次に欲しいものを
AIが見抜く。
サイト上のレコメンドから、ポップアップ、フォームまでを
ひとつの画面で。
閲覧履歴や購買履歴をもとに、
一人ひとりが次に求める商品をAIが予測し、
最適なタイミングと見せ方で提示します。
蓄積されたデータをもとに、
チャネルをまたいでもぶれない体験を届けます。
誰に、何を見せるかをAIが一人ずつ決める。
サイト上のレコメンド、ポップアップでの接客、
フォームやLPの作成。
何を見せるかだけでなく、
誰にどのタイミングで見せるかで成果は変わります。
AI Personalizationは、
その判断をAIに任せられる機能です。
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AIレコメンド
閲覧履歴や購買履歴から次に欲しい商品を予測し表示。9つのアルゴリズムから最適なものを選択。
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web接客
ユーザーの属性や行動に応じてサイト上にポップアップを表示。マルチコンテンツやAB分岐にも対応。
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CMS
お問い合わせフォームや予約フォーム、LPをGUIで作成。回答分岐や自動通知メールにも対応。
初めて訪れた人にも、何度も来る人にも。
AIが一人ひとりに合わせ続ける。
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リアルタイム予測
閲覧・クリック・カート追加といった直前の行動を反映し、いま欲しい商品をAIが提示します。
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画像・テキスト解析
商品画像の色や形、商品名や説明文の意味をAIが解析し、関連性の高い商品を表示します。
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学習と自動最適化
閲覧履歴や購入履歴を継続的に学習し、ABテストで効果の高いパターンへAIが自動最適化。
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フォーム・LP作成
お問い合わせフォームや予約フォーム、LPをGUIで作成。回答内容に応じた分岐にも対応しています。
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リアルタイム予測「いま欲しいもの」は、
AIが見抜く。閲覧/クリック/カート追加といった最新の行動をリアルタイムで反映し、
その時点の興味関心に合わせて最適な商品を表示します。過去の履歴だけで判断しないため、
担当者は事前に想定したセグメントに縛られず、
その瞬間の顧客に向き合った提案を届けられます。-
直前の行動をリアルタイムで反映
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購買意欲の変化を捉えた提案
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行動ログのない初回訪問者にも対応
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画像・テキスト解析似ている商品は、
AIが探し出す。商品画像の色・柄・形・デザインを解析して視覚的に似た商品を表示し、
商品名や説明文からは商品の特徴や意味を理解して関連性の高い商品を表示します。見た目で選ぶ顧客にも言葉で選ぶ顧客にも対応できるため、
担当者が商品ごとに関連付けを設定する必要がありません。-
画像解析で視覚的に類似した商品を提示
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テキスト解析で意味の近い商品を提示
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商品ごとの関連付け設定が不要
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学習と自動最適化レコメンドの精度は、
AIが磨き続ける。顧客の閲覧履歴・購入履歴・レコメンド結果を継続的に学習し、
一人ひとりの嗜好や行動の変化に応じて提案の精度を自動で高めます。レコメンドのロジックや表示内容の検証もAIが自動で行うため、
担当者は改善のたびに設定を見直す必要がありません。-
嗜好や行動の変化を継続的に学習
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ABテストによる自動最適化
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運用するほどに提案が的確に
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フォーム・LP作成フォームもLPも、
自分の手でつくれる。お問い合わせフォームや予約フォーム、
LPをGUIで作成できます。確認・完了・エラー画面の編集や、
回答内容に応じて次の質問を変える分岐にも対応。制作を外部に依頼する必要がないため、
担当者は必要なタイミングで公開できます。-
フォームとLPをGUIで作成
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回答内容に応じた分岐に対応
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取得したデータはそのままCDPへ蓄積
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AIでデータを売上に変える、
その一歩を
で。
ユースケース
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閲覧商品からのレコメンド
直前に見ていた商品や関連性の高い商品を、
AIがリアルタイムに選んで表示。サイトを離れる前に、
次の一品へつなげます。 -
初回訪問者への提案
行動ログのない顧客にも、
類似ユーザーの傾向からAIが最適な商品を提案。最初の1画面での離脱を防ぎます。 -
離脱前のクーポン提示
サイトから離脱しそうなタイミングでポップアップを表示。カート金額に応じた送料無料や割引を提示し、
購入を後押しします。 -
会員登録の促進
未登録ユーザーの行動に応じてポップアップを出し分け。登録のメリットを伝え、
次回以降の接点をつくります。
導入事例
膨大な決済データから
最適な「寄り添い」を導き出す
究極のパーソナライズ戦略
導入の背景
膨大な会員データを活用した細かなセグメント配信を実現する一方で、データ抽出や施策設定に多くの工数が発生していた。より迅速かつ継続的なパーソナライズ施策を推進するため、b→dash を導入。
購買/サイト訪問データを
ノーコードで統合し、
CV数/送客率の増加を実現
導入の背景
店舗 / ECサイト6カテゴリの顧客 / 売上 / 訪問データを統合して分析 / 施策に活用したかったが、データ統合にSQLが必須で外注が必要となり、手間とコストが課題となっていたところに、b→dashを導入。
東武グループ共通ポイント
「TOBU POINT」のデータ統合で
精緻なCRM強化を実現
導入の背景
複数事業の顧客/購買/PASMOデータを統合した分析を実施したかったが、CDPツールの活用にSQL知識が必須で、社内エンジニアや外部SIerへの依頼コスト・工数が課題となっていたため、b→dashを導入。
全社でデータドリブンな
PDCAサイクルを構築し
1クリックでデータ抽出を実現
導入の背景
オムニチャネル推進に向けOne to Oneアプローチを実現したかったが、データ可視化の基盤がなく、顧客属性別の分析に数日を要するなど工数が膨大で、少人数の販売部では対応しきれない状況が続いていたため、b→dashを導入。
ノーコードで
データ収集/統合/加工を実現し
メルマガ開封率10%改善
導入の背景
約70万人の会員データを活用したきめ細かいアプローチでLTV向上を目指す中、データの収集 / 統合 / 加工にSQL知識が必要で、施策実行までに工数がかかり、データドリブンなマーケティングを実現するため、b→dashを導入。
よくある質問
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タグを 1 行追加するだけで既存サイトに導入できます。サイト側の大規模な改修は不要で、レコメンドやポップアップの表示位置は管理画面から調整可能です。
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閲覧履歴ベース・購買履歴ベース・類似商品・カテゴリー人気・カート内おすすめなど、9 つのアルゴリズムを標準搭載しています。AI が最適なアルゴリズムを自動選択するため、担当者は目的に合わせて枠の設置場所を決めるだけで運用できます。
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GUI のドラッグ&ドロップで作成できます。確認画面・完了画面・エラー画面や、回答内容に応じた分岐設計もノーコードで行えます。取得したデータはそのまま CDP に蓄積されるため、次のパーソナライズ施策にもすぐに活用いただけます。
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レコメンド経由・ポップアップ経由・フォーム経由それぞれの CV や CVR、AB テスト結果を管理画面上で確認できます。AI が効果の高いパターンへ自動最適化するため、施策の PDCA は AI に任せながら重要指標だけをモニタリングいただけます。
お気軽にお問い合わせください
b→dashの検討状況に応じて、個別相談/デモもお選びいただけます。
