Rtoaster主要機能一覧
スコアリング機能
パーソナライズ |
一度WEBサイトに来訪したユーザーのブラウザに対してcookieを発行し、以降、発行したcookieを１ユーザーとして捉え、そのユーザーのサイト内行動を蓄積していくことができます。従いまして「会員サイト」等のようにユーザーのIDを取得していないWEBサイトであっても、ユーザー単位の行動を追跡することを可能とし、ユーザー行動をターゲットとしたレコメンド、パーソナライゼーションを実現します。 |
|---|---|
| スコアリング |
サイト運営者が取得したい、サイト訪問者のサイト内行動を「スコア」として数値化し、Rtoasterサーバー内に蓄積していく機能です。 |
| 固定スコア項目の取得 |
以下の項目は、「固定スコア項目」として、スコア項目設定を行わなくても、自動的に取得されます。
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| スコアグループ/ スコア項目設定 |
スコアグループは、「流入元種別」「キーワード種別」「サイト内閲覧カテゴリ種別」等々、サイト訪問者の行動情報を数値化して蓄積する「スコア」を種類、性質ごとに類別するためのグループを設定する機能です。スコア項目は、各スコアグループに属する個別のスコア項目を設定します。 |
| スコアルール設定
※アプリキー機能は |
サイト運営者が任意にサイト訪問者の行動を蓄積していくための「ルール」を設定する機能です。
（※）RtoasterのJavaScriptタグにJSONのパラメータを指定することで、アプリキーとして、例えば、会員登録時に登録者が選択した「性別」をRtoaster側に渡し、レコメンド条件として利用することができます。 |
レコメンド機能
自動レコメンド |
Rtoasterサーバーに蓄積される商品購買（閲覧）履歴情報を元に、内部アルゴリズムが自動計算の結果算出した「お薦め商品」をWEBサイト上の指定個所に表示する機能です。
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|---|---|
| ルールベース レコメンド ※1、※2は |
アクセスログ情報から得られるユーザーの行動情報（訪問回数、総ページビュー数、訪問間隔（日）、流入元種別、流入元サイト、流入元ページ、流入キーワード）と、Rtoasterが独自で取得するユーザーのサイト内行動情報（閲覧ページ、閲覧回数等）をもとに、ユーザーの「特徴・嗜好性」をセグメント化し、各セグメント単位で表示するコンテンツを設定することで、来訪したユーザーが属するセグメントに応じて表示するコンテンツを切り替える方式です。
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| ユーザー個別 推奨機能 |
会員ユーザー等、IDが識別できるサイト訪問者に対し、一人ひとり個別に、予め設定したコンテンツを表示する機能です。 |
| LPO |
WEBサイト来訪ユーザーの流入元別（バナー広告、リスティング広告、検索エンジン、BLOG、配信メール等々）、検索キーワード別（ブランド系キーワード、商品カテゴリ系キーワード、一般用語系キーワード）毎に、予め対応するコンテンツを設定しておき、該当するユーザーが来訪した際に着地ページでそのユーザーに対応するコンテンツを表示します。 |
| スケジューリング／ 曜日指定 |
レコメンドの実施期間を指定することができます。期日の設定は、期間での指定のほか、月間、週間、曜日、時間帯単位で設定することが可能です。また、曜日は毎○曜日の設定が可能です。 |
| エリアターゲティング |
サイト訪問者のIPアドレスからアクセス地域情報を判別し、アクセス地域に合わせたレコメンドを行なう機能です。地域は市町村区レベルまで設定可能です（企業契約回線からのアクセスは地域判定対象外となります）。また、アクセス元種別として、企業と企業以外の選択が可能です。 |
| 在庫連動 |
Rtoasterサーバー側にインポートする商品マスタデータから、在庫の無い商品アイテムに「在庫無し」フラグを付与することで、在庫の無い商品アイテムをレコメンド対象から除外することが可能です。 |
| ABテスティング |
1つのレコメンドルールに対して複数のコンテンツを設定し、表示し分けることで、コンテンツのパフォーマンスを検証することができます。表示の切り替え方法は、
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メール連携
| ユーザーセグメント メール ※ |
Rtoasterに蓄積されたスコアデータを利用して、任意の条件でメールアドレスを持つ会員ユーザーのセグメント分けを行い、各セグメントに付与されたセグメントフラグをAPIを経由してメール配信ツールに受け渡すことで、セグメントメールを実行する機能です。 |
|---|---|
| 商品自動レコメンド メール ※ |
Rtoasterの自動レコメンド結果を、API経由でメール配信ツールに受け渡し、メール配信ツールに受け渡し、HTMLメールやテキストメールに商品レコメンド情報を差し込んだ、「レコメンドメール」を配信する機能です。 |
| トランザクション メールレコメンド ※ |
Rtoasterの自動レコメンド結果をAPIを経由して、ECサイトで商品の購入完了後に自動送信される「購入確認（明細）メール」に自動挿入し、レコメンド情報が掲載された「購入確認（明細）メール」を自動送信する機能です。 |
※別途メール配信サービスとのご契約が必要となります
データ操作/連携
| 顧客属性データとの 連携 |
Rtoasterに蓄積されたスコアデータを利用して、任意の条件でメールアドレスを持つ会員ユーザーのセグメント分けを行い、各セグメントに付与されたセグメントフラグをAPI経由でメール配信ツールに受け渡すことで、セグメントメールを実行する機能です。 |
|---|---|
| 分析ツールとの連携 |
データマイニングツールなどの分析ツールから確率データをインポートして、これら確率データをレコメンドに活用します。 |
| ユーザースコアの 表示/編集 |
特定のサイト訪問者の「スコア」情報を、管理画面上で表示、編集を行います。 |
| CSVによるインポート /エクスポート |
Rtoaster上で設定されたほとんどの情報をCSVファイル形式でインポート/エクスポートが可能です。
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効果測定機能
| アカウント概要 |
指定された集計期間、集計単位において、対象サイト全体における以下の情報を集計、表示します。
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|---|---|
| レコメンドルールの 評価 |
指定された集計期間、集計単位において、Rtoasterでレコメンドされたレコメンドルールの実行回数、レコメンドルールで設定されたコンテンツのクリック数、レコメンドルールのコンバージョン数などを集計、表示します
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| レコメンド コンテンツの評価 |
指定された集計期間、集計単位において、Rtoasterでレコメンドされたレコメンドコンテンツの表示回数、レコメンドコンテンツのクリック数、レコメンドコンテンツのコンバージョン数などを集計、表示します。
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| レコメンドルール× レコメンドコンテンツ の評価 |
指定された集計期間、集計単位において、レコメンドされたレコメンドルールとレコメンドコンテンツの組み合わせ毎の実行回数、クリック数、コンバージョン数などを集計、表示します。
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| レコメンドルール× アイテム評価 |
指定された集計期間、集計単位において、レコメンデーションされたレコメンドルールとアイテムの組み合わせ毎の実行回数、クリック数、コンバージョン数などを集計、表示します。
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| ユーザー個別推奨の 評価 |
指定された集計期間、集計単位において、ユーザー個別推奨機能によってレコメンドされたアイテム（商品）のインプレッション数、クリック数、コンバージョン数などを集計、表示します。
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| 商品自動推奨の評価 |
指定された集計期間、集計単位において、自動レコメンデーション機能によってレコメンデーションされた商品のインプレッション数、クリック数、コンバージョン数などを集計、表示します。
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| コンバージョン ページの評価 |
指定された集計期間、集計単位において、Rtoasterの様々なレコメンデーション機能からの各コンバージョン数を集計、表示します。
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