チームラボレコメンデーションの詳細・事例一覧（チームラボ株式会社）
チームラボレコメンデーション
ユーザの行動履歴やアイテムのテキスト情報を解析
チームラボレコメンデーションは、ユーザの行動履歴やアイテムのテキスト情報を解析し、アイテム間の相関関係を算出したり、パーソナライズ化されたおすすめ情報を提供することができます。
レコメンドのアルゴリズムは協調フィルタリングやコンテンツマッチ技術をベースとし、Matrix Factorizationやディープラーニングを利用して、ログの少ない商品にも最適なログ補完を行うなど、最新のモデルを取り入れています。
さらに、画像解析技術 ✕ ディープラーニングを活用したレコメンドも提供しています。
（参照元：チームラボ株式会社 HP）
導入実績
| 向いてる形態 | BtoC |
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チームラボレコメンデーションの機能一覧
パーソナライズレコメンド
ユーザごとにページを自動構成することができます。ページがすべてパーツから構成され、そのパーツはすべてパーソナライズが可能な箇所となります。パーツの中身はユーザの行動やユーザ層にあわせて変えることができます。例えば、あらかじめ用意した「価格が似ている商品」「ブランドが近い商品」「特徴が似ている商品」「一緒にみられている商品」など様々なパーツをランダムに一度に出していき、その後徐々にそのユーザの行動から学習し、ユーザごとに最適なパーツをレコメンドしていくことができます。また、運用の中でパーツの入れ替えや、優先度の変更など、開発なく実行することが可能です。
パーソナライズメール&PUSH
ユーザの行動ログからレコメンド商品のメルマガ配信をする、カートイン未購入商品について翌日にリマインドのPUSH通知をする、休眠リスクの高まるタイミングでユーザにメールを配信する、誕生日にレコメンド商品を載せたクーポンメールを配信するなどがおこなえます。内容やタイミングがパーソナライズされたメール＆PUSHは開封率、クリック率を向上させ、サイトへの誘導率を向上させます。
画像認識エンジン
ディープラーニングを使って画像を解析し、ユーザが見ている商品に近い商品をおすすめすることができます。例えば、コーディネート写真を解析してファッションアイテムをレコメンドしたり、イラスト画像を解析して色と形状が似たイラストを選出する、不動産サイトで間取りを解析して似た間取りをおすすめすることができます。
チームラボレコメンデーションの企業情報
| 製品URL | https://www.team-lab.com/teamlabrecommend/ |
|---|---|
| 社名 | チームラボ株式会社 |
| 代表者 | 代表取締役 猪子 寿之 |
| 住所 | 〒101-0052 東京都千代田区神田小川町２丁目１２番地 小川町進興ビル 受付 ６階 |
| URL | https://www.team-lab.com/about/ |
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