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スクデット：リアルタイムインディビジュアライズエンジン「Kibo RTI」日本初上陸!
[17/08/23]
Kibo Software, Inc 企業ロゴKibo RTIの機能TOKYO, Aug 23, 2017 - (JCN Newswire) - Kibo Software, Inc（本社:米国テキサス、CEO:KENNETH FRANK、※以下、Kibo）は、同社が米国で提供するReal Time Individualization プラットフォーム「Kibo Real-Time Individualization(TM) (Kibo RTI(TM) solution)」を日本展開するため、株式会社スクデット（本社:東京都中央区、代表取締役: 細江 啓太、以下、スクデット）と販売代理店契約を締結しました。
Kibo Real-Time Individualization（以下、Kibo RTI）は過去グローバルマーケットにおいて「Baynote」と呼ばれる高精度レコメンデーションエンジンを提供しており日本国内では2008 年より販売展開されていました。今回、スクデットが日本国内で販売を開始する「Kibo RTI」は以前のBaynote（旧 Ver）のレコメンデーションエンジンにも利用されていた集合知／協調フィルタリング／セグメンテーションに加えユーザーのPC やスマートフォンなどあらゆる端末からのサイト行動情報を現在から過去に遡り全て収集し「自動プロファイル化」する機能を備えます。あわせて統計モデルより構築されたストラテジー（ロジック）を利用する事ができ、ユーザータッチポイントで同一のユーザー体験を演出し、個人レベルでのパーソナライズを可能にします。現在グローバルのECサイト400サイトに導入し、売上を20％以上増加することに成功しました。利用企業のパフォーマンス上昇に大きく寄与しています。
※Kibo Software, Inc 企業ロゴ
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-1.jpg
＜近年の米国でのEC マーケティングの潮流＞
米国の大手E コマース企業において、WEBサイト上での過去情報をもとにしたセグメンテーション（グループ分け）によるパーソナライゼーションでは、ユーザー一人ひとりに対する直近の趣味嗜好・関心、行動に合わせて、オンラインの買い物体験を演出する事に限界があると言われていました。これはユーザーの趣味嗜好・関心、行動は様々な影響を受け常に変化しているからです。これらを正確に捉えるには過去情報によるセグメンテーションアプローチだけでは不可能で、ユーザー単位の情報を蓄積しリアルタイムに活用できるようにしなければいけません。米国ではオンライン/オフライン上の膨大なビックデータ収集／統合を行い、リアルタイムにユーザーを個性化＝“インディビジュアライゼーション”（※以下、Individualization）しユーザーの状態変化を正しく捉え全てのユーザータッチポイント（各種デバイス／店頭／コールセンター／DM）で同一レベルの買い物体験を提供しようとする取り組みが始まりました。上記の取り組みが進むにつれ新たに浮き彫りとなった課題が蓄積したデータを分析・解析しモデルを構築するデータサイエンティストの存在です。一元管理された多くの情報を活かすには自社内でのデータ分析が不可欠であり、そのためにはデータサイエンティストを自社に擁している必要があります。この課題に対し、データサイエンティストが本来分析／解析し導き出す高度なストラテジー（ロジック）を標準で搭載されたシステムの導入が米国で主流となりました。まさにKibo RTIは上記のユーザーの趣味嗜好・関心、行動を蓄積・統合した最新テクノロジーで、膨大なデータ量を取り扱いながら自動でユーザー情報をプロファイル化する機能と機械学習型の専用ストラテジー（ロジック）をコラボレーションさせ目まぐるしく変化するユーザー嗜好に合わせ最適な提案をする事が可能になりました。
＜Kibo RTIが可能にした!パーソナライゼーションを超える“Individualization”とは?＞
Individualizationとは、個別化、個性化の意味で、マーケティング戦略の中でも、今世界で特に注目されています。一人ひとりの異なったユーザーニーズにこたえるという点で、従来の商品と商品の相関性や協調フィルタリング、ユーザーセグメントによるパーソナライゼーションを超えたマルチチャネルで同一レベルのユーザー体験の演出が可能です。
Kibo RTIは、そんな“Individualization”を可能にする、世界でも有数なエンジンの一つです。ECサイトに訪れたお客様の属性や、閲覧ページを分析し、どんな商品に関心を持っているか、独自の技術とプラットフォームによりユーザーを自動プロファイリング化します。（管理画面で属性情報の確認やデータのアウトプットも可能）この自動でプロファイルされた属性情報と専用ストラテジー（ロジック）を使い一人ひとりに合わせた商品／コンテンツ／オファーを提案する事で購入意欲を刺激しお客様の商品購入をサポートします。従来のレコメンドエンジンとの違いは、今までお客様をある一定単位のグループ（セグメント）に区分けして商品軸で推奨することしかできなかったマーケティングを、一人ひとりに対しマーケティング行動を自動化し実施する事が可能になったことです。
