2025.06.02

F2転換とは？計算方法とカスタマージャーニーから考える「2回目の購入」を増やす方法

2025.05.13

レコメンドは売る側の決める宣伝枠ではない　今こそユーザー目線のAIレコメンドを

2025.05.12

【文例5種つき】レコメンドメールとは？効果・メリットと売上につながるシナリオ設計

2025.04.15

EC売上アップの分岐点はここに！ ページ別レコメンド設定講座 – Part.1 サイトトップページ

2025.03.19

ECサイトの客単価を上げる！ クロスセル・アップセルを実現するAIレコメンドエンジン活用術

2025.03.04

LLMがダイレクトリクルーティングに変革をもたらす！エンジニア採用の未来を実現する「RecoTalent」とは？

2025.03.01

レコメンドの仕組みと効果｜売上・コンバージョンを向上させる最新活用法

2025.02.18

【トップ10サイト比較】ファッションECが目指すUI・レコメンド・顧客体験

2025.02.10

ECサイトの顧客エンゲージメントとは？向上方法を徹底解説

2025.02.04

レコメンドの未来 | 5つの効果とAI時代のユーザー体験

2025.01.14

BtoB＆越境ECでも効果を発揮！　世界中の「欲しい」を見つけるAIレコメンド

2024.12.11

トム・フォーリーが語る：これからの顧客体験を変える「レコメンドエンジン」8つのテーマ ～ RecSys2024を通じて

2024.11.22

ECにおけるロングテール戦略の基本とニッチな商品を活かす方法、成功事例

2024.11.13

ECビジネスの次の一手は？ 海外事例から学ぶ、2025年4つのマーケティングトレンド

2024.08.20

マーケティングにおける「ジャムの法則」とは？ – 消費者を決断疲れから救おう！

2024.06.10

ネットスーパー特有の「買い回り」問題を紐解く – あわせ買い・ついで買いをどう引き起こす？

2024.05.24

メルマガの開封率の限界を超えろ！ – 顧客に“行動”を起こさせるメールマーケティング

2024.05.10

売れてるサイトは何が違う？ レコメンドエンジン活用のコツ

2024.04.19

レコメンドエンジンのチャネル別活用術

2024.04.09

BtoB ECサイトに「レコメンド」が必要な理由

2024.03.26

マーケティング／広報担当者が読むべきおすすめ書籍3選

2024.03.05

コンテンツマーケティングの基本と、 マネタイズするためのAI導線戦術とは

2024.02.06

「ピーク・エンドの法則」から考える、 オンラインショッピングを楽しくするための成功の鍵

2024.01.10

LINE公式アカウント活用術！アクセス数や購買率を上げるための基本と3つのポイント

2023.12.18

動画配信サイトのレコメンドに何が起きた？ ユーザーが求める「おすすめ」の謎

2023.12.05

離脱率改善！ 顧客行動データを活かしたECマーケティングの手法と、本当の課題とは？

顧客体験向上のためのデジタルマーケティング 用語集

2023.10.23

トム・フォーリーが語る、生成AIのECビジネスへのインパクト

2023.08.29

ECサイトのトップページに必要な顧客体験とは？

2023.08.22

2023年後半戦！オンラインビジネスを活性化させるための3つのキーワード

2023.08.01

ここでそれをレコメンド？ AIが起こすカテゴリーミステイクは是か非か

2023.07.04

「イベントベースド・マーケティング」の基本とAI時代の個人ニーズ予測：金融・保険業界に学ぶ

2023.06.20

インタビュー：なぜAIによる「画像認識」と「ハッシュタグ生成」が必要？

AIによる「顧客行動データ」の分析とは？売上向上のためのカスタマージャーニーの最適化

2023.06.06

レコメンドエンジンが役に立っていない？ 見直したい3つの課題

2023.05.09

エンゲージメントを高める「パーソナライズド・メール」の効果とシナリオ

2023.04.18

シルバーエッグ・テクノロジーが誇る「AI」研究部隊の横顔

2023.04.04

EC用ハッシュタグを自動生成！ アパレル専用『ハッシュタグ・ジェネレーター』を使ってみよう

2023.03.08

異業種に学べ！ AIレコメンドを活用した成功事例5選

2023.02.22

検索＋レコメンド。おなじみの技術を組み合わせて、一段上の顧客体験を

2023.02.21

2023年ECを成功させるための3つのキーワード

2023.02.07

ECはショート動画サービスに何を学べるのか？ Z世代の顧客体験と、その未来

2023.01.24

書籍3選～そろそろ「アフターコロナ」のマーケティングを考える～

2022.12.14

2022年調査レポート：ファッションECサイトにみるレコメンドエンジンの効果

2022.11.30

スペシャリストが語る「 コンテンツ時代」のランディングページ：KPIとPDCA

2022.11.08

ランディングページ最適化（LPO）で考慮すべきこと： A/Bテストではうまくいかない場合も？ 基本とAI活用

2022.10.12

F2転換率を上げるには？ Part3: 心動かされる提案が2回目の購入の決め手

2022.09.20

店舗とECの連携でリピート顧客を回復するには？新サービス「OMOレコメンド・ソリューション」レポート

2022.09.07

F2転換率を上げるには？ Part2: 初回訪問でまず顧客の心を掴む

2022.08.23

なぜランディングページ（LP）を作るのか？絶対に忘れてはいけない目的と3つの特徴

2022.08.16

ウェビナーレポート：「CVR向上の秘訣を一挙公開！ 【リサーチ～サイト売り上げ向上まで】 ペルソナ設計×SNSマーケティング×レコメンド」

2022.07.12

ウェビナーレポート：「AWESOME STORE 堀口氏に聞く！ “接客のDX”で作る、3倍売れるECサイト」

