エクスプロージョン株式会社（本社：東京都中央区、代表：田中 優）は、
レコメンドエンジン「EC RECOMMENDER」（イーシーレコメンダー） スタンダードプランに、
会員属性を盛り込んだ新ロジックを追加。
最も多機能、多彩なロジックを持つレコメンドエンジンを月額2万1千円から提供。
会員属性を盛り込んだ新ロジックによって、
従来の「商品」→「商品」の関連性では、出せなかった、
「人」→「商品」の関連性で、多彩なシーンでのレコメンドが可能にした。
男性であればこの商品、女性であればこの商品を出すといった定義と、
実際の会員属性と商品遷移情報から学習していく属性レコメンド学習により
「人」→「商品」のレコメンド出力が可能となった。
これらを、既存のテキストマイニング、ログから学習する「商品」→「商品」の
レコメンド出力ロジックと掛け合わせる。
レコメンドエンジンには以下の多彩な使用ユースケースがある。
1・ランディング時（検索エンジンからリンクよりの訪問からの流入時に）最適なレコメンド商品を出力
2.初回訪問時、二回目訪問時、会員属性のある会員での商品の切り替え。
3.商品閲覧時の、レコメンド商品
4.購入前のカゴに入れた時分、購入に向かう際のレコメンド商品の出力
5.購入後、更にもう一品を促すレコメンド商品出力 （Thank youページや、メール上で）
エクスプロージョンのレコメンドエンジン、スタンダードプランでは、
上記すべての場合に対応できるレコメンド出力ロジックを提供する。
「商品」→「商品」の関連性だけで、レコメンドの効果を高めることは限界。
この関連性を協調フィルタリングだけで出そうとすると、商品数とそのアクセス数が相当数必要となり、
学習していく必要が生まれる。
これらが大規模サイト以外でのレコメンドへの導入の難しさや費用対効果が成り立たないレコメンドの要因制約
となっている。
今回、エクスプロージョンのレコメンドエンジンは、会員属性を盛り込んだ新ロジックも含め、
上記多様なケースで使えるレコメンドのバリエーションを大幅に広げた。
エクスプロージョンでは、 これらのレコメンドの使用ケースと、使うロジックのノウハウを
レコメンドエンジンを提供するものの使命とし、啓蒙活動を進める。
また、そのノウハウを習得し、レコメンドの導入をコンサルティングしていただけるパートナーを募集していく。
【エクスプロージョン レコメンドエンジン】
レコメンドエンジンECレコメンダーは、テキストマイニング＋ログによる学習＋人手定義のハイブリッドレコメンドエンジン
他にも、LPOレコメンドエンジンなど豊富なレコメンドロジックを持ち、レコメンド業界最低価格帯のレコメンドエンジン。
これに今回、会員属性によるレコメンドをブレンド機能が加わった。
【参考URL】
エクスプロージョン株式会社 : http://exp-data.com/
レコメンドエンジン : http://recommend.ec-optimizer.com/
エクスプロージョンレコメンド関連ニュース : http://recommend-ec.com/
【お問合せ先】
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E-mail:press@exp-data.com
