この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています [インターネット]
本日はネットショップに組み込みたいレコメンデーションについて紹介してみたいと思います。
レコメンデーションを簡単に説明すると、ECサイトでよく見かける「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった、関連アイテムをお薦めするシステムですね。
■レコメンドの説明
レコメンドとは、利用者が関心を持ちそうな情報を推薦する手法のこと。
ネット上の情報量の増大で目的に沿った情報収集が困難になるにつれ、利用者に対する効果的な情報提供手法として重要度が高まっている。
EC（電子商取引）サイトでよく使われている。利用者が見ている商品に関連性が高い商品をレコメンドして衝動買いを誘い、売り上げを伸ばすのが狙い。
レコメンドには様々な手法がある。代表的なものが、レコメンド ＥＣサイト「Amazon.co.jp」で、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」のように使われている「協調フィルタリング型」。
利用者と興味や関心が似た人々をグループ化して、利用者がまだ見ていない情報を提供する手法。
ただし、情報の閲覧数や商品の販売数など分析対象とするログデータが多くないと、精度の高いレコメンドにはならない。
そのため中小のサイトでは導入しにくい。レコメンドにはほかにも、色や形、機能といった商品属性から似た商品を判断して情報提供する手法や、専門家がその人にあった商品を提案する手法などがある。
レコメンド サイトを手軽に導入できるASP（アプリケーション・サービス・プロバイダー）型のレコメンドソリューションが増えており、レコメンド 導入サイトは広がっている。
また、画面が狭く一度に提供する情報量が限られるケータイでは、パソコン向けよりもレコメンド エンジンの重要度が高いため、需要が高まると見られる。
各社によってレコメンド 料金は異なるが、それ以上のパフォーマンスを発揮してくれるに違いない。
私が推奨するレコメンデーションサービスを紹介
■レコマド
新たにEコマース事業を立ち上げられた場合、販売実績も商品も少なく、効果に疑問がある、また成果報酬では敷居が高いなどの、理由からレコメンデーション導入を見送る場合もあるかと思います。
しかしながら、それでは、せっかくの売上向上チャンスを逃すことになってしまいます。
そのようなお客様の声を「レコマド」といった形にしてみました！
レコマドは単なるアイジェントECの機能制限モデルの廉価版ではありません。アイジェントECの高度なレコメンド技術とクリックストームの持つ閲覧情報の分析技術をベースに
・少ない商品数でも、レコメンド 効果を発揮すること
・少ないサイトアクセス情報でも、高い精度のレコメンドを実現すること
・レコメンド導入に時間とコストが掛からないこと
など、まったく新しいコンセプトで作られた、シルバーエッグテクノロジー社の新商品です。
レコメンド ＥＣに最適なレコメンデーションサービスである。
■アイジェント・レコメンダー
アイジェントシリーズは、売上を上げ顧客をサイトにつなぎとめることができるパーソナルなレコメンデーションを提供するサービスで、日本の大手ECサイトの多くに利用されています。
ソーシャルメディアの台頭により、消費者はこれまで以上に広範囲に情報がとれるようになっています。ネットワーク化した消費者たちの行動は、これまでのような合理的なパターンでは収まらないようになってきています。
アイジェントシリーズでは、高等数学と物理学の応用にて、リアルタイムでオンラインサイトの訪問者の行動履歴（購買と閲覧）から、訪問者が次に見たいと思うものを予測することができます。
変化の激しい消費者のニーズにも的確に対応することができるようになっています。
アイジェントは、まさにレコメンド サイトの決定版である。
それではまた次回。
レコメンデーションを簡単に説明すると、ECサイトでよく見かける「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった、関連アイテムをお薦めするシステムですね。
■レコメンドの説明
レコメンドとは、利用者が関心を持ちそうな情報を推薦する手法のこと。
ネット上の情報量の増大で目的に沿った情報収集が困難になるにつれ、利用者に対する効果的な情報提供手法として重要度が高まっている。
EC（電子商取引）サイトでよく使われている。利用者が見ている商品に関連性が高い商品をレコメンドして衝動買いを誘い、売り上げを伸ばすのが狙い。
レコメンドには様々な手法がある。代表的なものが、レコメンド ＥＣサイト「Amazon.co.jp」で、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」のように使われている「協調フィルタリング型」。
利用者と興味や関心が似た人々をグループ化して、利用者がまだ見ていない情報を提供する手法。
ただし、情報の閲覧数や商品の販売数など分析対象とするログデータが多くないと、精度の高いレコメンドにはならない。
そのため中小のサイトでは導入しにくい。レコメンドにはほかにも、色や形、機能といった商品属性から似た商品を判断して情報提供する手法や、専門家がその人にあった商品を提案する手法などがある。
レコメンド サイトを手軽に導入できるASP（アプリケーション・サービス・プロバイダー）型のレコメンドソリューションが増えており、レコメンド 導入サイトは広がっている。
また、画面が狭く一度に提供する情報量が限られるケータイでは、パソコン向けよりもレコメンド エンジンの重要度が高いため、需要が高まると見られる。
各社によってレコメンド 料金は異なるが、それ以上のパフォーマンスを発揮してくれるに違いない。
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■レコマド
新たにEコマース事業を立ち上げられた場合、販売実績も商品も少なく、効果に疑問がある、また成果報酬では敷居が高いなどの、理由からレコメンデーション導入を見送る場合もあるかと思います。
しかしながら、それでは、せっかくの売上向上チャンスを逃すことになってしまいます。
そのようなお客様の声を「レコマド」といった形にしてみました！
レコマドは単なるアイジェントECの機能制限モデルの廉価版ではありません。アイジェントECの高度なレコメンド技術とクリックストームの持つ閲覧情報の分析技術をベースに
・少ない商品数でも、レコメンド 効果を発揮すること
・少ないサイトアクセス情報でも、高い精度のレコメンドを実現すること
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レコメンド ＥＣに最適なレコメンデーションサービスである。
■アイジェント・レコメンダー
アイジェントシリーズは、売上を上げ顧客をサイトにつなぎとめることができるパーソナルなレコメンデーションを提供するサービスで、日本の大手ECサイトの多くに利用されています。
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アイジェントシリーズでは、高等数学と物理学の応用にて、リアルタイムでオンラインサイトの訪問者の行動履歴（購買と閲覧）から、訪問者が次に見たいと思うものを予測することができます。
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アイジェントは、まさにレコメンド サイトの決定版である。
それではまた次回。
タグ：レコメンデーション
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