現在主流の協調フィルタリング方式のレコメンデーションエンジンでは、全アイテムのうち売れ筋の上位アイテムに偏ったレコメンデーション表示します。
複雑ネットワーク理論をベースにしたデクワスは各種サイトでのテスト結果で80-98%以上ものカバー率を達成。人気商品だけでなく埋もれている商品まで幅広くレコメンドします。

レコメンデーション表示率がアップすると、それに伴ってページビュー （PV）もアップします。
ある雑貨販売のECサイトでは、デクワス導入後でページビュー（PV）が55％アップ、動画サイトではページビュー（PV）が48％アップする効果が出ました。
さらに、PV数のランキングがより下位のコンテンツに大幅な伸びが見られ、ロングテールの売上が大幅に伸びています。

あるアパレル系ECサイトでは、全体の購入単価が約14,000円購入平均個数が約2.5個であるのに対して、デクワス経由の場合の購入単価は約15,400円、購入平均個数は約3.1個という結果が出ました。

全体		デクワスレコメンデーション 経由
購入単価	購入平均個数	購入単価	購入平均個数
約14,000円	約2.5個	約15,400円	約3.1個

あるアパレル系ECサイトでは、デクワス導入前に1.7%だったコンバージョン率が導入から3ヶ月後で2.1%に、5ヶ月後には2.7%まで伸びる効果が出ました。

	導入前	導入後3ヶ月	導入後5ヶ月
コンバージョン率	1.7%	2.1%	2.7%

このような効果が出ているのは、複雑ネットワーク理論をベースに独自開発された「コミュニティターゲティング」によって精度の高いレコメンデーションを提供しているからです。類似する要素群をコミュニティとして抽出してターゲティングすることで、高精度なレコメンデーションを提供しています。
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