Baynote の推薦作品「Crystal Ball」がプラットフォーム化

ベイノートは、単なるエンゲージメント ベースの履歴アクティビティ モデルよりも、オンライン ユーザーのアクティビティに関するより良いフィードバックを企業に提供する計画を立てて 2006 年に発足しました。それが意図ですベイノートを追求し、企業がサイト訪問者の前面および中央に配置する最適なコンテンツを決定するために使用できる予測モデルを作成しました。

この意図ベースの予測のアイデアを拡張して、Baynote は現在、複数のチャネルに適用できる集合インテリジェンス プラットフォームを立ち上げています。これは、6 つの新機能、6 つの API の拡張、および既存の Baynote サービスを組み合わせたものです。その結果、電子メールのレコメンデーション (電子メールに届くターゲットを絞ったコンテンツを考えてください)、モバイルのレコメンデーション、ソーシャル検索、およびインサイトを提供するインテリジェンス プラットフォームが誕生しました。

これらの新機能をもう少し詳しく分析すると、最初の 2 つのサービスは、企業にブランドのリーチを拡大する方法を提供することを目的としています。1 つは最適化されたレコメンデーションを注入した昔からのマーケティング戦略によるもので、もう 1 つは最小限の推奨事項によるものです。最初のバブル崩壊からどうやって立ち直ったのか不思議なほどの視野とブラウジング機能。

Baynote のソーシャル検索は、サービスのインテントベースのモデルが対象を絞った結果を返すことができるもう 1 つの分野です。この特定の機能に関して、Baynote は、いくつか例を挙げると、Endeca、Mercado、Fast、ATG からのデータを統合します。次に、データを再調整して推奨事項を提供します。 Baynote Insights は、Baynote のサービスを使用して独自の結果を管理および追跡できる中心的な場所です。

Baynote はサイトの過去の訪問者の行動を逆流しているわけではありませんが、すでに行われている準備作業に加えて、商品の行動などについて多くのサードパーティのリソースに注目しています。理論的には、これは有用な推奨事項を推測する革新的な方法のようには聞こえないかもしれませんが、Baynote は、サイトへのトラフィックを増やし、サイトにアクセスしたユーザーを維持するために、統計のコレクションとサービスをより直接的に統合しようとしています。