What is Anglera?
不完全、不整合、あるいは乱雑な製品データは、業務の停滞を招き、オンライン販売の可能性を制限しかねません。Angleraは、このような生データを豊富で正確な構造化された製品カタログへと自動的に変換し、最適な検索性（ディスカバリー）とコンバージョンを実現します。Angleraは、大量の製品情報を効率的かつ効果的に管理する必要があるブランド、小売業者、そしてマーケットプレイス向けに設計されています。
主な機能
Angleraは、製品データ管理を効率化するための強力な機能を提供します。
✨ 製品情報の自動エンリッチメント（充実化）： 生の不完全なデータを包括的な製品リスティングへと変換します。Angleraは、不足している情報を自動的に特定して補完し、より豊富で正確なカタログ基盤を構築します。
📚 柔軟なデータソース対応： 製品情報が存在するあらゆる場所からデータを取得します。Angleraは、整理されていないサプライヤーのCSV、製品画像、ウェブ調査によるブランドウェブサイトなど、さまざまな形式からデータを抽出し処理できます。さらに、仕様書やユーザーマニュアルのようなPDFから非構造化データを解析することも可能です。
🤝 サプライヤーオンボーディングの効率化： データ形式や品質に関わらず、多様なサプライヤーからのデータを迅速に統合します。Angleraは、入ってくるデータフィードをクリーンアップし標準化するため、異なるソースからの新製品のオンボーディングにかかる時間と労力を大幅に削減します。
⚙️ 属性の標準化： カタログ全体にわたる一貫性を確保します。Angleraは、すべての属性を標準化し、データを統一的で信頼性の高いものにします。これは、正確なサイト内検索、フィルター機能、および一貫した顧客体験の提供にとって極めて重要です。
Angleraが解決する課題
Angleraは、手作業で時間のかかる製品データ管理と最適化の課題に直接対処します。
市場投入までの期間を短縮： 新製品をサイトに公開するまでの時間を短縮します。各製品を手作業で数時間、あるいは数日かけて準備する代わりに、Angleraはプロセスを自動化し、数千もの製品を迅速にオンボーディングすることを可能にします。
データの正確性と完全性を向上： ヒューマンエラーを最小限に抑え、製品リスティングが包括的であることを保証します。Angleraは、不正確な箇所を自動的に検出し、不足している詳細を補完することで、顧客が自信を持って購入を決定するために必要なすべての情報を提供します。
SEOとサイト内検索パフォーマンスの向上： 検索エンジンとサイト内検索向けに最適化された、構造化された豊富なメタデータを作成します。属性を標準化しコンテンツを充実させることで、Angleraは製品のランキングを向上させ、検索フィルターを使用する顧客にとって簡単に見つけられるようにします。
コンバージョン率の向上： より豊富で正確、かつ一貫性のある製品情報は、顧客の信頼と購買決定に直接影響を与えます。最適化されたリスティングは、コンバージョン率の向上につながり、明確な期待値を設定することで返品率の低減にも貢献します。
Angleraを選ぶ理由
Angleraは、可能な限り最も正確で、包括的かつ柔軟な製品カタログを作成できるよう設計されています。Angleraを導入することで、以下のメリットが得られます。
実証済みのスピード： 大量の製品を迅速にオンボーディングし、充実させます。お客様からは、新製品の掲載にかかる時間が数週間からわずか1日に短縮されたという報告が寄せられています。
信頼できる正確性： AIとルールベースのQA（品質保証）および検証を組み合わせることで、データの整合性を確保し、手作業によるエラーを削減して信頼を構築します。
包括的なデータ： 基本的なリスティングを超え、顧客が必要とするすべての詳細情報を提供することで、より良い意思決定を促し、返品を減らします。
結論
Angleraは、製品データを単なる課題から競争上の優位性へと変革します。エンリッチメント、標準化、そして多様な入力元からのデータ取得を自動化することで、お客様のカタログはスピード、正確性、そして完全性を兼ね備えるようになります。これにより、成長を加速し、効率性を向上させ、優れた顧客体験を提供することが可能になります。
Angleraがどのようにカタログ運用を自動化し、製品コンテンツを強力な資産へと変えることができるか、ぜひお確かめください。
More information on Anglera
Launched
2023-01
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Anglera was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-25.
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