また、オンライン/オフラインの過去データだけでなく、それぞれのリアルタイムデータを個人レベルで蓄積してアクションすることが可能で、リアルタイムに変わるユーザーの行動をもとに、過去・現在の情報から個人の好みに合わせユーザーがほしい情報や商品を予測し、アクションが実行されます。これによって、各ユーザーはECサイト上で、コンシェルジュに対応されているかのようなスムーズなお買い物が可能になります。なお、この予測機能に関しては、マシンラーニング（機械学習）で常に学習され、進化・最適化されていきます。また、専用ストラテジー（ロジック）の設定は、セグメントレベル／個人レベルで利用企業のマーケティング担当者がいつでも設定変更可能で、設定した直後から個人に対するアクションがどのストラテジーを使い表示されているかをリアルタイムに確認することができます。
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-2.jpg
［Kibo RTIの機能］
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-3.jpg
機能: カスタマー・エクスペリエンス・プロファイル
内容: 全てのアクションをセグメント（グループ）単位ではなく個人単位で可能に（完全なパーソナライゼーションの提供）
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: スマートオンライン・ユーザーデータ・ハブ
内容: Kibo RTIの観測情報以外の外部データ（CRM／POS データなど）連携
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: マシンラーニング
内容: 提供するストラテジー（ロジック）は利用されるたびに自己学習し常に最新かつユーザーの興味に即したコンテンツ/商品情報を提供
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: リアルタイム・アクション
内容: 個人の全てのアクションに対してリアルタイムにレスポンス（Webサイト/レコメンド/メール）
期待される効果: 転換率向上、LTV最大化、平均購入金額UP
機能: マーチャンダイジング・ビュー
内容: 管理画面によって個人レベルでどのページに何が表示されているかリアルタイムで確認可能。事業者側で売りたい商品の重みづけや新しいストラテジーの設定を実現
期待される効果: 運用リソース削減、コア業務シフト
＜Kibo RTI 5つの特徴＞
ポイント(1):自動ユーザープロファイル機能（ユーザー単位で情報取得）
ポイント(2):複数デバイスからのアクセスでも同一ユーザーとして特定可能
ポイント(3):Apache Hadoop & Apache Cassandra を活用したスケーラブルで安定したインフラ
ポイント(4):リアルタイム情報に基づいたレスポンスの実現
ポイント(5):データサイエンティストによりモデリングされた専用ストラテジー（ロジック）の提供
＜Kibo RTIの導入効果:売上20%UP!レコメンドエンジンとの効果の差は歴然!＞
今回、スクデットが販売を開始するKibo RTIと以前のBaynote（旧Ver）を比較したところ、全ての企業でKibo RTIが旧バージョンのBaynoteの効果を上回っており、レコメンドエンジンの売上貢献が7％〜8％と言われている中、ユーザーを個性化する“Individualization”により、Kibo RTIでは売上の20％以上UPを実現しています。なお、現在グローバルでは400 サイトで新versionへの移行が完了されております。
【Kibo RTI 国内導入実績】
大手旅行代理店/大手化粧品・健康食品企業/大手アパレル企業/大手総合通販企業 他
【米国での導入企業例】
YooX/jcrew/shoeBuy/DEAN&DELUCA/OAKLEY/OMAHA STEAKS/Delta Airline/Super Retail Group/Millen など
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
http://www.acnnewswire.com/clientreports/598/Scudetto_170823.pdf
■開発会社:Kibo Software, Inc 社（ https://Kibocommerce.com/ ）
Kibo Software, Inc 社は、米国テキサスに本社を置き、ECサイトのために必要なプラットフォームシステム／オーダーマネジメントシステム／Real Time Individualization を提供するトータルコマースソリューションカンパニーです。
■提供会社: 株式会社スクデット
所在地: 104-0028 東京都中央区八重洲2-11-7 東栄八重洲ビル10階
設立: 2011年4月25日
役員: 代表取締役 細江啓太
HP: http://www.scudettoasia.com
