レコメンデーションシステム　Rtoaster Rtoaster （アールトースター）は企業のWebサイトで訪問者一人一人への最適な情報推奨（提案）を実現するレコメンデーションシステムです。行動ターゲティングによるパーソナライゼーション機能とKERNEL法に基づく高精度なコンテンツ自動推奨機能とを併せた、総合的なレコメンデーション環境を提供します。CRMシステム、データマイニングによる分析結果との連携も可能であり、顧客プロフィールや購買履歴からの予測モデルによるレコメンデーションも実現いたします。

Rtoasterの概要

ブレインパッドが考えるWebサイトでのレコメンデーションは、サイト訪問者へ“気づき”を与えるだけでなく、顧客育成していく（関係を深化させる）、コミュニケーションを図るCRM的発想が必要だと考えております。

その為、自社開発製品であるRtoasterでは、顧客データベースなどの基幹系データ、CRM、データマイニング、メール配信システム等と連携できる拡張性があり、且つ正確な効果測定の可能な総合的なレコメンデーションソリューションとしております。

Rtoasterはクライアント企業のWebサイトに対して大きく以下の3つの要素を満たすことができます。

“訪問者へ気づきを与える”
⇒　クロスセル／アップセル効果、サイト内の回遊率、滞在時間の向上
“訪問者の利便性を向上させる”
⇒　ユーザビリティ改善、直帰率の低減、クリック率／コンバージョン率の向上
“訪問者のステージ（サイト利用経験）に合わせる”
⇒　顧客育成、離反防止、LTVの向上

レコメンデーションシステムRtoasterでは大きく以下の2種のレコメンデーション機能があります。

1.　ルールベース・レコメンデーション機能

Rtoasterではサイト訪問者の行動情報をリアルタイムにスコアリング（点数化）します。訪問時の検索キーワードやクリック行動、サイト内での検索キーワードなど、サイト訪問者の行動情報に合わせたレコメンデーションルールを設定することによって、行動傾向に合わせて最適なコンテンツ（情報）提供を実現いたします。

ルール設定ではサイト訪問者のクリック行動に加え、アクセスした時間帯、曜日や、接続元IPアドレスから特定したエリア情報も利用できます。また、顧客データベースなどの外部データをインポートすれば、プロフィール情報（性別、年齢など）や顧客ランク（優良顧客フラグ、疎遠顧客フラグなど）によるルールの設定も可能となります。

ルールベース・レコメンデーション概念図 ルールベース・レコメンデーション概念図

2.　自動レコメンデーション機能

Rtoasterでは、ルールベースのレコメンドに加えて、Amazon.comなどで実施されている、｢この商品を買った人はこれも買っています｣／「この商品を見た人は他にこんな商品も買っています」といった自動レコメンデーション機能を実装しています。

サイト訪問者の行動履歴、購買履歴データを基として、KERNEL法、グラフ分割などのネットワーク理論を利用した独自のレコメンデーション・アルゴリズムにより、協調フィルタリング方式のレコメンデーションとは異なり、ロングテールに強く、サイト訪問者、商品に合わせた最適なレコメンデーションを自動的に実行することができます。

ブレインパッドの自動レコメンデーションは商品アイテム数250万点という大規模なECサイトでの実績もあります。またオプションサービスとして、クライアント企業様のECサイトに合わせた独自のアルゴリズム開発サービスもご提供しております。（詳細）

自動レコメンデーション概念図
自動レコメンデーション　概念図

推奨するコンテンツの決定には独自のレコメンデーション・アルゴリズムを採用
推奨するコンテンツの決定には独自のレコメンデーション・アルゴリズムを採用

ルールベース・自動推奨、2種類のレコメンデーション機能を用途に応じて併用できるため、Webサイト上で様々なレコメンデーションを導入したいというお客様に最適です。

エリアターゲティング機能も搭載

サイト訪問者のアクセス元IPアドレスから地域情報（都道府県、市区レベル）を判別し、この地域情報を元としたルールベース・レコメンデーション（エリアターゲティング）が可能です。

