レコメンド

EXPLOSIONのレコメンドをひとことで表すならば、たくさんの技術を盛り込んだコストパフォーマンス重視のレコメンドです。
一般的なレコメンドが「同時に見られた買われた履歴」の１点を元に関連データをするのに対し、当社のレコメンドは 「日本語文章解析」「同時に見られた＋買われた履歴」「見られた順、買われた順」「人手による定義」など、複数要素をチューニングして高精度なハイブッリド・テクノロジーを実用レベルまで落とし込みました。そのため、最先端かつ高品質なのにコストパフォーマンスが高いレコメンドに仕上がっております。

ログが無い状態から使うことができます。
ログが少し溜まってくると「同時に見られた買われた商品の履歴」から学習します。
ログが多数たまると、順番も考慮に入れて更に学習させ精度が向上します。

利用シーンに応じたレコメンド結果が、タグを貼り付けるだけで簡単に出力されます。
同じページ内に、複数のレコメンド結果の表示も自由自在です！
実例１
■オススメの関連商品をレコメンド
■閲覧したページの履歴をレコメンド

・遷移前のページの内容や検索キーワードより、ユーザ行動の解析するレコメンド。
「ランディングページレコメンド」
「お客様の最近チェックした商品は○○です」
・カテゴリ毎の売れ筋、チェックされる人気商品をレコメンド。
「カテゴリ毎の人気商品」
・最近チェックした商品のレコメンド

・お客様毎に閲覧・購買履歴からのレコメンド
「お客様におすすめレコメンド」
・アクセスログがない状態でも、コンテンツの内容より類似度の高い商品を。
「関連商品は○○です。」
「○○を買っている人は××も（買ってorチェックして）います。」

・☆☆☆☆☆ランキング
通常はレビューを反映させるランキング
レビューが溜まらないとろくなランキングシステムにはなりません。
そんな大掛かりな仕組みは不要、タグを貼り付けるだけで、☆ランキングが付けられます。
閲覧や購買ログから価格などを考慮して、システムが、ランキングを自動で生成します。
☆の数のランキングの商品割合などの調整も自在

・自動で初期から設定されたレコメンドを使う または、 細かいマニュアルセッティングが可能
各レコメンドは、 説明文の類似解析＋閲覧履歴（組み合わせ＋順序ありなし）＋購買履歴（組み合わせ＋順序ありなし）＋それぞれの重み～
複雑な設定を、マニュアル設定可能！

・急上昇の人気商品をピックアップ！

・入荷しましたレコメンド。
・残り僅か。急いで。レコメンド。

状況に応じられるレコメンドの出力と成果が、一目瞭然！
ECの商品の改善と、レコメンドの改善につなげます。

複雑なアルゴリズムを組み合わせる場合にも、内容の確認が自由自在。
出力される商品の結果よりチューニングできます。