はじめてでもわかるレコメンド ショップ、商品ごとに「オススメ」の仕方使い分けてる? はじめてでもわかるレコメンド[2] ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之[著] 2014/02/04 08:00 レコメンド データ分析 通知 目次 Page 1 商品を知らないユーザーにオススメする 例1:Amazonのレコメンド 例2:新商品のCM Page 2 商品を知っているユーザーへのオススメ 例1:値引き 例2:人気、話題の商品 例3:リタゲ Page 3 商品情報、ユーザー行動を加えてさらに分類する A2-B2-C1 A1-B1-C2 A1-B2-C1 Page 4 どの組み合わせのオススメを選べばよいか メールマガジンに登録無料すると、続きをお読みいただけます メールマガジンに登録無料のご案内 ・全てのCommerceZineの過去記事が閲覧できます メールバックナンバー 新規メールマガジンに登録無料 ログイン Page 1 商品を知らないユーザーにオススメする 例1:Amazonのレコメンド 例2:新商品のCM Page 2 商品を知っているユーザーへのオススメ 例1:値引き 例2:人気、話題の商品 例3:リタゲ Page 3 商品情報、ユーザー行動を加えてさらに分類する A2-B2-C1 A1-B1-C2 A1-B2-C1 Page 4 どの組み合わせのオススメを選べばよいか 次のページ商品情報、ユーザー行動を加えてさらに分類する 1 2 3 4 PREV NEXT この記事は参考になりましたか? 0参考になった 印刷用を表示 プッシュ通知を受け取る はじめてでもわかるレコメンド連載記事一覧 はじめてでもわかるレコメンド[6]終わりなき「最適なオススメ」に近づくための3つの要素 はじめてでもわかるレコメンド[5]失敗しない導入、5つのステップ はじめてでもわかるレコメンド[4]「ユーザーの行動履歴」と「商品情報の変化」をあわせて活用... もっと読む この記事の著者 ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之(ヤマザキ ノリユキ) プロバイダ及びデータセンターにおいてネットワーク・サーバエンジニアを経て2006年にZETA株式会社を設立、代表取締役に就任(現任)。ECソリューション「ZETA CX」シリーズとしてサイト内検索エンジンやレコメンドエンジン、レビューエンジンを開発、販売し... ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 この記事は参考になりましたか? 0 参考になった この記事をシェア 通知 シェア MarkeZine(マーケジン) https://markezine.jp https://markezine.jp/static/common/images/fb_logo.png 2014/02/04 08:00 https://markezine.jp/article/detail/59446