事業概要: ECサイト売上向上におけるコンサルティング, 不正対策におけるコンサルティング
【本件についてのお問い合わせ】
株式会社スクデット
広報担当: 竹村
TEL: 03-4520-5550
Mail: takemura@scudettoasia.com
Copyright 2017 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
Kibo Real-Time Individualization（以下、Kibo RTI）は過去グローバルマーケットにおいて「Baynote」と呼ばれる高精度レコメンデーションエンジンを提供しており日本国内では2008 年より販売展開されていました。今回、スクデットが日本国内で販売を開始する「Kibo RTI」は以前のBaynote（旧 Ver）のレコメンデーションエンジンにも利用されていた集合知／協調フィルタリング／セグメンテーションに加えユーザーのPC やスマートフォンなどあらゆる端末からのサイト行動情報を現在から過去に遡り全て収集し「自動プロファイル化」する機能を備えます。あわせて統計モデルより構築されたストラテジー（ロジック）を利用する事ができ、ユーザータッチポイントで同一のユーザー体験を演出し、個人レベルでのパーソナライズを可能にします。現在グローバルのECサイト400サイトに導入し、売上を20％以上増加することに成功しました。利用企業のパフォーマンス上昇に大きく寄与しています。
※Kibo Software, Inc 企業ロゴ
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-1.jpg
＜近年の米国でのEC マーケティングの潮流＞
米国の大手E コマース企業において、WEBサイト上での過去情報をもとにしたセグメンテーション（グループ分け）によるパーソナライゼーションでは、ユーザー一人ひとりに対する直近の趣味嗜好・関心、行動に合わせて、オンラインの買い物体験を演出する事に限界があると言われていました。これはユーザーの趣味嗜好・関心、行動は様々な影響を受け常に変化しているからです。これらを正確に捉えるには過去情報によるセグメンテーションアプローチだけでは不可能で、ユーザー単位の情報を蓄積しリアルタイムに活用できるようにしなければいけません。米国ではオンライン/オフライン上の膨大なビックデータ収集／統合を行い、リアルタイムにユーザーを個性化＝“インディビジュアライゼーション”（※以下、Individualization）しユーザーの状態変化を正しく捉え全てのユーザータッチポイント（各種デバイス／店頭／コールセンター／DM）で同一レベルの買い物体験を提供しようとする取り組みが始まりました。上記の取り組みが進むにつれ新たに浮き彫りとなった課題が蓄積したデータを分析・解析しモデルを構築するデータサイエンティストの存在です。一元管理された多くの情報を活かすには自社内でのデータ分析が不可欠であり、そのためにはデータサイエンティストを自社に擁している必要があります。この課題に対し、データサイエンティストが本来分析／解析し導き出す高度なストラテジー（ロジック）を標準で搭載されたシステムの導入が米国で主流となりました。まさにKibo RTIは上記のユーザーの趣味嗜好・関心、行動を蓄積・統合した最新テクノロジーで、膨大なデータ量を取り扱いながら自動でユーザー情報をプロファイル化する機能と機械学習型の専用ストラテジー（ロジック）をコラボレーションさせ目まぐるしく変化するユーザー嗜好に合わせ最適な提案をする事が可能になりました。
＜Kibo RTIが可能にした!パーソナライゼーションを超える“Individualization”とは?＞
Individualizationとは、個別化、個性化の意味で、マーケティング戦略の中でも、今世界で特に注目されています。一人ひとりの異なったユーザーニーズにこたえるという点で、従来の商品と商品の相関性や協調フィルタリング、ユーザーセグメントによるパーソナライゼーションを超えたマルチチャネルで同一レベルのユーザー体験の演出が可能です。
Kibo RTIは、そんな“Individualization”を可能にする、世界でも有数なエンジンの一つです。ECサイトに訪れたお客様の属性や、閲覧ページを分析し、どんな商品に関心を持っているか、独自の技術とプラットフォームによりユーザーを自動プロファイリング化します。（管理画面で属性情報の確認やデータのアウトプットも可能）この自動でプロファイルされた属性情報と専用ストラテジー（ロジック）を使い一人ひとりに合わせた商品／コンテンツ／オファーを提案する事で購入意欲を刺激しお客様の商品購入をサポートします。従来のレコメンドエンジンとの違いは、今までお客様をある一定単位のグループ（セグメント）に区分けして商品軸で推奨することしかできなかったマーケティングを、一人ひとりに対しマーケティング行動を自動化し実施する事が可能になったことです。
