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レコメンドエンジン
ログイン後のトップページで提供サービスを出し分け、CTRが約100倍に
購入回数に合わせた自動レコメンドで新規顧客の定着を促進
商品詳細ページにレコメンドを提案し、クロスセルを喚起。平均購買単価10～20%向上
6万軒を超えるお客様データを購買ステージでセグメント分類・可視化しマーケティング戦術を立案。コンサルタントとRtoasterをフル活用
自社メディアに商品レコメンドを設置し、ECサイトへの送客が5％増加
会員未登録ユーザーへクーポン付きポップアップを表示。新規会員登録率10％増加
全カテゴリの商品一覧にレコメンドを設置し、平均購入単価8%UP
スマホアプリにRtoasterを実装。個別ニーズに合った学習コンテンツを自動レコメンド
メディアを横断したコンテンツレコメンドを実施。他メディアからの誘導で滞在時間UP
「興味キーワード」×「閲覧履歴」でユーザーインサイトを発見
CDPを活用した広告枠で、新規ターゲットの発見や新鮮な切り口の企画を提供
トップページでログインやパスワード発行ボタンを利用有無によって出し分け、ログインページのPV数13.7%UP
銀行サイト上で「今、興味のあるテーマ」をアンケート調査。お客様のニーズに沿ったおすすめ商品をレコメンド
