商品検索のテクノロジー
AI駆動の検索
商品検索エクスペリエンスのあらゆるステップに、機械学習と拡張知能を組み込みましょう。Lucidworksでは、ネイティブの検索調整モデル、パーソナライズ検索、意図予測、クラスタリングのアルゴリズムを使用して、すべてのセッションを最適化し、コンバージョンを増やします。詳細はこちら>
レコメンダーモデル
レコメンダーを設定して、商品の認知から購入までの時間を短縮させたり、商品への興味を喚起したりしましょう。ユーザーに合わせてレコメンデーションを表示し、過去の閲覧行動、類似アイテム、類似クエリに基づいて検索結果をカスタマイズできます。BPRとALSのレコメンダーアルゴリズム、クエリの類似性、アイテムやユーザーの類似性を使用して、買い物客が探しているものを見つけられるようにサポートできます。詳細はこちら>
独自モデルを活用
お客様のデータを最も理解しているのは、お客様です。当社のテクノロジーには、Python機械学習モデルのネイティブサポートが組み込まれています。MLのカスタムモデルをプラットフォームに組み込み、既存のデータサイエンスインフラストラクチャと統合しましょう。データサイエンティストとデータアナリストが既存のツールキットを使用できるようにすると、エクスペリエンス全体にわたってユーザーのヒューマンインテリジェンスを強化できます。詳細はこちら>
Predictive Merchandiser
理想のデジタル体験の構築を難しくする必要はありません。目的の場所に商品を表示できるビジネスルールを簡単に作成できます。テンプレートやゾーンなどの機能、ランディングページ、ファセット制御により、マーチャンダイジングがシンプルになり、販売を促進できます。詳細はこちら>
深層学習と密ベクトル
当社のアプローチにより、特定のクエリに関連している商品やクエリ意図を理解することが目標でも、さらに高いレベルで検索および商品データを分析することができるため、検索結果の関連性が非常に高くなります。詳細はこちら>
マネージドFusion
eコマースのDevOpsチームは、時間の振り分け方に矛盾を感じています。新しいビジネスアプリケーションの開発と展開には、最大限の時間とリソースを投入するものです。インテリジェントな検索プラットフォームをサポートする、社内ハードウェアスタックの管理には、時間やリソースをそれほど投入しません。DevOpsの管理を当社のチームにお任せください。詳細はこちら>
統合とコネクター
最新のアーキテクチャを追求するお客様のために、当社ではその他の最適なアプリケーションで利用できるさまざまなコネクターを提供しています。コマースプラットフォーム、CMS、DAM、分析など、データを保存しているさまざまなテクノロジーで双方向の検索クエリとインデックスを利用できるということは、建設的でシームレスなユーザーエクスペリエンスを実現するうえで重要です。詳細はこちら>