また、オンライン/オフラインの過去データだけでなく、それぞれのリアルタイムデータを個人レベルで蓄積してアクションすることが可能で、リアルタイムに変わるユーザーの行動をもとに、過去・現在の情報から個人の好みに合わせユーザーがほしい情報や商品を予測し、アクションが実行されます。これによって、各ユーザーはECサイト上で、コンシェルジュに対応されているかのようなスムーズなお買い物が可能になります。なお、この予測機能に関しては、マシンラーニング（機械学習）で常に学習され、進化・最適化されていきます。また、専用ストラテジー（ロジック）の設定は、セグメントレベル／個人レベルで利用企業のマーケティング担当者がいつでも設定変更可能で、設定した直後から個人に対するアクションがどのストラテジーを使い表示されているかをリアルタイムに確認することができます。
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-2.jpg
［Kibo RTIの機能］
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_scudetto20170823-3.jpg
機能: カスタマー・エクスペリエンス・プロファイル
内容: 全てのアクションをセグメント（グループ）単位ではなく個人単位で可能に（完全なパーソナライゼーションの提供）
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: スマートオンライン・ユーザーデータ・ハブ
内容: Kibo RTIの観測情報以外の外部データ（CRM／POS データなど）連携
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: マシンラーニング
内容: 提供するストラテジー（ロジック）は利用されるたびに自己学習し常に最新かつユーザーの興味に即したコンテンツ/商品情報を提供
期待される効果: 売上UP、ユーザー満足度向上、マーケティング効率化
機能: リアルタイム・アクション
内容: 個人の全てのアクションに対してリアルタイムにレスポンス（Webサイト/レコメンド/メール）
期待される効果: 転換率向上、LTV最大化、平均購入金額UP
機能: マーチャンダイジング・ビュー
内容: 管理画面によって個人レベルでどのページに何が表示されているかリアルタイムで確認可能。事業者側で売りたい商品の重みづけや新しいストラテジーの設定を実現
期待される効果: 運用リソース削減、コア業務シフト
＜Kibo RTI 5つの特徴＞
ポイント(1):自動ユーザープロファイル機能（ユーザー単位で情報取得）
ポイント(2):複数デバイスからのアクセスでも同一ユーザーとして特定可能
ポイント(3):Apache Hadoop & Apache Cassandra を活用したスケーラブルで安定したインフラ
ポイント(4):リアルタイム情報に基づいたレスポンスの実現
ポイント(5):データサイエンティストによりモデリングされた専用ストラテジー（ロジック）の提供
＜Kibo RTIの導入効果:売上20%UP!レコメンドエンジンとの効果の差は歴然!＞
今回、スクデットが販売を開始するKibo RTIと以前のBaynote（旧Ver）を比較したところ、全ての企業でKibo RTIが旧バージョンのBaynoteの効果を上回っており、レコメンドエンジンの売上貢献が7％〜8％と言われている中、ユーザーを個性化する“Individualization”により、Kibo RTIでは売上の20％以上UPを実現しています。なお、現在グローバルでは400 サイトで新versionへの移行が完了されております。
【Kibo RTI 国内導入実績】
大手旅行代理店/大手化粧品・健康食品企業/大手アパレル企業/大手総合通販企業 他
【米国での導入企業例】
YooX/jcrew/shoeBuy/DEAN&DELUCA/OAKLEY/OMAHA STEAKS/Delta Airline/Super Retail Group/Millen など
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
http://www.acnnewswire.com/clientreports/598/Scudetto_170823.pdf
■開発会社:Kibo Software, Inc 社（ https://Kibocommerce.com/ ）
Kibo Software, Inc 社は、米国テキサスに本社を置き、ECサイトのために必要なプラットフォームシステム／オーダーマネジメントシステム／Real Time Individualization を提供するトータルコマースソリューションカンパニーです。
■提供会社: 株式会社スクデット
所在地: 104-0028 東京都中央区八重洲2-11-7 東栄八重洲ビル10階
設立: 2011年4月25日
役員: 代表取締役 細江啓太
HP: http://www.scudettoasia.com
事業概要: ECサイト売上向上におけるコンサルティング, 不正対策におけるコンサルティング
【本件についてのお問い合わせ】
株式会社スクデット
広報担当: 竹村
TEL: 03-4520-5550
Mail: takemura@scudettoasia.com
Copyright 2017 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
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