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teamLabRecommend / チームラボレコメンド
ユーザの行動履歴やアイテムのテキスト情報を解析し、アイテム間の相関関係を算出したり、パーソナライズ化されたおすすめ情報を提供することができます。
レコメンドのアルゴリズムは協調フィルタリングやコンテンツマッチ技術をベースとし、Matrix Factorizationやディープラーニングを利用して、ログの少ない商品にも最適なログ補完を行うなど、最新のモデルを取り入れています。
さらに、画像解析技術 ✕ ディープラーニングを活用したレコメンドも提供しています。
- 価格
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TECHNOLOGY
機能
パーソナライズレコメンド
ユーザごとにページを自動構成することができます。ページがすべてパーツから構成され、そのパーツはすべてパーソナライズが可能な箇所となります。パーツの中身はユーザの行動やユーザ層にあわせて変えることができます。
例えば、あらかじめ用意した「価格が似ている商品」「ブランドが近い商品」「特徴が似ている商品」「一緒にみられている商品」など様々なパーツをランダムに一度に出していき、その後徐々にそのユーザの行動から学習し、ユーザごとに最適なパーツをレコメンドしていくことができます。
また、運用の中でパーツの入れ替えや、優先度の変更など、開発なく実行することが可能です。
パーソナライズメール&PUSH
ユーザの行動ログからレコメンド商品のメルマガ配信をする、カートイン未購入商品について翌日にリマインドのPUSH通知をする、休眠リスクの高まるタイミングでユーザにメールを配信する、誕生日にレコメンド商品を載せたクーポンメールを配信するなどがおこなえます。
内容やタイミングがパーソナライズされたメール＆PUSHは開封率、クリック率を向上させ、サイトへの誘導率を向上させます。
画像認識エンジン
ディープラーニングを使って画像を解析し、ユーザが見ている商品に近い商品をおすすめすることができます。
例えば、コーディネート写真を解析してファッションアイテムをレコメンドしたり、イラスト画像を解析して色と形状が似たイラストを選出する、不動産サイトで間取りを解析して似た間取りをおすすめすることができます。
進化していくアルゴリズム
チームラボレコメンドでは、レコメンドのアルゴリズムとして協調フィルタリング、コンテンツマッチ技術をベースとしています。さらに、Matrix Factorization、画像認識技術やディープラーニングを取り入れることで、ログのない商品でも画像や商品属性、テキスト情報などから、サイトを利用しているユーザーの傾向を加味してレコメンドすることができます。
また、今までもユーザの行動履歴を分析し商品に関わる属性をユーザに紐付けることは可能でしたが、膨大なデータや大量のリクエストを処理するには1日に数回バッチで処理することが限界でした。「リアルタイム伝搬」という機能では商品に関わる属性をユーザに紐付けることを”リアルタイム”で処理することが可能になります。例えば、よく見る商品のカテゴリをリアルタイムに検出してそのカテゴリに絞り込んだレコメンドをするといったことができるようになります。
チームラボ社内に最新のアルゴリズムを研究している開発エンジニアがおりますので、ビジネス固有の課題を解決するソリューションとして提供することが可能です。
連携パッケージ
レコメンドの出力先として以下のパッケージを利用することが可能です。
・チームラボCMS
・チームラボEC
・チームラボAIbot
・チームラボ配信サービス
上記以外に、チームラボDMPで分析した結果をユーザの属性として連携しレコメンドの精度向上をすることが可能です。
機能一覧
・協調フィルタリングレコメンド機能
・コンテンツマッチレコメンド機能
・パーソナライズレコメンド機能
・ランキング機能
・行動履歴（閲覧履歴や購買履歴など）機能
・リマインダ機能
・同時購買ログレコメンド機能
・強制表示機能
・補填表示機能
・グルーピング機能
・絞込機能
・ホットブースト機能
・ユーザセグメント機能
・A/Bテスト自動最適化機能
・タグ抽出機能
・レコメンドメール機能
・マスタデータ更新WEBAPI
・分析データ連携機能
・レポート機能
・属性伝搬自動学習
・オフラインデータ（POSなど）取り込み
・ユーザ属性データの取り込み
効果
業界不問、WEBリアル不問
チームラボレコメンドは大手ECからメディア、不動産、求人、ウェディングなど様々な業界に導入されています。
月間1億PVを超える大規模サイトや、1000万アイテム数を扱うサイトへの導入実績があり、大量データ・大量アクセスに耐えられる技術を持っています。
中小規模サイトへの簡単でスピーディな導入も可能です。
また、アプリはもちろん、レシートやサイネージなどのリアル店舗への連携等、幅広く活用されています。
EC系
インテリア・雑貨、アパレル、食料品・日用品、旅行、チケット、おもちゃ・ゲーム、スポーツ
メディア系
テレビ、新聞・メディア、書籍、教育、音楽
問い合わせ系
レンタル業界、不動産、金融、ウェディング、求人
コーポレート系
製造業、自動車メーカー
継続的な改善で1年後に１５０％アップ
チームラボレコメンドを導入後、DMPを活用した改善の取り組みを行い、レコメンド経由の売上を前年比１５２％を実現しました。
売上のベースアップを実現
大手アパレルサイトでは、サイト全体売上の２０％をレコメンド経由で達成しました。
回遊効果から売上増に貢献
大手小売ECでは、訪問客の６１％がレコメンド商品を検討し、２９％が商品購入に至りました。
アップセル／クロスセルによる客単価向上
レコメンド経由商品を購入したユーザの客単価が１５％アップし、売上純増に寄与しました。
価格
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