deqwasのイメージ画像 deqwasのイメージ画像

“お気に入り”を先読みして、
売上をアップ

次々に登場する商品。どうやって本当に欲しいものを見つけてもらえるか――――

売れているものを売るより、まだ見つけられていないロングテールの商品もおすすめできることが、デクワス.RECOの強みです。
それを実現するのは、サイジニア独自の複雑ネットワーク理論による解析エンジン。
そして、新たに開発された“Deep Mining”テクノロジーにより、刻一刻と変化するお客様の嗜好の移り変わりに即座に対応します。
今まで気づかなかった“お気に入り”をリアルタイムに分析・提案し、ECサイトの売上アップにつなげます。

Hybrid Recommendation Engine 複雑ネットワーク × リアルタイム の
ハイブリッド型レコメンドエンジン

Hybrid recommendation engineの画像

デクワス.RECOの特長は、複雑ネットワーク理論を基礎にした解析エンジンの「独自性」と、Deep Miningテクノロジーによるリアルタイム情報処理の「即時性」。
この二つの掛け合わせが、他のレコメンドエンジンとは異なる高い性能の秘訣です。

Strong point of deqwas.RECO デクワス.RECOの強み

  • string_point 複雑ネットワークの画像
    複雑ネットワーク

    ロングテール商品の底上げこそがサイト全体売り上げアップ・成功の秘訣。複雑ネットワーク理論によって、売れ筋商品だけでなくロングテール商品もカバー。

  • string_point リアルタイム処理の画像
    リアルタイム処理

    “今、クリックした行動”に即座に対応。Webページを表示するたびに、直前までの選択に応じた最適なレコメンドを提供します。

  • string_point 人工知能の画像
    導入後サポート

    レコメンドは導入して終わりというわけではありません。専属担当により、導入後も仮説検討→検証→評価→考察といったサイクルを回すことで継続的に成果向上を目指します。

複雑ネットワークのtitle画像複雑ネットワーク

deqwas.RECOと既存の普及型レコメンドの比較例の図1 deqwas.RECOと既存の普及型レコメンドの比較例の図2
潜在しているロングテール商品を底上げ、
サイト全体の売上を最大化

「協調フィルタリング」に代表される普及技術では、その理論的性質上、売れ筋商品がおすすめされる傾向が多く、結果的に“すでに知っている商品”、“ありきたりな商品”ばかりになってしまうのが弱点でした。そもそも、それらの商品はレコメンドすることが必要だったのでしょうか? デクワスは、この根本的な問題を解決します。

左上図は、あるECサイトにおいて、普及型エンジンを採用する他社とA/Bテストを行った際の実測値です。レコメンド経由の売上をそれぞれ色付けしています。CTRは、レコメンドクリック数/全体クリック数で計算されることから、一見すると普及型エンジンの方が高く見えます。しかし、その大半は、もともと売れ筋の商品、すなわちレコメンドサービスを利用していなくても売れていたはずの商品です。一方、スケールフリー性*を前提に、複雑ネットワーク理論に基づき開発されたデクワスは、売れ筋商品だけではなく、ロングテールまで広くカバーしてレコメンドすることが可能です(左下図)

御社のロングテール商品は、決して価値がない商品ではありません。“まだ見つかっていない、価値ある商品”です。これらロングテール商品を適切にお客様にレコメンドすることがデクワスの強み。今まで売れていなかった商品の売り上げを伸ばすことで、サイト全体の売上を最大化することができるのです。

*次数分布がべき乗則に従っていること

リアルタイム処理のtitle画像リアルタイム処理

“今、クリックした行動”に即座に対応

行動履歴の解析をベースにしたレコメンドは、従来、解析データの更新タイミングまで同じ内容を表示せざるをえないのが弱点でした。その結果、発売されたばかりの新商品をとりこぼしたり、お客様の嗜好の移り変わりにリアルタイムに対応することができません。

秒間数十万回ものデータをリアルタイムに処理するネット広告事業で培ったノウハウを活用し、サイジニアは、“Deep Mining”テクノロジーを開発しました。Deep Miningは、いつ誰がどこから何のページをどのようなデバイスによってクリックをしているのかをリアルタイムに分析。“今、生じている行動”に適応した最適なレコメンドを表示することが可能です。

  • リアルタイム処理の図1 何をクリックしても次のデータ更新
    まで同じ表示が変わらない
  • リアルタイム処理の図2 新たに閲覧した商品に応じて
    レコメンドも即時対応

人工知能のtitle画像導入後サポート

レコメンドを導入する各サイトはユーザー層・年代・導線が異なることもあり、画一的なレコメンドでは一定の成果で頭打ちとなります。導入後はサイト内のユーザー行動を分析することで、成果向上のための仮説を打ち立て、ABテストなどの検証によってPDCAを行っていきます。

PDCAを回して効果改善のイメージ図

Multi-device and Multi-channel デクワス.RECOはマルチデバイス・マルチチャネル対応

PCやスマホのブラウザはもちろん、スマホアプリにも対応しています。どんなデバイスでもレコメンドをご利用いただくことが可能です。
また、物流システムでの同梱チラシむけ、およびDM向けにレコメンドデータを提供することも可能です。(deqwas.POD)

INPUT:情報収集

  • PC
  • スマホ
  • タブレット
  • アプリ
  • POSデータ
deqwas.RECOのロゴ画像

OUTPUT:レコメンド

  • PC
  • スマホ
  • タブレット
  • アプリ
  • メール *1
  • 紙 *2

*1別途メール配信システムが必要となります

*2印刷するためのデータ出力までとなります

Benefits 導入効果

  • deqwas.RECOの導入効果1の画像
  • deqwas.RECOの導入効果2の画像
  • deqwas.RECOの導入効果3の画像
  • deqwas.RECOの導入効果4の画像

Maintenance-free メンテナンスフリー

レコメンドエンジンの設定・調整、および日々の運用・監視はサイジニアで実施するため、
導入側の作業負担はタグ設置と日々のデータフィード連携のみとなり、本来の業務に集中することができます。

Flow 導入までの流れ

Flowの画像 Flowの画像

情報収集タグ、レコメンド表示タグはJavaScriptとなっており、タグマネージャー(GoogleTagManagerなど)で設置頂くことも可能です。
データフィードのアップロードについて自社での開発や設置が難しい場合、以下データフィード業者に代行してもらうことも可能です。


・ニフティネクサスのDFO
https://www.commercelink.co.jp/dfo


・フィードフォースのDF PLUS
https://dfplus.feedforce.jp/

Price 料金

基本料金

初期 月額
デクワス.RECO 50万円〜 20万円〜

基本メニュー

オプションメニュー(原則有料)

下記以外でも対応可能なものはありますので、詳しくは営業担当までお問い合わせください。

契約期間

基本メニュー、オプションメニューともに、ご利用基本契約期間は6ヶ月からとなります。

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