レコメンド

ネットショップ担当者フォーラム 2016 セミナーレポート

広告にたよらず売上UPを実現するECサイト運営のカギは「サイト内検索」にあり

スマホ時代のECマーケティングとは? ユーザーの離脱率やカート放棄率を低減するサイト内検索の方法を解説
渡部 和章2017/2/6 8:00
ECサイトの販売力をUPするユーザスループット最適化(UTO)

ECサイトのカゴ落ち率は7割。途中離脱の防止に役立つ2つの施策

購入完了率を上げるモーダルポップアップとカゴ落ちメールについて(連載第6回)
高橋 敏郎2016/11/29 8:00
ECサイトの販売力をUPするユーザスループット最適化(UTO)

化粧品ECサイト「LUSH」の事例に学ぶ、カート投入率を高める商品詳細ページ作り

商品詳細ページからカート投入率を高めるための施策について(連載第5回)
高橋 敏郎2016/9/28 8:00
ECサイトの販売力をUPするユーザスループット最適化(UTO)

オススメだけがレコメンドにあらず。商品詳細到達率を上げる「レコメンド」枠の活用方法

レコメンドの効果測定と、表示位置とタイミングはどうあるべきか(連載第4回)
高橋 敏郎2016/6/28 8:00
検索とレコメンドで実現するEC時代の接客術

優秀な店員はなぜ接客が優れているのか? テクノロジーを活用した店舗流接客のすすめ

個々の接客の質を引き上げるには、ROIを重視したビッグデータによるアプローチが重要
山崎 徳之2016/2/23 7:00
検索とレコメンドで実現するEC時代の接客術

消費行動はオススメの仕方で変わる。購買につながるレコメンドの仕組みを理解しよう

商品購入につなげるオススメ・レコメンドには、顧客・商品のプロファイリング、マッチング力が必要です
山崎 徳之2015/8/18 8:00
検索とレコメンドで実現するEC時代の接客術

購入単価&顧客単価UPを実現するためにレコメンドの仕組みを理解しよう

集合知とか協調フィルタリングと言われる「オススメ・レコメンド」について解説
山崎 徳之2015/7/27 9:00
検索とレコメンドで実現するEC時代の接客術

レコメンド精度だけがいいのは“ダメECサイト”。商品マッチングは「UIの一般化」が重要

ユーザーニーズと商品をうまくマッチングするには、「UIの一般化」か「専門業者を利用する」が大切
山崎 徳之2015/5/26 8:00
検索とレコメンドで実現するEC時代の接客術

接客上手なECサイトを作るために知っておくべき「商品情報」と「商品知識」の違い

消費者から見て“簡単に商品が探せる要素”を含めた商品提案をする仕組みを解説
山崎 徳之2014/12/22 10:00

ZOZOが「WEAR」のビッグデータを活用したレコメンドエンジンの研究、同志社大学と共同実施

「自社サービスの検索性向上」「保有データを解析することによるトレンドの発見」「より精度の高いレコメンドエンジンの開発」といったサービスの実用化を検討している
渡部 和章1/18 10:00

購買率が3倍になったAI画像解析レコメンドを三陽商会がECサイトに導入

サイト訪問者が閲覧している商品とイメージが近い商品を、自動で表示する
渡部 和章2018/7/20 6:00

「SHOPLIST」がAI活用の画像解析レコメンド、デザインの類似性を主軸に提案

ユーザーが閲覧している商品画像を人工知能が分析し、イメージが近い商品を表示する
渡部 和章2018/4/3 9:00

ユナイテッドアローズのECも採用、シルバーエッグのレコメンドと「KARTE」がタッグ

「KARTE」と「アイジェント・レコメンダー」の連携で、レコメンド表示するタイミングや出し方を自由に設定可能
瀧川 正実2016/2/24 12:30

複数商品の組み合わせをレコメンドする「リッチコーデ」を開始、神戸デジタルラボ

既存の商品を組み合わせて、購入後のシーンや体験を提案することが可能
中川 昌俊2016/2/10 9:00

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