アドビ、訪問者体験をパーソナライズできるレコメンド製品を提供

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アドビ、訪問者体験をパーソナライズできるレコメンド製品を提供


掲載日:2011/02/24


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 アドビ システムズ株式会社は、「Adobe Online Marketing Suite」の1アプリケーションで、デジタルマーケティングチャネルを横断して訪問者体験をパーソナライズできる「Adobe Recommendations,powered by Omniture」の提供を開始した。

 「Adobe Recommendations」は、自動化されながらカスタマイズ性に優れたレコメンドエンジンを備え、Webサイト/モバイル/メールなど各種オンラインチャネルで表示される商品やコンテンツで、ターゲットを絞った関連性の高いレコメンドを提供できる。人気アイテムや類似アイテムなどを表示することで、コンバージョン/顧客エンゲージメント/売上の向上を図れる。レコメンドを自動化することで、コストと時間のかかる手作業によるアプローチが不要になる。

 サイトと商品の各種アフィニティアルゴリズムを利用し、ページビューやカートへの追加、購入履歴、サイトでの全体的な行動履歴などのプロフィールに基づく様々な基準を組み合わせることで、消費者に提示される商品やコンテンツをパーソナライズできる。更に細かく、価格帯/在庫レベル/商品カテゴリなど特定のパラメータに基づき、レコメンドを修正し、特定アイテムにフォーカスしたり、リアルタイムの解析データを活用して、レコメンドの関連性を向上させることもできる。

 事前に組み込まれた40種類以上の人気度/アフィニティアルゴリズムから選択し、パラメーターを容易にカスタマイズすることで、成果やレコメンドの表示方法・表示場所を管理できる。また、Webサイトなどのオンラインデータから絶えず“学習”し、自らを改良するアルゴリズムを採用している。“最もレビュー数の多い商品”“最も共有された記事”“最も高いコンバージョン率”など様々な分析指標に基づき、レコメンドを更に最適化できる。

 様々なデジタルマーケティングチャネルで、レコメンドするコンテンツのA/Bテストや多変量テストを実行できるほか、動的コンテンツのターゲティングや、リアルタイムでの最適化とレポーティング、効果測定が可能。

 自己学習による匿名の訪問者プロフィールに基づくレコメンドのパーソナライゼーションと微調整を行なえる。また、関連するエンゲージメント指標(サイト滞在時間、ページビューなど)や、標準的なコンバージョン値(平均注文額、1訪問あたりの平均売上額など)を測定できる。


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