logo

SBIナビ、主力サービス『レコメンドASP』の機能アップデート

〜 最短数時間での導入が可能となるAPI※1機能と検索エンジンやウェブアクセス解析の技術を活用した新たなおすすめコンテンツ提供を開始 〜

レコメンデーションをはじめとしたウェブマーケティング技術を提供するSBIナビは、自社の開発・販売するウェブサイト向けのASP/SaaS型レコメンデーションサービス「レコメンドASP」の機能について拡充を実施しました。

オンライン決済ソリューションを提供するSBIベリトランス株式会社(東京都港区、代表取締役:沖田 貴史、以下「SBIベリトランス」)の子会社でレコメンデーションをはじめとしたウェブマーケティング技術を提供するSBIナビ株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:沖田 貴史、以下、「SBIナビ」)は、自社の開発・販売するウェブサイト向けのASP※2/SaaS※3型レコメンデーションサービス「レコメンドASP」の機能について拡充を実施しましたので、お知らせいたします。

この度の機能アップデートでは、ウェブサイトを訪れるユーザー一人ひとりに向け、より多くの興味を惹きつけ購買に結びつけるおすすめコンテンツの種類を新たに拡充するとともに、導入経験の豊富な技術者であれば最短数時間でのシステム設定が可能となる「スマートセッティング機能」の提供を開始いたします。

SBIナビは今後も最先端のウェブマーケティング技術を活用し、ECサイトやコーポレートサイト、メディア運営に携わる事業者の収益力向上を支援するサービスを積極的に開発・提供してまいります。

■追加されたおすすめコンテンツ機能

1.アイテムキャンペーン [新登場]

検索エンジン技術を活かした全く新しいスタイルのおすすめ表示機能です。サイト上のトップページやカテゴリトップページ等で、売りたいカテゴリやテーマのアイテムを積極的にプロモーション表示できます。サイト運営者は、売りたいテーマの商品アイテムを商品データベースから自由な条件設定(カテゴリ単位やキーワード単位など)でピックアップし、登録日付順、価格順、ランダム出力のいずれかの方式で、おすすめコンテンツを抽出し自動的に表示できます。

例1:雑貨販売サイトでの利用
   梅雨対策グッズコーナーで傘やレインコートをランダムに5件表示

例2:家電販売サイトでの利用
   節電省エネ対策グッズコーナーで、エアコン1件、扇風機1件、暑さ対策グッズ3件を
   それぞれランダムに表示

例3:家電販売サイトでの利用
   大型家電と付属関連商品コーナーで、40インチ液晶テレビ1件、ブルーレイレコーダー
   1件、長さの異なるHDMIケーブル3件をそれぞれランダムに表示

2.キーワードマッチ [新登場]

サイトに流入してくる際にユーザーが利用した検索キーワードを自動的に抽出し、マッチングしたアイテムを商品データベースの中から抽出し、ランディングページ※4上に表示する枠です。ユーザーが興味を持ちやすい商品やコンテンツ情報を表示するため、外部集客元サイトからのアクセスしてきたユーザーの離脱率(直帰率)を改善し、サイト内の回遊率を底上げします。

例1:家電販売サイトでの利用
   「40型フルハイビジョン」「液晶」でGoogleから流入してきたユーザーに表示

例2:化粧品コスメサイトでの利用
   特定ブランド名でYahooから流入してきたユーザーに表示

例3:旅行サイトでの利用
   特定の観光地名、パッケージツアー名でBingから流入してきたユーザーに表示

3.個人向けレコメンド(パーソナルレコメンド)[機能強化]

ユーザーがサイト内を回遊する中で蓄積される行動履歴をもとに、サイト内の様々な場面でユーザーの嗜好性をリアルタイムに反映しおすすめ内容が変わる表示枠です。一般に普及しているおすすめ表示(「こちらの商品を見た人は以下の商品も見ています」や「こちらの商品を購入した人は以下の商品も購入しています」)に比べ、クリック率※5・コンバージョン率※6等の効果測定指標で高い実績を誇ります。この度のリリースでは、より細かくターゲティングするユーザーの条件をより詳細に設定できるように機能拡張します。

1)ユーザーターゲティングの条件は、過去の「閲覧履歴」「カート投入履歴」「購入履歴」のいずれかを指定
2)表示するコンテンツは、「比較レコメンド(次に見る可能性の高いアイテム)」「まとめ買いレコメンド(まとめ買いする
可能性の高いアイテム)」のいずれかを指定


4.購入履歴 [機能強化]

ユーザーがサイト内で購入した商品アイテムの履歴情報を表示します。

5.売上高ランキング [機能強化]

日間、週間、月間で売上金額ベースのランキングを表示します。

■その他の主なアップデート機能

1.抽出アイテムの並び替え機能 [新登場]

