新商品やロングテール商品をすぐにでもレコメンド開始、目標到達プロセス全体の関連性を高めます

リッチレリバンスが提供している RECOMMEND™ による自然言語処理のみが、製品を最初からパーソナライズできます。パーソナライゼーションは従来、各製品のユーザー行動データが大量にある場合に最適に機能します。しかし、新商品やニッチ商品をどのようにパーソナライズしますか？

今までは不可能でした！

RECOMMEND の自然言語処理により、新商品やロングテールのカタログアイテムのパーソナライズがすぐに行われます。 これは小売/ブランドのゲームチェンジャーであり、定期的に新しいスタイルや季節のカタログをすばやく導入し、最初からクロスセルのオファーを通じて買い物客をパーソナライズして関連商品にお客様にご案内することを可能にします。これは、買い物客の購入プロセスにおいて関連性を高めるための優れた方法でもあります。
そして、これはリッチレリバンスだけが可能にした技術です。

自然言語処理（NLP）が３つの方法により、パーソナライズを強化するレコメンドを行います。

	新製品のためのパーソナライズ RECOMMENDのNLPは、製品とそれらの相互関係をより深く理解し、最初から推奨戦略に新製品を追加できるようにします
	ロングテール商品のプロモーション 通常の AI や統計的手法では、ロングテール製品が補完的なレコメンドをするのに十分な情報を生成することはほとんどありません。何故なら、ほとんど購入されない商品だからです。しかしながら、NLPはカタログ全体の類似性を推測し、閲覧または購入データが、ほとんど、または、まったくない商品を適切にレコメンドすることを可能にします。
	セッション中の関連性を向上 NLPを行動戦略に追加することで、お客様とお客様が愛する製品、カテゴリ、ブランドとのより強い相関関係を引き出すことができ、そのタイミングでの好みをより適切に反映する、より豊富なレコメンドを提供できます。

製品グラフ - NLP は製品の関係を自動的に推測します。
商品カタログとデータソースの間に、商品の説明、レビュー、評価、機能、ブランドアフィニティなど、各商品に関する豊富なテキスト情報があります。リッチレリバンスのRECOMMENDは。そうしたテキストを「消費を促す事が可能な特性」に変換する NLP / ディープラーニング テクノロジー機能を備えた唯一の技術です。思い出に残るショッピング体験を生み出すため、豊富な商品を活かす事ができます。

さあ、リッチレリバンス の RECOMMEND で
お客様にレベル５のカスタマージャーニーを提供しましょう！