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特定ユーザの最新閲覧／購買履歴に基づいて最適化されたパーソナライズド・レコメンドメールを配信します。コンテンツ情報の作成作業は自動化でき、ユーザ毎にメール内容が違う 1to1 マーケティングが実践できます。 |
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ユーザの性別や年齢などの属性情報に加え、『パーソナライズド・レコメンダー』 で収集した行動履歴ログから条件抽出して対象を絞ったユーザグループに対し、ターゲティング・レコメンドメールを配信します。例えば、3 ヶ月間アクセスがないユーザに対して、再訪問を促すレコメンドメールを送信する等ができます。 |
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レコメンドメールの開封率、クリック数、コンバージョン数等、レコメンドメールの効果測定を行えます。『パーソナライズド・レコメンダー』 の情報とメール配信結果を 1 つの管理画面に統合し、包括的なレポートをご提供します。 |
サイト上でよく見かけるレコメンドは、例えば、ユーザーがある商品を選択した際に、その商品と関連性の高い商品をオススメするという「ユーザが今見ているアイテムに対するレコメンド」であり、どのユーザーが訪れても同じ商品がオススメされます。
一方、メールマガジン（メルマガ）に用いられるレコメンドとは、「パーソナルレコメンド」と呼ばれる、ユーザーごとに関連性が高い異なる商品をオススメします。