「レコメンドASP」にて提供される全おすすめコンテンツを対象に、抽出されたアイテムをサイト上に表示する際の並び替えルールを管理画面上より設定できます。

・標準設定
・ランダム表示
・発売日昇順・降順
・価格昇順・降順

2.アイテム補填機能 [新登場]

「レコメンドASP」にて提供される全おすすめコンテンツを対象に、抽出されたアイテム数が指定表示件数に比べ不足した際のアイテム補填ルールを管理画面上より設定できます。

・商品アイテムの中から補填
・ランキングデータの中から補填
・ユーザーの閲覧履歴の中から補填
・ユーザーの購入履歴の中から補填
・新着アイテムの中から補填

3.スマートセッティング機能 [機能強化]

「導入がカンタン」「設定変更もカンタン」をテーマに、導入に必要なAPI(タグ※7)発行から設置まで最短数時間で導入可能となる、導入インターフェイスと管理画面機能のバージョンアップを行いました。仕様の入手や動作確認、デザインやコンテンツ表示の際のルール設定は全て管理画面上から容易に行えます。

・商品情報を自動取得するクロール※8機能
・表示デザインのリアルタイム編集機能
・表示おすすめコンテンツのルール設定機能
・複数商品ファイルの登録機能
・在庫情報のリアルタイム反映機能
・管理画面アクセスIDの発行と権限設定
・管理画面へのIPアクセス制限

■レコメンドASPについて( リンク

SBIナビの得意とするユーザアクセス解析、検索エンジン技術、テキストマイニング※9技術を用いて、サイトの「ユーザビリティ改善と収益力向上」を実現するソリューションとして、導入企業様から高い評価をいただいているレコメンドエンジンです。多種多様な業種の250を超えるサイトに採用されており、サービス品質と実績でレコメンド業界を牽引するASP/SaaSサービスとして成長し続けております。

<提供可能なおすすめコンテンツの種類>
1.ハイブリッドレコメンド 2.個人向けレコメンド 3.キーワードマッチ 4.ランキング 5.履歴
6.売れた商品 7.新着アイテム 8.再入荷アイテム 9.値下げアイテム 10.アイテムキャンペーン

■SBIナビについて

SBIナビは、オンライン決済ソリューションを提供するSBIベリトランスとレコメンデーションエンジン開発で著名な株式会社KBMJの合弁会社です。ウェブサイトの収益力向上をテーマに、ウェブサイトとユーザーをつなぐパーソナライゼーションやコミュニケーション機能を開発・提供いたします。

会社名: SBIナビ株式会社
所在地: 東京都渋谷区恵比寿西2丁目20番3号
設立年月日: 平成22年1月21日
代表取締役: 沖田 貴史
資本金: 1億円
事業内容:
・ レコメンドシステム・行動ターゲティングシステムの提供
・ 次世代検索エンジン・レコメンドシステムの研究・開発
・ 次世代インターネットサービスの研究・開発
・ 上記に付随する広告商品の販売
URL: リンク

※その他、記載されている会社名、商品名は、各社の登録商標または商標です。

【本件に関するお問い合わせ先】
 SBI ナビ株式会社 担当: 寺島/井口
 Tel: 03-5456-8017(代表)  Email: info@sbi-navi.co.jp

用語解説

*1APIとはApplication Program Interfaceの略。インターネット上でレコメンドASPサービス
*2Application Service Providerの略。インターネットを通じて、アプリケーションソフトウェアをサービスとして顧客に提供する事業者のこと
*3Software as a Serviceの略。ASPの類義語
*4ランディングページとは、インターネット広告や、検索エンジンの検索結果からのリンク先となるウェブページ。広告を見る人にとって、広告(又は検索結果)をクリックすると最初に表示されるページでもある。必ずしも自社サイトのトップページである必要はない。
*5クリック率とは、おすすめコンテンツの表示枠内に表示された各アイテムがクリックされた(る)割合。母数はおすすめコンテンツの表示件数。
*6コンバージョン率とは、ウェブサイトへのアクセス数(=ページビュー)、またはユニークユーザーのうち、何割がコンバージョン(商品購入や資料請求などの、ウェブサイト上から獲得できる最終成果)に至るかの割合を示す指標。
*7タグとはレコメンドASPを利用するためにウェブページ上に埋め込む付加情報のこと。ユーザー行動履歴、商品情報をASPサーバに送信し、おすすめコンテンツを表示する機能を有する。
*8クロールとはウェブサイト上にある商品情報を自動で収集するプログラムのこと。
*9レコメンド対象となる商品やコンテンツのタイトルあるいは説明文からなるテキストデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や出現傾向等をもとにレコメンデーションする情報を取り出す分析方法のこと。

本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。