レコメンドサービス「ac propoza」にレコメンド効果を最適化するA/Bテスト機能を実装

複数のレコメンドアルゴリズムを効果検証/レコメンド効果を最大化

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、レコメンド表示内で異なるアルゴリズムを 均等表示し、レコメンド効果を最適化するA/Bテスト機能を2014年7月1日より提供開始しました。

レコメンドエンジンによる効果を最大化するためには、自社サイトで蓄積されるレコメンドデータを 基に、仮説検証を繰り返し、設置するレコメンド表示箇所と適用するアルゴリズムの定期的な 運用・改善が求められます。しかし、担当者にとって、「商品ページは、クロスセルとアップセルの どちらが効果的なのか?」「商品軸と顧客軸とでは、どちらのレコメンドが効果的か?」また 「レコメンドデータの収集期間が、14日間と30日間とではどちらが効果的か?」など、 レコメンド表示箇所ごとに、どのアルゴリズムが効果的であるかを検証する作業は、 大きな負荷となるため、レコメンドツールを活用できていないケースも少なくありません。

「ac propoza」の新機能では、同じレコメンド表示箇所に、異なるアルゴリズムに基づいた内容を 均等表示し、どのアルゴリズムがより効果的であるかを比較検証することができます。 新機能により、担当者は、比較したいアルゴリズムの選択から、レポーティングによる数値結果の 比較検証までを、一つの管理画面上で実行可能となり、仮説検証に基づくレコメンド運用負荷を軽減でき、 レコメンド効果を最大化することができます。

「ac propoza」が提供するA/Bテスト機能

・レコメンドA/Bテスト機能
  レコメンド表示内で異なるアルゴリズム(最大5個)に基づき均等表示する機能。
・A/Bテストのレポーティング
  表示回数、クリック数(率)、コンバージョン数(率)、売上金額、購入商品
・A/Bテストの対象項目
  アルゴリズム、データの収集期間、固定表示とレコメンド表示の比較

「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)に、 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(エーシープロポーザ)について
訪問者の閲覧履歴データと購買履歴データから好みや購買パターンを分析し、 訪問者の傾向に基づいたコンテンツや商品アイテムを自動推奨するレコメンドサービスです。 訪問者一人一人の興味や関心度に合わせて自動推奨するパーソナルレコメンドをはじめ、 異なるジャンルや価格帯が上位の商品アイテムを自動推奨(注1)や、 購入者の時間概念を取り込み購入確率の高い商品アイテムを自動推奨(注1)する機能を提供します。 商品検索のマッチング機能と関連商品のアップセル・クロスセルを促す自動推奨機能により、 売上収益の拡大を実現します。
『ac propoza』は、アクティブコアの自社開発製品です。
(注1)「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」 は、特許を取得しています。

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