（例：神奈川県からアクセスしているサイト訪問者へは神奈川県の店舗情報を表示する、など）

アクセス元IPアドレスから地域情報を判別するデータベースにはサイバーエリアリサーチ株式会社が提供する「SURFPOINTv2.0」を採用しております。

データマイニングによる分析結果の投入も可能

Rtoasterでは事前の顧客分析結果（「KXEN」等を利用）から、一人一人の顧客に対して購買確率の高い商品を指定しておくことで、顧客に対して個別の商品推奨を実行することも可能です。

Web上での行動ターゲティングによるパーソナライゼーション・ツール、レコメンデーションツールとして機能するだけでなく、データマイニングの分析結果に基づく実施施策として、Webを活用した顧客への提案（ログイン後のマイページなどにおける個別のレコメンデーション）を行なうことができます。

Rtoasterの主な特徴

  1. ルールベース＋自動レコメンデーションの2つのレコメンデーション機能
  2. サイト訪問者の行動情報をスコア化
  3. 自動レコメンデーションにはKERNEL法、グラフ分割などのネットワーク理論を利用した独自の高精度なアルゴリズムを採用
  4. 顧客データ、CRMなどの外部システムからのデータインポートによるレコメンデーション機能
  5. 分析結果データのインポートによるサイト訪問者一人一人に対しての個別レコメンデーション機能
  6. サイト訪問者の接続元IPアドレスからのエリアターゲティング機能
  7. API公開による、外部システムとの連携　（メール配信システム、その他Webサービス）

Rtoasterの導入効果

Rtoasterは検索キーワードによるLPO的な利用から、サイト訪問者のクリック傾向に基づく行動ターゲティング、自動レコメンデーション、顧客データベースとの連携といった、小規模での導入から大規模な導入まで、ワンストップで幅広い領域において利用可能です。

RtoasterをシンプルなＬＰＯツール、行動ターゲティングツールとしての利用するか、複雑な商品レコメンデーションまで利用するかに関わらず、その導入効果は非常に投資対効果の高いソリューションとして各社様よりご評価を頂いております。

事例1　ECサイトA社
⇒　コンバージョン率1.8倍、平均単価¥250上昇により、年間数億円の売上拡大効果
事例2　ECサイトB社
⇒　クリック率1.5倍
事例3　金融系サイト
⇒　口座開設数1.4倍増
事例4　人材サイト
⇒　年間5千万円相当のCPA改善
事例5　IT系企業コーポレートサイト
⇒　問い合わせ件数1.6倍

Rtoasterのシステム導入イメージ

RtoasterはASPサービスでのご提供となります。

ASPサービスでの導入イメージ
ASPサービスでの導入イメージ

Rtoasterに関してご興味をお持ちの方は、お問い合わせください。

関連情報

この製品に関する導入事例事例一覧

財団法人世界自然保護基金ジャパン 財団法人世界自然保護基金ジャパン
サイト訪問者の行動傾向からコンテンツを切り換える行動ターゲティングによって、効率的なコンテンツへの誘導を実現。
株式会社セシール 株式会社セシール
顧客属性データとの連携による行動ターゲティング・レコメンデーションシステムを構築。クリック率、平均購入単価の向上を実現。
トレンドマイクロ株式会社様 トレンドマイクロ株式会社様
無料体験版ダウンロードのコンバージョンレートが利用前より約10％向上、また、広告コスト効率化やその他プロモーションなどの施策を組み合わせることで、売上が約30％上昇。

この製品に関するサービスサービス一覧

  • レコメンデーション
  • レコメンデーションサービス概要
  • レコメンデーションサービスの特徴
  • レコメンデーションエンジン構築
  • レコメンデーションツール

他の製品

  • データマイニングツール KXEN
  • DWH用データベースシステム SybaseIQ
  • キャンペーンマネジメントシステム smartFOCUS
  • 最適化エンジン UltiPad
  • Web解析ソフトウェア RTmetrics™
  • 携帯レコメンデーションツール Rtoaster Mobile