依存しないサービスの運用が可能となります。

  

• 効果の高いレコメンドメールで再アプローチ

  サイト上でのレコメンドだけではなく、サイト離脱者に対しても、適切なタイミングで、直前に見ていたアイテムやそのアイテムに関連する情報を自動メール配信することで、サイトへの再来を促すことが可能です。

  

• 検索キーワードボックスにサジェスト機能を追加

  SNAPEC-FORCE Recommendのデータを連携し、タグを設置するだけで検索キーワードボックスにサジェスト機能を追加できます。
  ※ SNAPEC-FORCE Search スマートサジェストとの連携事例

  

レコメンドの活用を最大限発揮できる 豊富なサービス連携

レコメンドの活用を最大限発揮するために様々な先進的なサービスとの連携を拡大。将来のさらなる活用の可能性が高まります。

先進的なパートナーサービスとの連携

導入支援

過去の導入実績や、先進的な事例の知見に基づき、サイトやデバイスに合わせたレコメンド要件の検討を支援します。実装についても、サイトのシステム環境や、PCサイト/スマートフォンサイト/アプリなどの端末環境などに合わせ、最適な実装方法を提案し、技術サポートを提供します。

改善・活用提案

管理画面で確認可能な各種数値や、他社事例・先進事例から得た知見に基づき、レコメンド要件の改善提案や他マーケティングツールとの連携などの活用提案を行います。

カスタマーサポート

サイト内検索エンジン、レビュー投稿エンジンなどの他サービスと合わせ、700サイト以上の導入事例を支えるカスタマーサポートを提供しております。サポートは標準化され、属人化せず、早いレスポンスと品質の高さを維持しております。リリース後も安心してサービスの運用をお任せいただけます。

稼働監視

24時間365日のシステム稼働監視だけでなく、データ連携エラー等の運用監視も行い、安定稼働をサポートします。

導入ステップ