レコメンド設定を自動化することで継続的な最適化を目指します。
データ収集と前処理の自動化ツール（AI）で、時間を短縮します。
継続的最適化の自動化ツール（AI）を使用することで、リソースを節約します。
「レコメンドのゼロ化」により、人が介在する部分は最終調整と各ポイントでの判断のみとなり、全体で最大約89.4%の工数削減が見込めます。さらに検討のリードタイムが無くなることによる納期短縮効果により、施策改善のPDCAを2倍の速さで回してCV数を増やしていくことが可能となります。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお問い合わせください。
自動で商品の関連付けを行うシステム構築を行います、日々のレコメンド紐づけ作業から解放されます。
商品情報から、文字列情報をベクトル化⇒代替品として終売品から最も距離が近い商品を提案する仕組みを構築します。
EC上のデータを【人（ユーザー行動ベース）】と【商品（プロダクトベース）のデータを整理するため、行動履歴からの最適なレコメンドを提供します。
AIによる顧客データの分析を活用し、個々の顧客に最適なレコメンドを提供するパーソナライズドレコメンド機能を強化します。
レコメンド機能を複数のチャネル（ウェブサイト、メール、モバイルアプリなど）に統合し、シームレスな顧客体験を提供します。
異なるレコメンドバリエーションをテストし、最も効果的なレコメンドパターンを特定します。
