人間のような レコメンデーション

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AdaptML™は、顧客データから購入意向を推定し、ユーザーが関心を持つ可能性のある製品を予測することにより、デジタルエクスペリエンスを各ユーザーに個別に適応させる自己トレーニング型ディープラーニングAIシステムです

スクロールダウン

Web、電子メール、およびモバイルアプリを介し予測やディープラーニングモデルを使用して顧客体験を自動的に適応させる

店内ショッピングの個人的なタッチをデジタルで複製する

店内の販売員が買い物客に適した製品を提案するのと同様に、AdaptML™システムは、最も関連性の高い製品とオファーを買い手に提示して推奨するという人間のような決断を模倣します

洞察の活性化と学習における盲点を排除します

システムは、アプリケーション間のサイロを分解し、データを統合して、その場での購入意向シグナルを識別し、学習がチャネル間で共有および適用されるようにします

AI採用の障壁を低くし、データ主導の意思決定を加速します

AdaptML™は、数十年にわたる人間のデータサイエンスの経験と対決し、大量の開発リソースを割り当てたり、コストのかかる社内アルゴリズムを構築する必要性を軽減します

ディープラーニングで収益を最大化する
レコメンデーションシステム

最先端の多面的な自己学習型推奨モデルを用いて、次のベストな商品シリーズを予測する

製品カタログ全体をモデルにしたアルゴリズム

何百万ものSKUを含む製品フィードをアップロードして、ディープラーニングベースの推奨事項を強化します

迅速に訓練され、ユーザーの行動の変化に適応性がある

迅速かつ頻繁に、大量のデータから自己学習することで、推奨結果は継続的に最適化されます

自動的に決定された最適な戦略設定

サイトの傾向、ユーザーの行動、カスタマージャーニーの場所に基づいて事前に構成されたアルゴリズムを使用して、価値実現までの時間を短縮します

これにより、優れたデジタル体験を提供し、時間を節約することができます
Nadav Yekutiel
Nadav Yekutiel データ責任者, GlassesUSA.com
ARPUが88%増加
購入が68%増加
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パーソナライズされた製品リストページにより、
ユーザーをファネルの奥へと導く

ディープラーニングランキングアルゴリズムを使用して、各個人に最も関連性の高い製品を動的に紹介します

1:1レベルに合わせた結果

履歴アクティビティとセッション中のアクティビティの両方をマイニングして、アイテムの膨大なカタログの中から適切な製品を自動的に紹介します

カテゴリ間のパーソナライズ

製品リストページのすべてまたは特定のセットを対象とし、コントロールグループを使用してパーソナライズの影響を測定します

単一の製品の相互作用に基づく

結果は、わずか1つのエンゲージメントから生成され、新しい製品データやユーザーイベントが発生するたびに継続的に更新されます

ランキングエンジンは、カテゴリページに表示される製品が興味深く、個人に関連していることを保証し、より簡単でより深い調査を可能にします
Ekta Chopra
Ekta Chopra Chief Digital Officer, e.l.f. Cosmetics
3.2倍のROI
ARPUの30%の上昇
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AdaptMLTM に組み込まれた追加機能

ランクリストページの結果に基づく 顧客の行動データについて

サイト訪問者が買い物をしている間、商品リストページはリアルタイムで更新され、ユーザーの購入行動全体、ブラウジングアクティビティなどに合わせて調整されます。

ディープラーニングの推奨事項でメールを強化する

開封時に調整されたクリックスルーを促進すると予測される推奨事項を使用して、電子メールキャンペーンを次のレベルに引き上げます。

アプリでディープラーニングの推奨事項を提供する

アクションを促進すると予想される製品を推奨することで、保持、エンゲージメント、セッションの長さを向上させます。

セッション中でもお客様の意図を瞬時に把握

過去の行動だけでなく、ショッパーの現在の行動や、サイト内で刻々と変化するトレンドを考慮し、レコメンデーションを改善します

APIベースのディープラーニングキャンペーンを展開する

クライアント側のサポートに加えて、サーバーコードを介してディープラーニングの推奨事項と製品リストページのパーソナライズを完全に開始し、柔軟性、制御、プライバシーを向上させます。

すべての形状とサイズの製品フィードをサポートします

ディープラーニングの推奨アルゴリズムは、あらゆるタイプの商品フィードで機能し、フィード内のメタデータの豊富さに依存したり、影響を受けたりすることはありません

パーソナライズの期待に応えます

グローバル、コンテキスト、またはアフィニティベースの戦略で関心を持つ可能性のある追加の製品を提供することから、ユーザーが関与する可能性が最も高いアイテムを予測することへと移行します

堅牢なA/Bテストで深層学習の有効性を証明する

深層学習アルゴリズムを、他のレコメンデーション戦略や、商品一覧ページのネイティブなデフォルトソート順と比較し、結果の有効性を判断します。

商品発見のプロセスを加速し、売上を拡大

ホームページから商品リストページまで、メールやモバイルアプリ内でも、ディープラーニングアルゴリズムは消費者と探している商品をより速く照合します

すぐに使用できる推奨テンプレート

ディープラーニング戦略を使用して、すぐに変更してライブに設定できる数十の推奨テンプレートから選択することで、市場投入までの時間を短縮します。

ディープラーニングのビジネスへの影響を理解する

すぐに使用できるテスト機能を使用して、ディープラーニングの推奨事項と製品リストページのパーソナライズからの増分収益の増加を自動的に計算します。

実際のユーザーの行動に基づいて意思決定を推進する

視覚的な属性や製品のメタデータに依存せずに、類似または補完的なアイテムを提供し、実際の履歴およびセッション中のアクティビティを使用して1:1の推奨事項を提供します

柔軟なKPI選択

すぐに使用できるKPIを選択するか、独自のカスタムメトリックを作成して、さまざまなエクスペリエンスを試す際に最適化します

高度なレポートと分析

追加の二次メトリックがどのように実行されたかを理解することにより、ディープラーニングベースのエクスペリエンスについてさらに洞察を得ることができます

カスタムアトリビューション設定

セッションレベルとユーザーレベルの両方のアトリビューションオプションを使用して、ビジネス目標に合わせて結果を計算する方法を決定します