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Athos Commerce

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Athos Commerceは、AIを活用した検索、マーチャンダイジング、パーソナライズ、商品フィード管理を組み合わせた製品発見のためのeコマースプラットフォームです。Klevu、Searchspring、Intelligent Reachの3つのブランドから形成され、小売業者のサイト、マーケットプレイス、AIショッピングプラットフォームで適切な商品を買い物客に結びつけます。eコマースおよび小売チーム向けに構築されています。

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Athos Commerceは、検索、マーチャンダイジング、パーソナライズ、商品フィード管理を組み合わせた製品発見のためのeコマースプラットフォームです。Klevu、Searchspring、Intelligent Reachという3つの以前は別々のブランドの技術を1つの会社と1つの製品スイートの下に統合しています。

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主な目的は、小売業者のサイトを検索している場合でも、マーケットプレイスを閲覧している場合でも、ソーシャルフィードをスクロールしている場合でも、買い物客を適切な商品に結びつけることです。サイト検索は、キーワードマッチングを超えて買い物客の意図を理解するためにAIを使用し、パーソナライズは検索、カテゴリ、商品ページ全体で1対1の推奨を構築します。

マーチャンダイジングツールセットにより、小売チームはページ上で商品が表示される場所を視覚的にキュレーション、テスト、最適化できます。一方、商品フィード管理は、1,400以上のマーケットプレイスやソーシャルチャネル全体で商品リストを監査、修正、配信します。GEOアシスタントは、その配信をさらに拡張し、GeminiやChatGPTなどのAIショッピングサーフェス用にカタログを豊かにします。

Athos Commerceは、小売業者の独自のカタログに基づいて訓練された会話型アシスタントを提供し、買い物客を購入に導き、Googleショッピング、ソーシャルプラットフォーム、マーケットプレイス全体でフィードを監査および最適化するチャネルアシスタントも提供します。

このプラットフォームは、Shopify、Magento、BigCommerce、Mivaなどのeコマースシステムと統合されています。Athos Commerceは、2,700以上のブランドがこのプラットフォームを使用していると報告しており、G2で4.5星、Gartner Peer Insightsで4.7星の評価を受けており、小売業者Michael Starsとの公開されたケーススタディでは、訪問あたりの収益が951%増加し、平均注文額が15%増加したことが示されています。

これは、サイト検索、マーチャンダイジング、商品フィードパフォーマンスを担当するeコマースおよび小売チーム向けに構築されており、個々の消費者向けではありません。

基盤となる機能には、AI検索、商品推奨、商品バンドリング、商品カタログのためのAI駆動のデータ強化が含まれます。Athos Commerceは、代理店や技術パートナーと小売業者を結びつけるパートナープログラムとパートナーディレクトリも運営しており、同社は最近、AI駆動の製品発見へのシフトを中心にした発見プラットフォームの更新を続けています。

  • カテゴリーAI ショッピングアシスタント
  • 料金モデル価格についてはお問い合わせください
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • 買い物客の意図を理解するAI駆動のサイト検索

  • 検索、カテゴリ、商品ページ全体でのパーソナライズされた推奨

  • 商品配置をキュレーション、テスト、最適化するための視覚的マーチャンダイジングツール

  • 1,400以上のマーケットプレイスやソーシャルチャネル全体での商品フィードの監査と配信

  • GeminiやChatGPTなどのAIプラットフォーム用に商品カタログを豊かにするGEOアシスタント

  • 買い物客を購入に導くために小売業者の独自のカタログに基づいて訓練された会話型アシスタント

  • Googleショッピングやソーシャルチャネル全体での商品フィードを監査および最適化するチャネルアシスタント

  • Shopify、Magento、BigCommerce、Mivaなどの他のeコマースプラットフォームとの統合

  1. カタログを接続する: Shopify、Magento、BigCommerce、またはMivaなどのeコマースプラットフォームとAthos Commerceを統合します。

  2. 検索とマーチャンダイジングを設定する: 商品カタログのためにAI検索と視覚的マーチャンダイジングルールを構成します。

  3. パーソナライズを有効にする: 検索、カテゴリ、商品ページ全体での1対1の推奨を有効にします。

  4. フィードを最適化する: 商品フィード管理を使用して、マーケットプレイスやAIプラットフォーム全体でリストを監査および配信します。

  5. パフォーマンスを追跡する: 分析をレビューして、発見の変更がコンバージョンや収益にどのように影響するかを確認します。

  • 製品発見
  • マーチャンダイジング最適化
  • フィード配信

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