Logreco(ログレコ)

Logreco(ログレコ)

高精度アルゴリズム搭載 サイト内レコメンドエンジン「Logreco(ログレコ)」

~ 行動履歴データを活用して顧客と商品の最適なマッチングを実現! ~

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レコメンドメール

従来より、メールマガジンはユーザーをサイトに誘導する手段として広く使われていますが、多くのユーザーは興味のない情報が掲載されたメールマガジンが手元に大量に届くことに対して疲弊しており、誘導ツールとしてのメールマガジンは、いかにユーザーに興味をもってもらえるかが課題であるといわれています。多くのサイトでは、会員登録時に取得した性別・年齢・地域などの属性情報や趣味嗜好のデータをもとにターゲティングしたメールを配信していますが、「Logreco」のレコメンドメールは、ユーザーの行動履歴を取得することで、ユーザーごとにパーソナライズされたメールを配信することが可能です。ユーザー個々におすすめ商品をメールで案内できるため、高い効果が期待できます。

従来のメールマガジン

レコメンドメールの仕組み

レコメンドメールの仕組み

メール配信用レコメンドロジックについて

行動履歴データを活用したパーソナライズルール

ユーザー向けに配信している定期メールマガジンにて、ユーザーの直近の商品閲覧データや購買データをもとに分析し、興味をもたれやすい商品を一人ひとりにおすすめ情報として配信することが可能です。
直近の行動をもとにユーザーの嗜好を分析することで、従来の固定商品を配信するメールマガジンに比べ、誘導率やコンバージョンを高めることが可能です。

レコメンドロジックイメージ図

ALBERTのレコメンドロジックは「情報エントロピー」を応用した独自指数を採用しております。商品間の結びつきと顧客の特徴的な嗜好性をキャッチしてレコメンドルールを生成します。

商品同士の共起によるつながり

レコメンド機能一覧

機能名 説明
パーソナライズドレコメンド ユーザー一人ひとりの閲覧又は購買に合わせ、おすすめ表示を行ないます。
全体ランキング 一定期間購入がないユーザー、まだ購入したことがないユーザーには、代替ルールとして全体ランキングをおすすめルールとして配信します。
★ 新着商品表示機能 商品データ側に保持した「発売日」「登録日」に合わせた新着商品表示が行えます。
★ 閲覧履歴表示機能 ユーザーID毎に保持された閲覧履歴をおすすめ商品として表示。
※レコメンドメールを利用するには、ユーザーID取得が条件となります。
※★印はオプション機能です。
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