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サイトに訪れる人ひとりひとりに、それぞれ違うおもてなしをしたいと思いました。
顧客、会員の属性、メールの反応、サイトでの行動履歴を元に最適なコンテンツを自動でレコメンド。
閲覧しているコンテンツとユーザー類似度を計算して自動でレコメンド、
ユーザーの属性、行動履歴を元にルールを作ってレコメンド、
ユーザーの好みを調べるABテスト、流入元別にコンテンツを切り替えるLPOを搭載しています。

目的に合わせたレコメンドが利用できます。

自動レコメンド、ルールベース、ABテスト、LPO
4種類のレコメンドが利用可能。自動レコメンドとは「協調フィルタリング」

実績が多い著名なレコメンドエンジンを搭載

自動レコメンドはApache Mahoutを利用
「あなたにおすすめのコンテンツ」「この記事に似た記事」をレコメンドするためにフリーの機械学習ライブラリ「Apache Mahou」を搭載

外部サービスにレコメンドを登録することなくCMS内で完結

おすすめするCMS内のコンテンツを設定
「レコメンドコンテンツ」という箱におすすめするコンテンツを指定します。

送信した結果の反応も把握。のちの改善対策に

対象ユーザーの抽出にはビュー、オーディエンスフィルター。問合せ、顧客など対象のユーザーの属性(住所、職種など)とそのユーザーの行動履歴(サイトアクセス)を組み合わせて対象を絞れます。

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レコメンデーションNew

機械学習による協調フィルタリング・ルールベースによるレコメンド、ABテスト、LPO。匿名ユーザーも利用可能

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