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行動ターゲティング＆レコメンドソリューション

PDCAサイクルを自動化
マーケティングROI最大化を強力サポート

行動ターゲティング＆レコメンドソリューションの特徴

PDCAサイクルの自動化

アクセス解析データを自動反映

「Rtoaster（TM）」（アールトースター）は、今まで、分析にしか利用していなかったアクセス解析データを、Actionに結びつけるデータとして利用できるツールです。
また、各エリアに表示するクリエイティブは、テスト（A/Bテスト）でさらなる自動最適化も可能です。

サイトのCVR^※アップ

来訪動機に合わせたサイト設計

ユーザーの来訪動機（流入キーワード・来訪回数・前回の来訪日時などのデータ）に合わせてコンテンツを出し分けることで、ランディングページ^※でのパフォーマンス向上や、ユーザービリティの向上を達成します。
※CVR：サイト内の最終成果（購入・申込みなど）に至った割合を示す指標
※ランディングページ：インターネット広告などからの入口となるページ

ライフタイムバリュー^※の向上

使えば使うほど良いサイトに

サイト内での訪問者の行動をスコア化して保持することで、ユーザーの理解度に合わせたコンテンツの提示が可能になります。これにより、サイト内でのお客様との関係性をいかに構築していくかといったLTV（Life Time Value^※）の視点へのアプローチを実現します。
※LTV（Life Time Value/ライフタイムバリュー）：生涯価値や寿命価値とも呼ばれ、長期的に1人の顧客から得られる利益を指標化したもの

行動ターゲティング＆レコメンドソリューションメニュー

ルールベースレコメンド

ユーザーひとりひとりに合わせたサイト設計を実現

「Rtoaster（TM）」（アールトースター）は、既存のWebサイトに大規模な改修を加えることなく、Webサイト訪問者の行動遷移に基づいたレコメンデーションを実現するソリューションです。その範囲は単なる商品レコメンドだけでなく、ユーザーひとりに合わせたサイト設計の実現にまで及びます。

顧客データベースとの連携　※オプション機能

さらに深い属性別コンテンツ生成をしたい！

「Rtoaster（TM）」（アールトースター）では、基幹データの顧客情報や購買情報をインポートすることが可能です。これにより、顧客のWebサイト内行動遷移だけでなく、性別・年齢・住所など、より深い情報を加味したビジネスルール設計が可能となり、顧客の興味関心のある商品・カテゴリに対して、ひとりひとりによりマッチしたレコメンデーションを実現します。

自動推奨レコメンド

この商品を買った人はこれも買っています

「Rtoaster（TM）」（アールトースター）では、ルールベースのレコメンドに加えて、Amazon.comなどで有名な｢この商品を買った人はこれも買っています｣といった自動推奨エンジンを実装しています。自動推奨レコメンドでは、大量の商品点数などを抱えたECサイトにおける「商品推奨」機能（ロングテール対応）や、商品の入れ替えによる頻繁な「条件設定（変更）の自動化」を図り、より消費者の嗜好に合った高次元の商品提案を実現します。
ルールベース・自動推奨、2種類のレコメンド手法を用途に応じて併用できる特徴をもつため、短期間でいろいろなレコメンドを導入したいというお客様にオススメです。