レコメンドエンジンの基本：目的と仕組みを押さえて顧客体験向上 | SILVER EGG TECHNOLOGY
商品に関する情報は、ECサイトだけでも膨大な量があり、加えてソーシャルメディアや広告にも情報が溢れています。そうした状況の中、ユーザーが自分にとって本当にベストな商品や潜在的要求がある商品に出会えることはかなり難しいといえるでしょう。 そのため、サイトの顧客体験においては、ユーザーが探していたり好みそうな商品を「おすすめ」として目に付きやすいタイミングや場所で表示し、ニーズに寄り添った情報を提供することが非常に重要となってきます。 単に「おすすめ」の表示という意味では、売れ筋ランキングや新商品といった「売りたい商品」の提示もこれに当てはまりますが、それでは十分にユーザーのニーズに寄り添っているとはいえません。 ここでは、そのように売り手視点の画一的なおすすめではなく、「あなたへのおすすめ」としてユーザー一人ひとりの嗜好や属性に合わせて表示するおすすめの基本について解説します。 レコメンドを
各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
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