Rtoasterの評判・口コミ 全78件

改善してほしいポイント

Rtoasterに限らずですが、初期設定にはある程度プログラムがわかるエンジニアがいないと本製品を使いこなすことができないため、導入検討時にはリソースがあるかどうか事前に確認しておくことが必要です。類似製品と比べても個人的には設定方法がやや難しい方だと感じました。
また、ABテストでは思ったほど有意な差が出ないこともあるので母数が取れるサイトや期間設定で試した方が良いです。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

画像やテキストなどを複数パターン用意し、どのパターンがCVに繋がりやすいのかABテストを行いました。

改善してほしいポイント

自動でのバッチ処理や基幹業務連携などシステム面は改善の余地があるが、ユーザー部門でマーケティング業務の自動化をする分には特段問題ないと思う。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

この製品を使うまで、別のクラウドサービスを利用していたが、シナリオ作成やプログラミングなどIT部門やベンダーのサポートがないと難しかった、時間のかかっていた業務が効率化することができた

改善してほしいポイントは何でしょうか？

管理画面が使いづらく、UIとしてイケていない。また、課金のされる仕組みがデータアクセスが多いとなかなかえげつないため、利用を本格化しづらい

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

ID,クッキーベースでのバナーの出しわけのカスタマイズやおすすめに活用をしていますが、運用自体は楽ではありません。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

特にありません。

改善してほしいポイント

初期設定はプログラミングの知識など少し設計に詳しい担当者でないと導入が難しいと思います。サポートもかなり丁寧ですがそもそもの用語など分かっていないと意思疎通が難しいです。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

ECサイトのレコメンドエンジンとして利用がメインです。抱き合わせ購入されやすい商品をユーザー属性から精度高くレコメンド表示してくれるので客単価が上がりました。またサイト回遊中にユーザー動向からバナー表示をポップアップや常設バナーの設置順番を変えるなどOne to Oneのマーケティング施策が可能になりました。

改善してほしいポイント

管理画面内の構造が複雑で、レコメンドの設定とセグメントや連携データの設定の関係性がわかりづらい。レコメンド場所とそこに設定している施策内容の一覧性もないため、何を設定しているかを確認するためには個々のレコメンド場所設定の中に入っていく必要があり、運用管理に時間がかかってしまう。
また、自社ECの仕様によるものかもしれないが、在庫状況と連動させることができず、ユーザーの行動喚起という点ではもう一歩施策が打てない。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

自社の会員ステージごとの施策や、会員のステータス（誕生日月や次のステージへの金額、累積購買金額、ポイント有効期限、ポイント残高など）に応じただしわけができ、CTRやCVRがアップした。

改善してほしいポイント

スコアルール、コンテンツ、レコメンドルールの設定場所が異なるため、それぞれの設定を横串で確認できるようにしてほしいと感じています。一覧化ができないため設定の重複などが分からず、複数の事業部が同アカウントを管理する場合には重複を起こさないように社内上の運用ルールを設ける必要があります。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

サイト上の行動分析、スコアリングを用いたレコメンド接客ツールとして活用しています。自社の顧客IDと紐づけることが可能なので、サイト上のアクセスログだけでなくデモグラ情報やDMP上に保管しているその他購買データを掛け合わせたレコメンドの設計が可能となっています。
弊社ではサイトマップのボトルネック部分の洗い出しや、CVポイントを設定することで最適な導線の可視化、ポップアップやバナーを用いたユーザーの行動誘導などを行うことで、CVRの改善へとつなげることができています。
またアンケート機能なども使えるため、サービスの定性調査を気軽に行うことができ、数値では見えない課題の発見にも活用できています。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

・ルールベースでのレコメンドは、商品を登録する必要があるため、在庫切れの商品はリストから除外するなどのメンテナンスが必要であった。
・自社用に開発してもらう必要があったりと、痒いところに手が届かないと思う節があった。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

レコメンド機能により、サイト内回遊を促すことができ、商品ページへの直接流入ユーザーの離脱率を大幅に改善することができた。

改善してほしいポイント

「属性」や「行動履歴」などレコメンドに利用するためデータに関して、Rtoaster上に取り込まなければいけないのが少し手間がかかる。
セキュリティなども考慮した上で、CRMやSFA、MAツールなど、他システムとデータの自動共有や連動が容易にできる機能があると更に利便性が高くなる。現状では、どうしても他システムとの二重運用になりがちになってしまう。
また、柔軟に対応ができる故に、管理画面が少し複雑で慣れるまで少し時間がかかるので、もう少し直感的に操作可能なUIだと様々なメンバーでの利用が可能。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

過去のレコメンドは、レコメンド枠を手動で入れ替えたり、単純ロジック（新着、アクセスが多いなど）での設定となっていたが、Rtoasterの自動レコメンドによって、運用稼働はほぼ無く顧客毎に自動でレコメンド内容が変わる仕組みになり運用稼働を削減できた。
また、もう少し複雑なレコメンドを実装することで、顧客へのアプローチを20％程度向上することができた。
その他、複雑なロジックでもシステム開発などを行う必要がなく実装することができた。

改善してほしいポイント

機能が充実している反面、ヘルプページだけでは機能の詳細仕様を把握しきることは難しく、サポートとの密な連携は必須となります。費用も高めではあるため、気軽に導入して片手間で運用するのではなく、責任を持たせた担当者を一人立てて、成果が出るまで使い切るスタンスが大事です。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

ABテスト機能について、通常のABテストツールよりもパーソナライズした最適化ができ、キャンペーンLPのCVRを全体で1.0%→1.4~1.5%まで伸ばすことができた。また、ターゲティングの自動最適化機能により、施策終了まで待つこと無くより良いパターンを優先配信することができるのでABテストに伴う機会損失が少なく、また丁寧に統計検定をかけて施策結果の数値判断をしていた工数を削減できた。

改善してほしいポイント

・　機械学習でのレコメンド実装を希望。現在は社内の人間が立てた仮説に基づくルールベースでのレコメンドですが、機械学習によりルール自体を自動生成してくれるようになると、精度も向上し、運用も楽になります。
・　1問のみのアンケート機能はありますが、複数項目のアンケートや、回答内容によるアンケート設問の分岐機能があると良いです。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

・　顧客の興味関心に応じたレコメンドが可能となり、個々人に合わせた商品案内が可能となった。（導入前はどの顧客も一律の案内しかできなかった)
・　プッシュしたいサービスへ導線誘導することで、当該サービスへのアクセス数が大幅に増えた。
・　レコメンドごとのクリック数やクリック率が把握でき、どの層にどのレコメンドが刺さるかのPDCAが回せるようになった。