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スタートアップの詳細:
会社名： 豊富な関連性
20 単語の説明:richrelevance は、次世代のマーチャンダイジングと e コマース サイトでのパーソナライズされたレコメンデーションを強化し、ホームページからフォローアップ メールに至るまでショッピング エクスペリエンスのあらゆる段階を最適化します。
CEO の 100 語の説明:richrelevance は、e コマース サイト向けの個人製品の推奨を強化するプラットフォームを提供します。このテクノロジーは、何千もの消費者行動変数を評価して、オンライン買い物客に最も関連性の高い推奨事項を提供します。 「アンサンブル学習」に基づいて、システムはどのレコメンデーションがうまく機能し、どのレコメンデーションがそうでないかを特定し、それに応じてリアルタイムで調整を行います。これは他の e コマース サイトにあるエンジンとは大きく異なり、実世界のテストでは古いテクノロジーを 10 ～ 15% のマージンで上回っています。
創設者の David Selinger は以前 Amazon と Overstock.com で消費者行動調査を率いており、他のチームメンバーは MySpace、eBay、Pay Pal での経験をもたらしています。
Software-as-a-Service であるため、統合は軽量であり、すぐに起動して実行することが簡単です。価格は完全にパフォーマンスに基づいて決定されます。
Mashable の見解:小売業界にとって推奨事項は大きなビジネスですが、オンライン市場の場合、そのような推奨事項を提供するのは少し簡単です。 richrelevance は、次のようなターンキー ソリューションです。eコマース小売業者は、顧客の活動に基づいて推奨事項をサイトにインストールできます。
Amazon に組み込まれた推奨プロセスと同様に、richrelevance は小売業の行動を調査し、それを世界中の同様の顧客と比較します。そこから、richrelevance はあなたの実用的な「プロフィール」を構築します。これは、richrelevance の 15 のカテゴリのいずれかに分類される可能性があります。あなたの購入情報、放棄されたショッピング カート、サイト ナビゲーションなどに基づいて、richrelevance はあなたが好みそうな他のアイテムを提案します。
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消費者にとって、これは今日の多くの小売サイトですでに経験されているレコメンデーション システムと何ら変わらないように見えるかもしれませんが、小売業者にとっては、豊富な関連性を追加する行為は利益を増やすための努力となります。 richrelevance の推奨プロセスは継続的なものであり、小売業者のサイトで顧客が行うアクションごとにプロセス自体が変更されます。
ただし、効果的な推奨を提供するために、richrelevance は小売業者の在庫に関する独自の関係マップを構築し、顧客に製品を提案するときに参考になるモデルを作成します。
richrelevance のシステムにはソーシャル メディアは関与しておらず、ユーザーが自分の推奨事項を持ち込んで他の小売業者のサイトに適用できるようにも見えません。richrelevance は確立された商品推奨形式に基づいて構築されているようです。創設者のデイビッド・セリンジャー氏はアマゾンとオーバーストックの消費者行動調査の元責任者だったため、これはまったく驚くべきことではない。 richrelevance は最近立ち上げられるまでほとんど秘密にされていましたが、420 万ドルを調達し、Sears を顧客として獲得しました。
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