Adobe® Recommendations, powered by Omniture® - 柔軟で高度なレコメンデーション

Adobe Recommendations概要

Adobe Recommendationsは、オンライン上で顧客に適切な商 品やコンテンツをレコメンドするためのソリューションで、売上やコンバ ージョンの大幅な向上を実現します。データおよびサイト訪問者の行動履 歴に基づいた柔軟なアルゴリズムを採用することにより、ウェブサイトや Eメールキャンペーンにおいて、適切な顧客に対し適切なタイミングで、 適切な商品を自動的にレコメンドすることができます。Adobe Recommendationsは、統合マーケティングソリューションAdobe Online Marketing Suiteを構成するコンポーネントです。

ビジネス上の課題

オンラインマーケターやE コマース運営担当者・マ ーチャンダイザーは、顧客に対して、より商品を魅力的および関連性のあ る方法で訴求することで、クロスセルやアップセルの成果を向上させたい と考えています。一方、レコメンドエンジンを採用するにあたり、ブラッ クボックスのようなアルゴリズムを採用した製品では、自社のビジネスに あわせてレコメンド内容をカスタマイズすることが難しかったり、あるい は自社でレコメンデーションエンジンを独自開発・管理するためのリソー スを持ち合わせてはいないことが大半です。コマースサイトを運営する企 業、あるいはオンライン広告収入によるビジネスモデルであるメディア・ パブリッシャーのような企業は、自社のサイト目的に合わせて顧客へのレ コメンデーションの効果と表示方法をコン トロールし、絶えずテストと改善を繰り返すことで売上とコンバージョン を最大化することが求められています。

ソリューション

Adobe Recommendations を利用すると、サイト訪問 者に対して適切なレコメンドの作成、導入、管理、テストが容易に実施で き、クロスセルとアップセルによる収益を向上することができます。

  • オンラインレコメンデー ションの自動化

    コストと手間のかかる手作業 によるレコメンド作業を削減できます。
  • クロスセル、アップセル に適したレコメンド

    ウェブサイト、商品ページ、 チェックアウトページ、Eメールなどあらゆるシーンで、最適なレコメン デーションタイプを選択することができます。
  • レイアウトとパラメータ の容易な管理

    マーケター自らが直感的に操 作できるため、レコメンドの表示方法のカスタマイズ、メッセージ、特定 アイテムへのフォーカスなどを自社のビジネスにあわせ高度なレベルで実 現することができます
  • モニタリング、テスト、 最適化

    レコメンドをテスト/比較し 、リアルタイムでそのパフォーマンスを評価することができます。
  • 既存の解析データの活用

    既存のオンライン解析データ (Adobe SiteCatalyst等)を活用すれば、より早い段階で効果の高いレコ メンドを実現でき、ウェブ解析などですでに用いている評価指標をそのま ま利用してマーケティング効果を最適化できます。

効 果的なレコメンドを自動実行

クロスセル、アップ セルなど、オンラインの売上やコンバージョン向上を目的として、自動レ コメンデーションを容易に作成し、テスト、管理することができます。
  • サイト 訪問者の行動データに基づきレコメンドを生成します。サーバー側やオフ ラインのデータ統合は不要です。
  • サイト の表示トラフィックから直接データを取得するため、システムの複雑なイ ンテグレーションは不要です。
  • サイト 訪問者の行動履歴から、コンテンツや製品情報を自動的に学習します。 APIやカタログを統合する必要はありません。
  • 記事や ブログでも商品やコンテンツをレコメンドできます。
  • IT担当 者の手を煩わせずに、マーケター自身でレコメンデーションの開始、停止 、設定変更などが容易にできます。
  • ページ ごとに異なるレコメンデーションタイプが選択できます。たとえば、トッ プページには売れ筋商品を、商品ページにはクロスセル商品を掲載するよ うな柔軟な構成が可能です。
  • バック アップのアルゴリズムによるレコメンデーションを表示する機能により、 途切れずにレコメンデーションを表示することができます。

マ ーケター自身によるレコメンデーションの設定が可能

各種の設定やレイア ウト変更機能を使って、レコメンデーションアルゴリズムをマーケター自 ら高度なレベルで制御することができます。
  • 訪問者 や購入ユーザーの閲覧内容、検索内容、購入行動に基づいて、ビジネスニ ーズに適した人気度や親近感に関するアルゴリズムを選択することができ ます。
  • 「閲覧 回数が多い」、「トップセラー」、「これを購入した人は、これも購入し ています」などのレコメンデーションタイプや、アドビ システムズ社の サイトアフィニティアルゴリズムを活用できます
  • さまざ まな属性(ブランドや筆者など)に基づいたレコメンデーションの中から 、特定のアイテムを選択し、フォーカスすることもできます。
  • 行動を 分析する期間を区切ってレコメンデーションを調整することができます。 たとえば、1日前、1週間前、1か月前からの訪問者の履歴を参照して分析 することができます。
  • レコメ ンデーションをEメールアプリケーションにインポートして、Eメールキャ ンペーンとの相乗効果を高めることができます。

Adobe Online Marketing Suiteとの統合

他のアドビ製品と組 み合わせることにより、オンラインレコメンデーションの価値をさらに引 き出すことができます。さらに、Adobe Consulting, for Omniture technology が提供しているサービスを利用することで、さまざまなマー ケティングチャネルを有効に活用することができます。
  • Adobe SiteCatalyst, powered by OmnitureとAdobe DataWarehouse, powered by Omnitureの既存解析データを活用することで、いちはやく高い効果が期待 できます。さらに、レコメンドしたいアイテムやコンテンツに関連するサ イト行動指標に基づいて、レコメンデーションを常に最適化しておくこと ができます。
  • Adobe Test&Target;, powered by Omnitureと統合することにより、テスト結果に 基づいて、更に詳細なセグメントにターゲティングしたレコメンデーショ ンをすることもできます。
  • Eメー ルアプリケーションのようなサードパーティ製品やAdobe Genesis, powered by Omnitureと統合することにより、レコメンデーションの範囲 を異なるマーケティングチャネルにも拡張できるようになります。

組 み込みのテストとレポート機能

アルゴリズム制御と テンプレートデザインを常に最適化することで、レコメンデーションの機 能を最大限に活用することができます。
  • 組み込 みのレポーティング機能によって、訪問数、クリック数、購入数などに対 してコンバージョンがどのくらい向上したかなどを確認できます。
  • 異なる レコメンデーションをテストすることでより効果の高いレコメンデーショ ンを特定できます。
  • 配置、 見た目、メッセージのA/Bテストおよびテスト結果に基づく改善によって 、レコメンデーションを最適化することができます。
  • レポー トを分析することで、ビジネスルールを変更したり、効果の高いプロモー ションを特定したりすることができます。