こんな方へおすすめ
-
ECサイトでの購入単価をアップしたい
-
レコメンドツールを検討中
-
売上改善のためツールを導入したいが 人手が足りず躊躇している
-
レコメンドツールを導入したいがリリスまでに時間がない
-
新しいツールを試してみたい
IngentaのAIレコメンドツール「Ai CHOICE」は様々なデータ・ルールを搭載して おり、複雑な設定なしに自動的に最適なレコメンド結果を導き出します。 それらは、シリコンバレー生まれの高度なAI 技術を活用することにより実現可能 となりました。
さらに、ユーザーの行動結果をAIが繰り返し学習することで、レコメンドの精度が向上していきます。
また、「Ai CHOICE」はレコメンドだけでなく、メルマガやDMなどのリスト作成にも活用ができ、見込み客活性化のツールとしても活用いただけます。
過去の実績では、リピーターの平均購入数が15％以上増加し、導入の費用対効果が10倍以上向上するという成果が得られました。
シンプルな導入・運用
顧客・購買・商品データを連携いただき、タグをサイトに設置いただくことで、レコメンドが開始できます。運用はAIがデータの学習を繰り返し、最適なレコメンドを行っていきます。
（管理画面での設定などは不要です）
学習精度が高い
最先端の Graph AI がお客様に最適な商品をレコメンドいたします。
また、レコメンドした結果もを学習し、レコメンドの精度を向上させていきます。
活用方法の幅が広い
Ai CHOICE はECレコメンド以外に、見込み客のリスト作成などの活用に利用できます。
（EC レコメンド以外に関しては別途ご相談ください）
Ingenta 独自の Graph AI
Ingentaは、世界でも最先端のGraph AIに取り組んでいます。
Graph AIの活用により、顧客・購買データのみでは導き出せなかったレコメンドが可能となります。
ECサイトにあるデータだけでなく、外部データ（ニュース、天気、経済指標等）との関係性を要素として学習。ニュースなどの外部データによるお客様の購入行動への影響も予測し、効果的なレコメンド結果を導き出します。
外部データと内部データを最大限に活用できるのが、Graph AIです。
外部データ
ニュース、天気、経済指標等
内部データ
お客様独自のデータ
データクエリ
インサイトを発見できる
ための可視化
各種のデータセット
Ingenta 独自の Graph Al
AI機械学習モデル
各活用に向けのカスタマイズAIモデル
(レコメンド、需要予測等)
データ構造化処理
エッジ(関係性)
商品フィルタリング （item2item）
ユーザーの過去の購入履歴と商品情報などから行う”もの”ベースのレコメンド
属性フィルタリング（Clustering）
顧客に関する様々な情報によって機械学習を行い、商品フィルタリング（item2item）の”もの”に対して、”人”ベースのレコメンド
ルールベースフィルタリング
年齢・性別、購入タイミング、回数・金額などの要素は既に
AIが学習しているため、煩雑なルール設定は不要
経営戦略と連動
プロモーションなどマーケティング情報との連携はもちろん、AIの需要予測による自動棚割・在庫管理も可能
独自の技術、機械学習の手法
「Ai CHOICE」では、商品フィルタリングと属性フィルタリングの2手法をベースに機械学習を行っています。
商品フィルタリングでは、ユーザーの過去の購入履歴と商品情報などから行う”もの”ベースのレコメンド。顧客自身も気づいていない需要を発見することが可能です。
属性フィルタリングでは、顧客に関する様々な情報を機械学習を行って、商品フィルタリングの”もの”に対して、”人”ベースのレコメンドを行います。
これら2つの手法でお客様に新しい商品や情報を自動的に提供します。
商品フィルタリング（item2item）
商品フィルタリングでは、ユーザーの過去の購入データと商品情報などから行う”もの”ベースのレコメンド。
顧客自身も気づいていない需要を発見することが可能です。