2022.06.28

パーソナライゼーションは時代遅れ？ – ペルソナを用いたマーケティング手法との違い

2022.06.14

トム・フォーリーが語る、レコメンドエンジンに必要な技術とポリシー

2022.05.31

サードパーティCookie規制後は「LTV向上」が鍵、焦点はレコメンドエンジンに

2022.04.27

課題と業界でわかる！ レコメンド活用事例10選

2022.04.26

「今、読んでほしい」書籍3選～ブランドとはストーリーである～

2022.04.12

セレンディピティ・マーケティングとは？ ECにおける3つの実行ポイント

2022.03.29

ウェビナーレポート：シルバーエッグ・テクノロジー×ニューロープ共催『データ分析で、アパレル業界の「MD」業務を変える！ ～課題の理解とソリューション提案～』

2022.03.16

店舗とEC、ダブルでF2転換率を上げる – OMOレコメンド・ソリューション

2022.03.01

人材業界で使われるパーソナライゼーション – 後編：AIレコメンドを活用した人材・求人業界のソリューションと事例

2022.02.16

人材業界で使われるパーソナライゼーション – 前編：人材業界の概観と、DXの進展

2022.02.02

デジタル時代のマーケターに「今、読んでほしい」書籍5選

2022.01.25

ネガティブな顧客マインドをポジティブに変える、カゴ落ちメールコンテンツ

2022.01.18

商品詳細ページは「ささげレレレ」で決まり！ – ECサイト作成テクニック

2022.01.05

CRM/MA上でより高精度なパーソナライゼーションを実現するには？

2021.12.14

メール施策の効果測定で確認するべき指標とPDCAのポイント

2021.12.07

OMO活性化のためにやっておきたい「レコメンド機能」と「POSデータ」連携法

2021.11.24

コンバージョンUPの鍵「パーソナライズド・メールマーケティング」とは？

2021.11.09

One to Oneマーケティングとはなにか？多様化するユーザーの要求に応えるためのマーケティング手法とその効果

2021.10.27

「コーディネートフォト」をレコメンドエンジンでパーソナライズ！ 滞在時間と顧客ロイヤリティを上げる新手法

2021.10.12

ECのメディア化： ECサイトでオウンドメディアを最大限活用するために

2021.09.30

Web接客＋レコメンドで「欲しい時に、欲しいものが飛び込んでくる」サイトを作ろう！

2021.09.14

アイテム購入までの楽しい買い物体験を創る！パーソナライズ化された「おすすめ一覧ページ」の導入メリットと活用方法

2021.09.01

検索エンジンとレコメンドエンジンを組み合わせれば、利便性はここまで上がる！

2021.08.17

進化の歴史でわかるレコメンドエンジン。アルゴリズムの分岐と「協調フィルタリング」

2021.08.04

パーソナライゼーションとは？ 概念と目的を理解し、具体的な手法を知る

2021.06.23

トム・フォーリーが語る、レコメンドエンジンのいま 後編 – レコメンドに必要な11の「わかった！」

2021.06.09

トム・フォーリーが語る、レコメンドエンジンのいま 前編 – 高精度なレコメンドを簡単に実現するための技術

2021.05.25

レコメンド結果をフィルタリングし、より使いやすいサイトに！ レコメンドエンジンの付加価値向上テクニック

2021.05.12

誰のためのパーソナライゼーションか？ – AIの歴史から紐解く、ユーザーエージェントとしての「レコメンドエンジン」

2021.04.20

米国・EU圏で機運の高まる、金融業界の「パーソナライズド・マーケティング」

2021.04.07

AIに「温故知新」ができないとき – ビジネスの現場における、コールドスタート問題の解決策

2021.03.03

漫画配信にも、海外ECにも……2020年、シルバーエッグのレコメンドはこんなパートナー企業と連携しました

2021.02.17

巨大アパレルEC、ふるさと納税、クラウドファンディング……2020年、シルバーエッグのレコメンドはこんな企業に導入いただきました

2020.03.17

インターンが聞いてみた！  – レコメンドって誰が使うの？ゼロからわかるシルバーエッグ Part 3

2020.03.13

イベントレポート：『グロースハックのその先へ』 ～ Repro Customer Engagement Conference Tokyo

2020.02.10

トム・フォーリーが語る、データサイエンスとアポフェニアの罠

2020.01.24

インターンが聞いてみた！ – エヴァンジェリストが語る「そもそもレコメンドって？ パーソナライゼーションとは？？」 – ゼロからわかるシルバーエッグ Part 2

2019.12.16

トム・フォーリーが語る、本物のデータサイエンスへの第一歩 ‐ ABテスト「7つの原則」

2019.12.06

インターンが聞いてみた！ AIレコメンド成功の秘訣は“人”にあり？ – ゼロからわかるシルバーエッグ Part 1

2018.12.25

巨大プラットフォーマーとの闘い – レコメンドエンジン開発にすべてを賭けるのか？

2018.12.10

セミナーレポート： シルバーエッグ・テクノロジー×マルケト社共催『消費者とのエンゲージメントを実現するテクノロジー』

2018.10.26

シルバーエッグ・テクノロジー CEO トム・フォーリーの語る、レコメンドサービスの歴史

2018.09.28

書籍紹介：当社チーフ・サイエンティスト加藤公一著『機械学習のエッセンス』

2017.12.27

～AIの活用による、メディアからECへの送客～

2017.10.02

「人工知能」という言葉について考える

2017.06.23

行動データの学習で、サイト内のアイテム検索をさらにスムーズに

2017.03.24

「スタイリングのレコメンド」が持つ効果と課題の解決