ホワイトペーパー

複数の分析要素から導き出す最適解--ECサイトを変える新時代のレコメンドエンジンとは?

富士ソフト株式会社(EC) 2016年03月21日

ECサイトにおいて、購買情報や閲覧履歴などを基に最適な商品をお勧めするレコメンドシステム。コンバージョン率アップには欠かせない存在といえますが、一方で「レコメンドシステムを導入しているけれど精度に不満が……」といった声も聞かれます。こうした課題を抱える企業にお勧めなのが、これまで数多くのECサイト開発・運用を手がけてきた富士ソフトが、その経験やノウハウを惜しみなく盛り込んだ「FSレコメンド」です。

FSレコメンドは、季節/時間帯/年齢などお勧め効果が高い複数の分析要素を軸に、成果の上がる分析結果を出力できるレコメンド配信エンジンです。各分析軸の重要度を個別に調整可能なため、サイト特性を考慮したお勧め商品の配信が行えます。また、一定期間の成果に応じてレコメンドエンジンが学習し、自動・半自動・手動でのチューニングができるのもポイントです。

本資料では、富士ソフトのFSレコメンドを用いたケーススタディと、その特徴についてご紹介しています。より精度の高いレコメンドエンジンを求める企業の方は、せひご覧ください。

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