「ZETA RECOMMEND」とは
パーソナライズされたレコメンドによる潜在ニーズの発掘で
収益とユーザ満足度を向上するマーケティングソリューションです。
特徴
現状のサイトへの導入
従来の⼊出⼒形式を保ち実装できるため
導⼊の⼯数や改修リスクを軽減
自由なモデリングカスタム
多様なデータの取得・活⽤が可能
演算前後に⾏う⾃在なフィルタリング処理
Eメール/DMP/SNSとの連携
Eメール・広告配信、SNSなど
外部のシステムにデータを連携
基本機能
リアルタイムレコメンド
閲覧経路等のデータからリアルタイムで
パーソナライズされたレコメンドを実現します
関連商品レコメンド
同じ商品をチェックしたユーザーが閲覧している商品
を提示するレコメンドの実装が可能です
既存レコメンド強化
現行の各ページで実施されている施策を踏襲、
またそこから課題を明確にし解決策を提示してレコメンドを強化します
他ZETA製品との連携
ZETA SEARCHやZETA VOICEとの連携によって
各製品で得られた詳細なデータから
パーソナライズな体験を提供することが可能です
導入事例
お客様の声
資生堂ジャパン株式会社
導入前の課題
オンラインでの「偶然の出会い」の提供
導入経緯
検索の持つ役割をさらに広げ、機能に柔軟性を持たせるため
商品データを反映させながら、検索順序や検索軸を柔軟にアレンジするため
導入後の成果
1：コンバージョンに明確な差
2：従来の検索システムに比べて柔軟性が大幅に拡大
3：検索ログや行動履歴データでPDCAを迅速化
SHOPLIST株式会社
導入前の課題
リテールメディアの広告売上を強化したいと以前から思っており、サイトの規模が拡大するにつれて広告掲載面をもっと増やしたいと考えるように
導入経緯
以前からZETA様のEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」を導入しており、その精度の高さから安心感があった
加えて「ZETA SEARCH」で貯めてきた膨大な情報を広告に活かせる点が導入の決め手である
導入後の成果
1：CTRとROASは140％改善
2：クリック後の購入率は150～160％増
3：ROASは多い時には1,000％を超える成果
ミドリ安全株式会社
導入前の課題
探している商品を見つけにくいという状態が長年続いていた
導入経緯
未チューニングの状態で精度の高い結果が出たこと、コストパフォーマンスやチューニングの手間がかからないという観点から導入を決断
導入後の成果
1：探している商品が見つからないという問い合わせが40％ほど削減
2：さらに1回あたりの受注単価120%を実現
3：導入前は33％だった顧客満足度が導入後57％まで向上
ZETA CXシリーズ
生成AIによる高度なパーソナライズとレコメンドによりCX(顧客体験)と購買体験を向上させ、
透明性のあるデータドリブンなマーケティングを支援するソリューション
