レコメンドサービス「ac propoza」に商品軸x顧客軸で絞り込むフィルタリング機能を実装

ユーザの価格志向性、商品カテゴリ情報とユーザ属性情報の掛け合わせ条件から絞り込み

株式会社アクティブコア(本社:東京都港区 代表取締役社長:山田賢治 以下、アクティブコア)は、 レコメンドサービス「ac propoza」の新機能として、ユーザ毎の価格志向性や、 複数の商品カテゴリ情報と属性情報を掛け合わせた条件に合わせて、 レコメンド結果をフィルタリングする機能を2014年4月1日より提供開始しました。

「ac propoza」の新機能では、ユーザが閲覧している商品の価格帯から、 対象ユーザの価格志向性を判別し、レコメンドする商品を高級商品や低価格商品に 絞り込むことができます。また、対象商品に属する複数のカテゴリ情報やユーザ属性情報を 掛け合わせた条件から、レコメンド情報をフィルタリングすることができるため、 商品の検索条件に合わせてレコメンドする商品や、顧客ランク別にレコメンドする商品を、 商品軸や顧客軸でフィルタリングすることができます。

これにより、商品の価格帯が異なり、商品属性として、 複数の商品カテゴリ情報を持っている商品を数多く提供しているアパレル・ファッションECをはじめ、 不動産・賃貸物件検索、転職・人材紹介、旅行・トラベル、オフィス通販に代表されるような ECサイトや通販サイトにおいて、単に商品の閲覧や購買の関係性から関連商品を推奨するのではなく、 ユーザの価格志向性や商品カテゴリ(ブランド、ジャンル、分類、カラー、サイズなど)、 ユーザ属性(性別、年代、居住地、顧客ランクなど)の情報を掛け合わせてフィルタリングできるため、 ユーザ一人ひとりに、よりパーソナライズ化された商品をレコメンドすることができるようになります。

レコメンドサービス「ac propoza」のフィルタリング機能

追加された新機能は以下のとおりです。

1. ユーザが閲覧している商品の価格帯から、対象ユーザの価格志向性に合った商品を自動推奨する機能。
2. 商品が持つ複数のカテゴリ情報を掛け合わせた条件と関連性の高い他の商品を自動推奨する機能。
3. ユーザ属性と関連性が高い商品を自動推奨する機能。
ac propoza(エーシープロポーザ)について
「ac propoza」は、サイト訪問者の行動履歴と購買履歴から、「商品の関係性」「コンテンツの関係性」「行動履歴の関係性」のアルゴリズム(演算処理)に基づき、 関連性の高い商品アイテムや関連コンテンツや、訪問者一人ひとりにパーソナライズ化した 商品アイテムやコンテンツをレコメンドすることができます。 アクティブコアは、ユーザ単位の行動分析技術を中核(コア)、 CRMデータとWeb行動履歴を統合した顧客分析と、顧客一人ひとりをパーソナライズ化する レコメンド・ターゲティングを活用し、顧客ロイヤルティの構築・維持と マーケティングROIの向上を実現します。
「ac propoza」は、アクティブコアの自社開発製品です。
(*)「価格帯が上位の商品アイテムを自動推奨」「購入者の時間概念を反映して購入確率の高い 商品アイテムを自動推奨」「URL情報から関係性を判別して関連コンテンツを自動推奨」する機能は、 特許を取得しています。

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