2017年06月12日

レコメンドエンジンはディープラーニング搭載の時代に!マーケティング担当者の負担を軽減できる最新ツール「アクティブコア マーケティングクラウド」の事例

こんにちは。渡辺です。

今回は、マーケティング担当者様向けに、

レコメンドエンジンにディープラーニングのアルゴリズムを組み込んだ

「アクティブコア マーケティングクラウド(アクティブコア社)」をご紹介します。

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今まで、顧客に対するレコメンドは、

マーケティング担当者の顧客行動分析によって行われてきました。

分析には複数のツールを組み合わせることもめずらしくなく、

マーケティング担当者様にとっては負担の多い作業だと思います。

本記事を読んでいただくと、
・ディープラーニングの手法を用いた最新のレコメンドエンジンについてわかります
・レコメンドに関する作業負荷を軽減できます
・顧客に対してより精度の高いレコメンドを自動で行えるようになります


アクティブコア マーケティングクラウドの新機能
「アクティブコア マーケティングクラウド」は、

マーケティングオートメーションのためのクラウドサービスです。

DMP、データ分析、レコメンデーション、マーケティングオートメーションの

4つの機能で構成されています。

以前から機械学習の仕組みは取り入れられており、

メール配信の最適化を行う仕組みはありました。

今回は、レコメンドエンジンにディープラーニングを組み込んだ

アルゴリズムに変更しました。


ディープラーニングをレコメンドに使う意味
機械学習のアルゴリズムは複数あり、ディープラーニングもそのひとつです。

機械学習では、与えられたデータから反復的に学習し

「特徴」や「規則」などのパターンを見つけ出します。

学習した結果は、新たなデータにあてはめられ、「予測」や「判断」を行います。

機械学習をレコメンドエンジンに使った場合、

DMPに蓄えられたデータを自動で分析し、抽出した規則の中から、

相関関係の高い商品をレコメンドできます。

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自社テストで予測購入が約20%上昇
アクティブコア社で行ったテストによると、

ディープラーニングによるレコメンドを行った場合、

購入率は20%アップします(予測値)。

そして、マーケティング担当者が行っていたレコメンドの設定作業は、

機械学習により自動化されます。

レコメンドのための単純作業や繰り返し作業が削減され、業務の効率化も期待できます。

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(画像出典:http://www.activecore.jp/news/20170329/より)


「アクティブコア マーケティングクラウド」を使って

レコメンド作業を機械に任せると、

手作業で行っていた設定作業は軽減されます。

マーケティング担当者は、マーケティングプランの立案など、

他の業務に集中できるようになります。

また、手動で行うよりも、精度の高いレコメンドを実現できます。


今回は、ディープラーニング搭載のレコメンドを取り入れ

マーケティング担当者様にとっては負担の多かった、レコメンド作業を軽減しよう、

というお話をさせていただきました。

本記事を読んでいただいたあなたは、

ディープラーニングの手法を用いた最新のレコメンドエンジンについて知り、

顧客との接点や顧客分析ツールが増え複雑化したレコメンド作業を

自動化できるようになりました。

顧客ごとに最適化されたレコメンドを自動で行い、

戦略や企画立案など他の業務を充実させていきましょう。