株式会社ゼロスタート


EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、自社コラム「ECマーケティングの基本知識」の2016年10月人気記事をご紹介します



EC商品検索・レコメンドを始めとしたパーソナライズドECソリューションを開発販売する株式会社ゼロスタート(本社:東京都目黒区、代表取締役社長:山崎徳之、以下ゼロスタート)は、自社コンテンツである「ECマーケティングの基本知識」(https://zero-start.jp/category/column)の2016年10月の人気記事TOP3をご紹介いたします。

人工知能系の記事はやはり人気が高く、1位・2位は先月と同じ結果となりました。
当社は先週10月8日~9日に開催された『Digital Marketing Conference 2016 Autumn / Big Data Conference 2016 Autumn』にて、人工知能×ビッグデータをテーマしたセミナー(https://zero-start.jp/2016/1114/event-report-nikkei-digitalmarketingconference2016)にも登壇しておりますので、こちらのテーマに興味のある方は是非お問い合わせください。

3位はこちらも人気の記事である「EC 商品検索 におけるUI・UXで重要なもの」です。
ECサイトにおいて検索とは目的でなく手段であり、正確性よりも満足度のほうが重要な機能であること、そしてその満足度を高めるためにはどのようなテクノロジーが必要となるのかを紹介しています。

当コラムはサイト内検索・レコメンドの技術の他、人工知能・オムニチャネル・アドネットワークなど幅広いテーマで書かれており、今後も最新のデジタルマーケティング・ECマーケティングの情報を随時ご紹介してまいりますので、EC運営ご担当者様・マーケご担当者様の方は是非お読みください。

━━<10月人気記事TOP3>━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

第1位 ECと ディープラーニング
 人工知能ブームが起きた背景とディープラーニングの活用でどのようなことが実現できるのか紹介しています。
 https://zero-start.jp/2015/0612/column-ai

第2位 ECにおける人工知能と特徴量の抽出
 ディープラーニングやPLSAなどの次元削減する技術とデータ処理における伸びしろについて紹介しています。
 https://zero-start.jp/2016/0118/column-ai-3

第3位 EC 商品検索 におけるUI・UXで重要なもの
 ユーザーの満足を高めるにはどのような検索機能が必要であり、それを実現するテクノロジーについて紹介しています。
 https://zero-start.jp/2014/1208/column-search-4

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当社ではデジタルマーケティングにおいて重要なリアルタイム性・パーソナライズを実現するソリューションとしてサイト内検索・レコメンドエンジン・広告最適化エンジンなどの「ZERO ZONE」シリーズを提供しており、その開発や最新技術の研究の過程における知見をコラムでご紹介しています。

この「ECマーケティングの基本知識」は、セミナーへの登壇やEC関連の連載記事を持っている代表の山崎が監修しており、ECマーケティングの最新情報やノウハウを今後もお届けしてまいりますので、ご期待ください。

ゼロスタートは今後もユーザーおよびECサイト運営企業様に有益なサービス・情報の提供、効果のご紹介をしてまいります。

【ZERO ZONEシリーズ製品ご案内】
▼ EC商品検索/サイト内検索エンジン ZERO ZONE SEARCHについて
 [https://zero-start.jp/product/zero-zone-search]
ユーザの離脱率、放棄率を低下しコンバージョンを最大化するEC商品検索/サイト内検索エンジン。
ECサイトにおける検索で重要とされる「絞り込み」と「並び替え」の設定の自由度・柔軟性を追求した大規模・高負荷に対応したEC商品検索/サイト内検索エンジンです。パッケージとしての安定性と迅速な導入に加えて、実装の柔軟性とカスタマイズ性の高いサイト内検索が実現可能となります。

▼ レコメンドエンジン ZERO ZONE RECOMMENDについて
 [https://zero-start.jp/product/zero-zone-recommend]
ウェブサービス利用者個人に最適化された情報を提供するパーソナライズドサービスを実現するソリューションです。
購買履歴や閲覧履歴、検索履歴などの行動履歴を元にユーザ個々の特徴を把握し、各ユーザにパーソナライズされたオススメコンテンツを表示します。最先端のレコメンド手法によりユーザに新たな「気づき」を提供することで潜在的ニーズを掘り起こし、クロスセルの実現とサイト価値向上・収益力アップが実現できます。
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※お問い合わせ・ご相談・御見積は info@zero-start.jp までお気軽にご連絡下さい
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●トップ企業ECサイトに採用されているZERO ZONE製品の導入事例
 URL:https://zero-start.jp/case
・株式会社イトーヨーカ堂様運営の「イトーヨーカドーネットスーパー」
 https://zero-start.jp/case/iyns
・株式会社ヤマダ電機様運営の「ヤマダウェブコム」「ヤマダモール」「ピーチクパーク」
 https://zero-start.jp/case/yamadadenki
・ブックオフオンライン株式会社様運営の「ブックオフオンライン」
 https://zero-start.jp/case/bookoffonnline
今後も様々な業界にて大手企業様の導入が続々と続きます。

■ZERO ZONE製品シリーズ一覧
・EC商品検索/サイト内検索エンジン「ZERO ZONE SEARCH」
 https://zero-start.jp/product/zero-zone-search
・レコメンドエンジン「ZERO ZONE RECOMMEND」
 https://zero-start.jp/product/zero-zone-recommend
・広告最適化エンジン「ZERO ZONE AD」
 https://zero-start.jp/product/zero-zone-ad
・効果測定エンジン「ZERO ZONE FEEDBACK」
 https://zero-start.jp/product/zero-zone-feedback
・ビッグデータ検索ソリューション「ZERO ZONE DISCOVER」
 https://zero-start.jp/product/zero-zone-discover

■関連プレスリリース
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、 プラス株式会社が運営する『JOINTEX(ジョインテックス)』などの4サイトに「ZERO ZONE SEARCH」が導入されました
 https://zero-start.jp/2016/1005/pressrelease-case-plus
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、ZERO ZONE SEARCH以外の製品・オープンソース・自社開発のサイト内検索エンジンを対象とした チューニング サービスの提供を開始
 https://zero-start.jp/2016/1011/pressrelease-service-search-tuning
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、株式会社MOAが運営する総合通販サイト『PREMOA』のリニューアルに対応
 https://zero-start.jp/2016/1012/pressrelease-case-moa-renewal
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、 株式会社ビームスが運営する『ビームス公式サイト』に 「ZERO ZONE SEARCH」が導入されました
 https://zero-start.jp/2016/1013/pressrelease-case-beams
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、サイト内検索エンジンとレコメンドエンジンのセット導入キャンペーンを開始
 https://zero-start.jp/2016/1017/corporate-activities-campaign
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、導入実績に最新アパレル事例として株式会社ビームス様のページを追加しました
 https://zero-start.jp/2016/1018/corporate-activities-case-update-2
・EC商品検索・レコメンド最大手のゼロスタート、自社コラム「ECマーケティングの基本知識」の2016年9月人気記事をご紹介します
 https://zero-start.jp/2016/1018/corporate-activities-ecmarketingcolumn-2

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■ 株式会社ゼロスタート https://zero-start.jp
・本社所在地:153-0044 東京都目黒区大橋2-22-6唐木ビル5F
・設立:2006年6月
・資本金:2億4200万円
・代表者:山崎 徳之
・事業内容:サイト内検索・レコメンドソリューション「ZERO-ZONE」の開発・販売、
サーバホスティング・運用監視
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関連URL:https://zero-start.jp/category/column



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