future AI Recommend Plusが「行動」と「商品」を深く理解
AIが行動履歴から「感性」まで解析。お客様一人ひとりに最適な商品を自動提案
「この商品を見た人は…」という単純な履歴だけでなく、AIが「商品情報」を解析し、その特徴や傾向を深く理解します。
オプションの「画像レコメンド」を利用すれば、色や形といった視覚的特徴も解析可能。
スペックや特徴が似ている商品をAIが自動で探し出し、比較検討を促します。
アパレルやインテリアなど、言葉にしにくい「感性」に響く商品を提案し、予期せぬ出会いを創出することでCVR向上に貢献します。
「今、買う理由」を自動で提示。商品の変化を捉え、迷うお客様の背中を押す
商品データの連携により、新商品の追加や販売終了した商品の削除対応を自動化。
常に最新の売り場を維持し、機会損失を防ぎます。
さらにオプションの「ルールベースレコメンド」を使えば、価格や在庫の変動をシステムが検知。
「値下げされた商品」でお得感を、「在庫わずかな商品」で焦燥感を刺激するなど、購入を迷っているお客様の決断を後押しする心理的なアプローチを自動化できます。
future AI Recommend Plusの機能
標準機能
ご利用可能なレコメンド種類
| パーソナライズレコメンド | お客様個人の過去の行動・購入履歴に基づき、興味を持ちそうなレコメンド商品を表示します。 |
|---|---|
| 閲覧商品・購入商品ベースレコメンド | 商品の閲覧・購入相関に基づき、あわせて閲覧・購入されていることが多い商品を表示します。 |
| テキストレコメンド | 商品名をAIが解析し、レコメンド商品を表示します。 |
| 各種ランキング | 「閲覧数」「購入数」「レコメンド経由PV数」の3種類。期間(月/週/日)での絞り込みも可能です。 |
|---|---|
| 閲覧履歴商品 | お客様が過去にチェックした商品を履歴として表示し、買い忘れを防ぎます。 |
| 新着商品・ピックアップ商品 | 新登録商品や、店舗が任意に設定したおすすめ商品を表示します。(最大75件) |
運用・デザイン支援機能
| テンプレート | 16種類のプリセットから選ぶだけで、すぐに設置可能。HTML/CSSでのカスタマイズも可能です。 |
|---|---|
| フィルタ | 商品のメイングループやサブグループによる絞り込みが可能です。 |
| リアルタイム反映 | 管理画面からのCSVアップロード機能などにより、急な価格変更や表示取り下げを即時反映できます。 |
| レコメンドメール | ランキング / 新着商品 / ピックアップ商品を、HTMLメールマガジンに画像として掲載できます。 |
| レポート | future AI Recommend Plusの管理画面で、表示回数・クリック数・経由売上などを確認できます。 |
オプション機能
| 在庫わずかな商品 | 在庫が残り少なくなった商品を売上個数順に表示します。 |
|---|---|
| 値下げされた商品 | 直近で価格が下がった商品をお得情報として表示します。 |
| 再入荷商品 | 在庫切れから再入荷した商品を表示します。 |
| CV予測レコメンド | AIが購入(コンバージョン)を予測して商品を表示します。 |
|---|---|
| 画像レコメンド | AIが商品画像の特徴の似ている商品を表示します。 |
| 標準の表示件数(10件)を、最大50件まで拡大可能です。 |
売上を最大化するレコメンド活用例
AIによる「一人ひとりに合わせた接客」と、ランキングや新着商品による「トレンドの提示」。
2つの機能を適材適所で使い分けることで、あらゆる接点において購買意欲を高めます。
1「類似提案」で比較を促し、離脱を防止
「イメージと少し違う」と感じたお客様には、AIが商品名の類似性から似た商品を自動で提案。サイト内での比較検討を促し、離脱を防ぎます。
さらにオプション機能の画像レコメンドで、色や形などの「視覚的特徴」が似ている商品も提案可能に。
「これが欲しかった!」という直感的な発見を生み出し、購入率を底上げします。
2「トレンド」と「鮮度」で興味を喚起
TOPページに閲覧数や購入数のランキングを表示することで、目的なく来訪したお客様にはサイトの賑わいと安心感を演出します。
または「新着商品」を表示して常に新しい出会いを提供することも可能に。
「今、注目されている商品」をひと目で伝えることで興味を喚起し、商品詳細ページへの回遊率を高めます。
3「閲覧履歴」で買い忘れを防止
PV数が高いような、お客様の目に触れやすい場所に「過去に見た商品」を表示。
一度は購入を見送った商品や、比較検討中に見失った商品をリマインドすることで、再検討のきっかけを作ります。
「あとで買うつもりだった」という機会損失を確実に防ぎ、最終的な購入へと導きます。
「レコメンドデータ」×「ステップメール」で、サイトを離れたお客様も呼び戻す
連携ツールを活用することでAIが提案する商品をメールでも配信可能に。
サイト外のお客様にも「One to One」のアプローチを行い、リピート購入を促進します。
AIが選んだ商品を、自動でメール配信
購入した商品をトリガーに商品と相性の良いアイテム(AI解析による関連商品)を掲載したフォローメールを自動で送ることができます。
「買い忘れ」や「ついで買い」を誘発
