レコメンドエンジン 一覧
■首都圏 レコメンドエンジン 企業
- ・「レコメンドエンジン」をgoogleにて検索（概ね6ページまで検索）。
- ・ 検索された企業から首都圏の企業を売上順に掲載。
- ・ 企業名/企業概況/商品名/サービススペック/企業ＵＲＬを記載。
| 富士ソフト株式会社 |
本社：神奈川県横浜市／設立：1970年5月／資本金：100 - 500億円未満／売上：500 - 1000億円未満／従業員数：1000名以上 |
|---|---|
| FSレコメンド |
運用コスト削減＆コンバージョンアップを実現するレコメンドエンジン 【機能・特徴】 ◎国内初のレコメンドメニュー 長年の経験と実績から得た独自の要素を採用 … |
| 株式会社インテージ |
本社：東京都千代田区／設立：1960年3月／資本金：10 - 30億円未満／売上：100 - 500億円未満／従業員数：500名 - 999名 |
| genometrics（ゲノメトリクス） |
「お客様のヒトトナリ」を見える化し、お客様ニーズに沿った品揃え・販促活動を協力にサポートします！ 【genometricsの活用イメージ】 ◎店舗の客層理解を深め… |
| 株式会社ブレインパッド |
本社：東京都港区／設立：2004年3月／資本金：3 - 5千万円未満／売上：10 - 30億円未満／従業員数：100名 - 199名 |
| レコメンドエンジン搭載プライベートDMP Rtoaster（アールトースター） |
レコメンドエンジン搭載のプライベートDMPとして、国内最大規模です。 ◎導入実績 250社以上 ◎トラッキング数 30億 ◎アイテム数 2億点 【Rtoasterの特徴一覧】 … |
| 株式会社アピリッツ |
本社：東京都渋谷区／設立：2000年7月／資本金：5 - 10億円未満／売上：10 - 30億円未満／従業員数：100名 - 199名 |
| レコメンドエンジンASPサービス 「パーソナライズド・レコメンダー」 |
【特徴】 ◎実績No.1のレコメンドエンジン ◎多業種200サイトの事例に基づいた改善ノウハウ ◎かんたん導入、かんたん運用でコスト削減 ◎高い負荷耐性、月間1億PV… |
| 株式会社イー・エージェンシー |
本社：東京都千代田区／設立：1999年1月／資本金：5 - 10億円未満／売上：10 - 30億円未満／従業員数：100名 - 199名 |
| さぶみいっと！レコメンド for WordPress |
これまで面倒だったレコメンドエンジンとの連携を自動化し、コスト・時間を削減いたします。 【機能】 ◎EC CUBE商品データとレコメンドデータの連携 ◎「レコメ… |
| 株式会社ＡＬＢＥＲＴ |
本社：東京都新宿区／設立：2005年7月／資本金：5 - 10億円未満／売上：5 - 10億円未満／従業員数：50名 - 99名 |
| サイト内レコメンドエンジン Logreco(ログレコ) |
行動履歴データを活用して顧客と商品の最適なマッチングを実現！ 【特徴】 ◎高精度レコメンドロジック ・独自設計のアルゴリズムを採用し一人ひとりの細かいニ… |
| シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 |
本社：大阪府吹田市(東京オフィス:東京都千代田区)／設立：1998年8月／資本金：3 - 5千万円未満／売上：5 - 10億円未満 |
| アイジェント・レコメンダー | Web上での行動情報(閲覧 / 購入 / お気に入り登録等)を、ECサイト / コンテンツサイト / アプリ / メール / DSP / 納品書・請求書等、顧客との様々なタッチポイ… |
| サイジニア株式会社 |
本社：東京都港区／設立：2005年8月／資本金：5 - 10億円未満／売上：5 - 10億円未満／従業員数：20名 - 29名 |
| デクワス.RECO |
複雑ネットワーク × リアルタイム の ハイブリッド型レコメンデーションエンジン デクワス.RECOの特長は、複雑ネットワーク理論を基礎にした解析エンジンの「独… |
| 株式会社アラタナ |
本社：宮崎県宮崎市(東京オフィス:東京都渋谷区)／設立：2007年5月／資本金：5千万円 - 1億円未満／売上：5 - 10億円未満／従業員数：100名 - 199名 |
| レコメンドエンジン「楽レコ」 |
【特徴】 ・ランキング表示／カテゴリーフィルター レコメンドエンジンで収集する行動ログは各商品のアクセス数も保存しています。そのため、ネットショップ全… |
| 株式会社ゼロスタート |
本社：東京都目黒区／設立：2006年6月／資本金：1 - 3億円未満／売上：3 - 5億円未満／従業員数：20名 - 29名 |
| レコメンドエンジン 「ZETA RECOMMEND」 |
「この商品を買った人はこんなものも買っています」 これに加えてもっとお客様一人一人に寄り添ったレコメンドをしたい。 商品が持つ機能、好きなブランド、価… |