CROOZ SHOPLIST 株式会社が運営するファッション通販サイト『SHOPLIST.com by CROOZ』 にてEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」が導入されました

EC商品検索・レビュー・OMOソリューションを開発販売するコマースとCXのリーディングカンパニーであるZETA株式会社(本社：東京都世田谷区、以下ZETA)は、CROOZ SHOPLIST株式会社(本社：東京都品川区、以下CROOZ SHOPLIST)が運営するファッション通販サイト『SHOPLIST.com by CROOZ』へEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」が導入されたことをお知らせ致します。

CROOZ SHOPLISTが運営する『SHOPLIST.com by CROOZ』は、国内外の人気ファッションブランドを多数取り扱うECサイトで、レディース・メンズ・キッズまで幅広いユーザーを対象とした80万点(2019年4月時点)もの商品をまとめて購入することができます。

また、新たな取り扱いブランドの開拓やモバイルのUI/UX改善をはじめとした、ユーザーの購入体験の向上へ繋がるアプローチを積極的かつ継続的に行っていることから、リピート利用が見込まれる根強いファン層を多く有していることも最大の特徴の一つです。

この度、ファッション通販サイト『SHOPLIST.com by CROOZ』の検索機能の更なる品質向上を図るべく、こだわり検索機能の追加、検索スピードの改善、検索結果におけるユーザーニーズ反映のタイムラグの改善を実施致しました。

その結果として検索利用率140％アップが実現し、ユーザーがサイト内で出会える商品数の増加が期待できる点に加え、従来のインターフェースの活用およびシステム改修の最小化といった開発面のご要望にお応えできた点についても、高くご評価いただきました。

ZETAでは多くの大手アパレル企業へサイト内検索エンジンを提供しており、それらの実績やノウハウにより今後さらなる検索精度の向上・高速化が期待されています。

＜SHOPLIST.com by CROOZ　利用イメージ＞

「ZETA CXシリーズ」は現在、EC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」、レビュー・口コミ・Q&Aエンジン「ZETA VOICE」、OMO・DXソリューション「ZETA CLICK」、レコメンドエンジン「ZETA RECOMMEND」、広告最適化エンジン「ZETA AD」、予測・パーソナライズソリューション「ZETA DMP」という6つのラインナップがあり、これらソリューションは高度なデータ分析・マッチングの技術でユーザーにさらなる良質な購買体験を提供し、顧客満足度・コンバージョンを高める製品として多くの大手ECで採用されています。

ZETAでは、消費者に対して「商品の本質的価値」を可視化させ透明性の高いマーケティングを実践するソリューションの展開、最新技術の研究・迅速なサービス化に取り組んでおります。

今後も引続き蓄積されたノウハウで成果の高いサービスを提供して参ります。

◆関連URL
ファッション通販サイト
『SHOPLIST.com by CROOZ』
https://shop-list.com/

【ZETA CXシリーズ 製品ご案内】
▼ EC商品検索・サイト内検索エンジン ZETA SEARCHについて
ECサイトにおける検索で重要とされる「絞り込み」と「並び替え」の設定の自由度・柔軟性を追求したEC商品検索/サイト内検索エンジンで、大規模・高負荷に対応しており、ユーザの離脱率、放棄率を低下しコンバージョンを最大化します。
キーワード入力時のサポート機能であるサジェスト機能やもしかして検索、ドリルダウン式絞り込みや事前に該当件数を表示するファセットカウントなど多彩な検索機能を有しており、パッケージとしての安定性と迅速な導入に加えて、実装の柔軟性とカスタマイズ性の高いサイト内検索が実現可能となります。

▼ レビュー・口コミ・Q&Aエンジン ZETA VOICEについて
サイトそのものや提供する商品・サービスなどに対して、複数の評価軸を用いた多面な評価によるレビューコンテンツを、容易にサイトに実装できるエンジンです。
SEO対策にも有効とされる、点数による評価・フリーコメント・スタッフレスポンスなどの多彩な機能を有しているほか、投稿レビューデータの分析、A/Bテストでの活用、レビューの検索結果への反映などによって、サイトコンテンツの充実化が図れます。
購入検討中のユーザに対し、他の消費者のリアルな声を届けることは、ユーザ目線で透明性・信頼性の高いマーケティングの実現と、購買行動への強力なバックアップとなります。

▼ レコメンドエンジン ZETA RECOMMENDについて
個々のユーザーにパーソナライズされたオススメを表示するレコメンドエンジンで、協調フィルタリング・ルールベースフィルタリングをはじめ、複数のマッチングロジックを組み合わせ様々なデータを活用したオススメが可能です。
機械学習機能によって、購買履歴・閲覧履歴・検索履歴などの行動履歴を元に個々のユーザの特徴を把握し、気候情報やトレンド情報などの外部データとの連携、デバイスやフェーズでの出し分けにも対応しており自由度の高いレコメンドを実現します。
最先端のレコメンド手法によりユーザに新たな「気づき」を喚起することで潜在的ニーズを掘り起こし、クロスセルの実現とサイト価値向上・収益力アップにつなげます。

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