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理経のサイト内検索エンジン、ワコールとミズノが採用
2017/07/07 09:30
ワコールは、サイト訪問者が探している商品を見つけにくく、とくにサイト内検索機能に関連し「検索ワードに対するヒットの精度が低い」「曖昧なキーワードに対してのサジェストが出ない」「0件ヒットの際の表示について、提案がない」など、ユーザーフレンドリーな機能を提供できていないという課題を抱えていた。こうした点から、Learning Searchを導入した。導入後については、検索キーワードに対するヒット率が向上し、機械自動学習検索機能によって継続して最適化が図られることから、0件ヒットが減少する効果を得ることができた。また、0件ヒットの際も提案が出るようになり、離脱率改善につながったほか、管理画面上で検索キーワードのトレンド把握と管理が可能となり、販売施策へ迅速に反映できるようになった、としている。
一方、ミズノは、2008年に導入した解析ツールにより、サイト内検索機能の重要性を認識し、「サイト内検索はECサイトの重要なマーケティングツールのひとつ」と捉えていたが、「欲しい商品が決まっている顧客に、その商品を速やかに見つけてもらうこと」「検索の精度を高めて検索エンジンから顧客が簡単に商品へたどりつくことができ、継続して改善できるサイトにしたい」という要望を持っていた。導入後については、AI活用の自動学習機能でサイト訪問者にマッチした検索結果を最短で提示できるようになったほか、カスタマイズが可能な検索結果表示機能、AIによる検索窓へのサジェスト機能(候補表示)でユーザビリティを改善できた、としている。
Learning Searchは、クラウドベースのサイト内検索ソリューション。購入意欲の高いサイト訪問者に対して、正しい製品を提示することで、大幅にコンバージョンレートが上昇する。ユーザーが検索する際に入力する語句やフレーズと、広告を見た人がどのくらいクリックしたか、そのクリック率を追跡し自動学習することで、検索フレーズに最も関連した検索結果を自動で表示する。
理経では今後、ECパッケージベンダーと協業し、Learning Searchを既存サイト改善、新規サイト構築時の標準化エンジンとして展開していく考え。
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