レコメンドのゼロ化
面倒な手動によるレコメンド運用を排除し、機械学習により最適なレコメンドを自動登録するサービスです。
効率的な運用で、快適な顧客体験の提供を実現します。
レコメンド設定を自動化することで継続的な最適化を目指します。
データ収集と前処理の自動化ツール（AI）で、時間を短縮します。
継続的最適化の自動化ツール（AI）を使用することで、リソースを節約します。
一連のレコメンド登録業務をAIに学習、登録を行い、商品選定の改善を自動で回すことができます。
さらに、自動化により確認作業以外にかかる作業工数も大幅に削減され、レコメンドの設定頻度が上がる事で顧客体験の質の向上も見込めます。
「レコメンドのゼロ化」により、人が介在する部分は最終調整と各ポイントでの判断のみとなり、全体で最大約89.4%の工数削減が見込めます。
さらに検討のリードタイムが無くなることによる納期短縮効果により、施策改善のPDCAを2倍の速さで回してCV数を増やしていくことが可能となります。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお問い合わせください。
自動で商品の関連付けを行うシステム構築を行います、日々のレコメンド紐づけ作業から解放されます。
商品情報から、文字列情報をベクトル化⇒代替品として終売品から最も距離が近い商品を提案する仕組みを構築します。
EC上のデータを【人（ユーザー行動ベース）】と【商品（プロダクトベース）のデータを整理するため、行動履歴からの最適なレコメンドを提供します。
「レコメンドのゼロ化」を導入する事で、レコメンド設定を短納期、小コストで大量に実施する事が可能となります。
さらに、高速にPDCAを回すことにより、商品ページに訪れた顧客の機会損失を最小化され、
従来の手法では実現できなかった圧倒的なマーケティング成果を創出します。
レコメンドのゼロ化を利用する事で、運用が軽くなり、さらなるバリエーションでレコメンド機能を強化できます。
AIによる顧客データの分析を活用し、個々の顧客に最適なレコメンドを提供するパーソナライズドレコメンド機能を強化します。
レコメンド機能を複数のチャネル（ウェブサイト、メール、モバイルアプリなど）に統合し、シームレスな顧客体験を提供します。
異なるレコメンドバリエーションをテストし、
最も効果的なレコメンドパターンを特定します。
レコメンドのゼロ化
面倒な手動によるレコメンド運用を排除し、
機械学習により最適なレコメンドを自動登録するサービスです。
効率的な運用で、快適な顧客体験の提供を実現します。
レコメンド設定を自動化することで継続的な最適化を目指します。
データ収集と前処理の自動化ツール（AI）で、時間を短縮します。
継続的最適化の自動化ツール（AI）を使用することで、リソースを節約します。
一連のレコメンド登録業務をAIに学習、登録を行い、商品選定の改善を自動で回すことができます。
さらに、自動化により確認作業以外にかかる作業工数も大幅に削減され、レコメンドの設定頻度が上がる事で顧客体験の質の向上も見込めます。
「レコメンドのゼロ化」により、人が介在する部分は最終調整と各ポイントでの判断のみとなり、全体で最大約89.4%の工数削減が見込めます。
さらに検討のリードタイムが無くなることによる納期短縮効果により、施策改善のPDCAを2倍の速さで回してCV数を増やしていくことが可能となります。
ご興味をお持ちいただけましたら、
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自動で商品の関連付けを行うシステム構築を行います、日々のレコメンド紐づけ作業から解放されます。
商品情報から、文字列情報をベクトル化⇒代替品として終売品から最も距離が近い商品を提案する仕組みを構築します。
EC上のデータを【人（ユーザー行動ベース）】と【商品（プロダクトベース）のデータを整理するため、行動履歴からの最適なレコメンドを提供します。
「レコメンドのゼロ化」を導入する事で、レコメンド設定を短納期、小コストで大量に実施する事が可能となります。
さらに、高速にPDCAを回すことにより、商品ページに訪れた顧客の機会損失を最小化され、従来の手法では実現できなかった圧倒的なマーケティング成果を創出します。
レコメンドのゼロ化を利用する事で、運用が軽くなり、さらなるバリエーションでレコメンド機能を強化できます。
AIによる顧客データの分析を活用し、個々の顧客に最適なレコメンドを提供するパーソナライズドレコメンド機能を強化します。
レコメンド機能を複数のチャネル（ウェブサイト、メール、モバイルアプリなど）に統合し、シームレスな顧客体験を提供します。
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© PERSOL BUSINESS PROCESS DESIGN CO., LTD.
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