LogrecoAIの特徴・評判・料金・機能

特徴1 独自設計のアルゴリズムと高性能AIですぐに効果を実感

特徴2 掘り出し物レコメンドでユーザーへ気付きを提供

レコメンドエンジンで一般的に使われる、関連商品の中から人気の高い順におすすめする「ベーシックレコメンド」の他に、「ロングテールレコメンド」が使えます。あえて売れ筋アイテムを勧めず、掘り出し物を表示することでユーザーに新たな気付きを提供できるでしょう。

特徴3 どんな業界・業種にも柔軟に対応可能

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webサイト

webサイトの機能説明

/ECサイト

ECサイトの機能説明

レコメンドロジック

ハイブリッド型・レコメンド

ハイブリッド型・レコメンドの機能説明

協調フィルタリング （行動履歴） × テキストマイニング （商品情報） × ルールベース （運営者指定） を組み合わせたレコメンドエンジン。各ロジックの長所を活かし、それぞれの弱点 （行動履歴不足、運用手間等） を克服する。

/協調フィルタリングレコメンド（閲覧ベース）

協調フィルタリングレコメンド（閲覧ベース）の機能説明

「この商品を見た人はこの商品も見ています」 というレコメンドを行うレコメンドエンジン。同類の商品を中心にレコメンドし、時に驚きのある商品もレコメンドする。閲覧ベースのため、新商品や一部のロングテール商品がレコメンドされにくい。

/協調フィルタリングレコメンド（購買ベース）

協調フィルタリングレコメンド（購買ベース）の機能説明

「この商品を買った人はこの商品も買っています」 というレコメンドを行うレコメンドエンジン。併売性の高いレコメンドが可能な一方、サイトの購買傾向の偏りやレコード数により、レコメンド情報が十分に生成できない場合がある。

/協調フィルタリングレコメンド（閲覧・カート投入・購買ベース）

協調フィルタリングレコメンド（閲覧・カート投入・購買ベース）の機能説明

「この商品に興味のある人はこの商品にも興味があります」 というレコメンドを行うレコメンドエンジン。閲覧 ＜ カート投入 ＜ 購買 と、重み付けを行い、協調フィルタリングの購買ベースの弱点を補いつつ、併売性の高いレコメンドを実現する。

/ルールベースレコメンド

ルールベースレコメンドの機能説明

レコメンド情報を事前に設定し、販売主が意図したレコメンドを行うレコメンドエンジン。サプライ品等、機械的ロジックで必ずしも関連づくとは限らない商品をレコメンドできる。運用する必要がある一方で、販売促進につながる。

/カテゴリフィルタリング

カテゴリフィルタリングの機能説明

レコメンド情報をカテゴリ絞り込みしたり、カテゴリ排他するレコメンドエンジンの付加機能。

/ロジックチューニング

ロジックチューニングの機能説明

業種やユーザ傾向の差異により、一律のロジックでは一定以上の効果はあがりにくいため、人気商品や新商品、ロングセラー商品等の販売戦略に合わせ、レコメンド情報に特定の傾向を加える機能。