画一的な商品紹介ではなく、AIが「そのお客様が興味を持ちそうな商品」を厳選して届けるため、クリック率や再訪問率の向上が期待できます。
連携可能なツール
future Scenario Cast
まずはここから。専門知識なしで、メール・LINE・DMの全方位アプローチ
直感操作でHTMLメールを作成でき、レコメンド画像の埋め込みもスムーズ。
さらにLINEや郵送DMとも連携し、オンライン・オフラインを横断したアプローチが可能。月間5,000通までの無料枠もあり、手軽にスタートできます。
- 別途、future Scenario Castのご利用料金が必要です。
LTV-Lab for futureshop
1,300店舗以上の実績。詳細な分析で売上を最大化
RFM分析やCPM分析など高度なCRM分析機能を搭載。
分析データに基づき、メール・LINE・DMを組み合わせた緻密なシナリオで、お客様一人ひとりに最適なOne to Oneマーケティングを実現します。
- ご利用には別途「LTV-Lab for futureshop」のご契約(本体費用+連携オプション)が必要です。詳しくは株式会社LTV-X様にお問い合わせください。
料金プラン
- リリースキャンペーン開催!
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初期費用 25,000円(税抜)→ 無料
- 対象店舗様
- 2026年5月15日(金)中に新規お申し込みいただいた店舗様
- 表示価格は税抜です。別途消費税がかかります。
| 初期費用 | 25,000円 | |
|---|---|---|
| 月額費用 | ~50万回表示回数 | 12,000円 |
| ~100万回表示回数 | 22,000円 | |
| ~300万回表示回数 | 30,000円 | |
| ~500万回表示回数 | 50,000円 | |
| ~1,000万回表示回数 | 80,000円 | |
| ~2,000万回表示回数 | 135,000円 | |
| ~3,000万回表示回数 | 187,500円 | |
| ~4,000万回表示回数 | 240,000円 | |
| ~5,000万回表示回数 | 300,000円 | |
| ~6,000万回表示回数 | 360,000円 | |
- アカウント発行月の翌月から課金となります。
- 本オプションは月契約となります。
- 1ページに複数のレコメンド枠がある場合、複数カウントされます。
オプション料金
- 表示価格は税抜です。別途消費税がかかります。
| オプション名 | 月額費用 |
|---|---|
| ルールベースレコメンドオプション | 5,000円
|
| アドバンストレコメンド | 5,000円
|
| 表示件数追加オプション | 5,000円
|
| LTV-Lab連携オプション | 5,000円 |
- オプション設定月の翌月から課金となります。
- 本オプションは月契約となります。
お申し込みについて
futureshopをご利用中の店舗様は、以下の専用フォームよりお申し込みいただけます。
管理画面へのログインは不要です。
- 本フォームはfutureshopをご契約中の店舗様専用です。
よくある質問
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- 導入してすぐに、精度の高いレコメンドは表示されますか?
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はい、可能です。 導入時に過去の受注データをAIに学習させるため、利用開始初日から精度の高いレコメンドを表示できます。また、商品名のテキスト解析により、新商品など閲覧データの少ない商品でも最適な提案が可能です。
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- 自社サイトのデザインに合わせて、見た目をカスタマイズできますか?
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はい、自由に調整いただけます。 すぐに使える16種類のテンプレートをご用意していますが、HTMLやCSSを編集して、サイトのトーン&マナーに合わせたデザインにすることも可能です。
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- 特定のカテゴリに絞ってランキングを表示した場合、表示件数が少なくなることはありますか?
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いいえ、設定した件数まで表示されます。 future AI Recommend Plusではカテゴリ等で絞り込みを行った場合でも、(該当の商品があれば)指定した件数分の商品を出力できます。
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- アクセス数が少ないサイトでも、AIの効果は出ますか?
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はい、効果を発揮します。 一般的なレコメンドは大量の行動データが必要ですが、本機能は「商品名」のテキスト解析を併用するため、行動データが少ない段階でも関連性の高い商品を提案できます。
機能説明

