利用可能なすべての顧客データに基づいてリアルタイムで結果をレンダリング
商品の推薦は常に更新され、リアルタイムですべてのユーザーに即座に展開され、ユーザーの購買行動全体やブラウジングなどを活用しています。
旅を意識した推奨事項の提供
購入ファネル内でのユーザーの位置(ホームページ、商品ページ、カートページ)とユーザーの属性(初めてのユーザー対VIP)に基づいて、適切なレコメンド戦略を実行します。
文脈に応じてレコメンデーションのレイアウトを適応させる
ユーザーの属性に基づいてレコメンデーションウィジェットのレイアウトを動的に変更し、最も適切なレコメンデーションを表示するための継続的なテストを行います。
オフライン購入データでレコメンドアルゴリズムを充実させる
豊富な店舗内購入データのレイヤーを使用してレコメンドの品質を向上させ、オフラインとオンラインの両方のショッピング行動に応じて、各サイト訪問者に最も関連性の高い商品を提供します。
複数の推奨戦略を融合させる
レコメンデーション戦略を1つのレコメンデーションウィジェットにまとめることができます。機械学習エンジンにストラテジーの適切な組み合わせを選択させて、パフォーマンスを最大化させることもできます。
強力なレコメンデーションAPIの活用
Dynamic YieldのレコメンデーションAPIは、あらゆるデジタルチャネルと顧客のタッチポイントで、パーソナライゼーションの幅を広げることができます。
データセグメンテーションとオーディエンス・ターゲティングで顧客がどのように波を作っているか
フルマーチャンダイジングコントロール
リアルタイムで更新される柔軟なターゲティングルールを備えた直感的で使いやすいエンジンでレコメンデーションを制御します
オフラインで購入した商品をオンラインレコメンデーションから除外
オフラインとオンラインの間でシームレスなショッピング体験を実現し、オンラインショッピング中に店頭で最近購入した商品が表示されないようにします
サーバーとクライアントサイドの機能
レコメンデーションをレンダリングするためのサーバーサイドとクライアントサイドの両方のサポートを使用して、サイトにレコメンデーションを展開するための完全な自由度を提供します
大型フィードサイズ対応
Dynamic Yieldは、何百万もの製品SKUを持つ大規模なフィードを完全にインジェストして処理し、レコメンデーションとユーザーの親和性を高めることができます
複数の製品のフィード対応
1つのアカウント内に複数の商品フィードをアップロードして、商品推奨を展開するために使用することで、すべての在庫データを活用することができます
アジャイル推薦テスト
自動化されたトラフィックの割り当て
自動化されたトラフィックの割り当てと最適化のためのマルチアームバンディットアルゴリズムを活用して、推薦の結果を最大化します。
レコメンデーションストラテジー
自動化、類似性、一緒に見て購入したもの、人気、最近購入したものや見たもの、コラボレーションフィルタリングなど、さまざまなアルゴリズムから選択できます。
高速フィード処理時間
Dynamic Yieldと商品フィードをアップロードまたは同期する際に、レンダリングされたレコメンデーションが常に最新であることを確認してください。
“数回のクリックで、ウェブとメールでの製品レコメンデーションの構築と展開が素早く簡単にできます。”
コンテクストに応じたウィジェットの配置
ソースコードにアクセスしたり触ったりすることなく、サイト上の指定された CSS セレクタに製品推奨ウィジェットを動的に埋め込むことができます。
アウトオブボックスのおすすめテンプレート
数十種類のすぐに使えるレコメンドテンプレートを含む、事前に作成されたエクスペリエンステンプレートのライブラリからインスピレーションを得ることができます。
効率化されたウィジェット作成フロー
新しいレコメンデーションウィジェットを作成して実装するための使いやすい合理化されたレコメンデーションワークフローにより、レコメンデーションキャンペーンの規模を拡大することができます。
100% CMSにとらわれない
柔軟なアーキテクチャを持つオープンエンドのプラットフォームとして構築されたDynamic Yieldは、完全にCMSに依存せず、すべてのカートをサポートしています。
推奨事項をどこにでも挿入する
メニュー、ホームページ、カートページ、商品ページ、オーバーレイメッセージ、ネイティブモバイルアプリ、ディスプレイバナー、メール内など、どこでもパーソナライズされたレコメンデーションを簡単に挿入できます。
自社サイトでのレコメンドユースケースの体験
下記にウェブサイトのURLを入力して、15の革新的な製品推奨のユースケースをライブでご覧ください。
After spending nearly a decade developing the most powerful recommendation engine in the market, here's an overview of the key recommendation capabilities available to Dynamic Yield customers.
A guide to effectively deploy product recommendations featuring strategies, best practices, and real-life examples from leading global brands.
As brands across industries continue to adopt deep learning, learn how it is being adapted for the delivery of product recommendations that enhance the customer experience and generate meaningful revenue.