アクティブコア、レコメンドサービス「ac propoza」に 商品軸と顧客軸で絞り込むフィルタリング機能を実装

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(エーシープロポーザ)」の新機能として、ユーザ毎の価格志向性や、複数の商品カテゴリ情報と属性情報を掛け合わせた条件に合わせて、レコメンド結果をフィルタリングする機能を2014年4月1日より提供開始しました。

図1「ac propoza」フィルタリング機能イメージ

レコメンドサービス「ac propoza」
http://www.activecore.jp/service/propoza/index.html


「ac propoza」の新機能では、ユーザが閲覧している商品の価格帯から、対象ユーザの価格志向性を判別し、レコメンドする商品を高級商品や低価格商品に絞り込むことができます。また、対象商品に属する複数のカテゴリ情報やユーザ属性情報を掛け合わせた条件から、レコメンド情報をフィルタリングすることができるため、商品の検索条件に合わせてレコメンドする商品や、顧客ランク別にレコメンドする商品を、商品軸や顧客軸でフィルタリングすることができます。

これにより、商品の価格帯が異なり、商品属性として、複数の商品カテゴリ情報を持っている商品を数多く提供しているアパレル・ファッションECをはじめ、不動産・賃貸物件検索、転職・人材紹介、旅行・トラベル、オフィス通販に代表されるようなECサイトや通販サイトにおいて、単に商品の閲覧や購買の関係性から関連商品を推奨するのではなく、ユーザの価格志向性や商品カテゴリ(ブランド、ジャンル、分類、カラー、サイズなど)、ユーザ属性(性別、年代、居住地、顧客ランクなど)の情報を掛け合わせてフィルタリングできるため、ユーザ一人ひとりに、よりパーソナライズ化された商品をレコメンドすることができるようになります。

▼新バージョンに追加されたレコメンドフィルタリング機能
1. 価格フィルター
ユーザが閲覧している商品の価格帯から、対象ユーザの価格志向性に合った商品を自動推奨する機能。

2. カテゴリフィルター
商品が持つ複数のカテゴリ情報を掛け合わせた条件と関連性の高い他の商品を自動推奨する機能。

3. 属性レコメンド
ユーザ属性と関連性が高い商品を自動推奨する機能。

フィルタリング機能イメージ：
http://www.atpress.ne.jp/releases/45143/img_45143_1.png


「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する機能を提供します(注1)。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。
http://www.activecore.jp/service/propoza/index.html

(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。

ac propozaサービス費用(税別)：
初期費用　30万
月額費用　10万～


【アクティブコアについて】
所在地　： 東京都港区新橋3-5-10　新三ビル3F
設立　　： 2005年2月2日
資本金　： 1,000万
代表者　： 代表取締役社長　山田 賢治
事業内容： インターネット業務に対する行動ターゲティングソリューションの提供。
　　　　　≪ソフトウェア開発とウェブシステム構築≫
　　　　　・インターネット効果測定サービスの提供
　　　　　・行動ターゲティングによるビジネス効果測定
　　　　　・レコメンド/データマイニング開発
　　　　　・CRM分析システムの開発