自社開発レコメンドエンジンに 機械学習・ディープラーニングを組み込んだ先駆的アルゴリズムを搭載!

プライベートDMPに蓄積したデータから、より確実に購入へ導くレコメンドアイテムを発見・提示

データ分析・レコメンド・マーケティングオートメーションで企業マーケティングを支援する株式会社アクティブコア(本社:東京都港区、代表取締役社長:山田賢治、以下 アクティブコア)は、マーケティングクラウドソリューション「activecore marketing cloud」(アクティブコア マーケティングクラウド)」のレコメンドエンジンに、機械学習・ディープラーニングを組み込んだ新アルゴリズムを搭載することを発表致します。
本機能は2017年4月末より提供予定です。

新アルゴリズム搭載の背景

近年ディープラーニングをはじめとしたAI(人工知能)技術の発達に伴い、実社会やビジネスへの適用が急速に拡大し、様々な機能が自動化・最適化されつつあります。特にディープラーニングは画像検出でよく利用される技術であり、人が教えることなくデータにより物事を学習し、最適な値を出すよう調整しながら、精度を高めていくことが可能です。
これまでアクティブコアでは、顧客行動データの収集・分析から、一人ひとりにパーソナライズされたアプローチの実施までを可能にしたマーケティングプラットフォーム「activecore marketing cloud」に、機械学習による「メール配信時間の最適化」機能を新たに追加するなど、機械学習・ディープラーニングを応用した新機能を提供してきました。
そして今回、ディープラーニングを取り入れたレコメンドアルゴリズムを、レコメンドエンジンに搭載することで、より精度の高いレコメンドを自動で実現することが可能となりました。

予測購入が約20%上昇!購買確率をあげるレコメンドを可能に

従来のレコメンドでは、協調フィルタリング(ユーザーの行動履歴から商品と商品の相関を計算しお薦めする手法)が利用されてきました。
今回提供を開始する、ディープラーニングを組み込んだ新しいレコメンドアルゴリズムにおいては、プライベートDMPに蓄積したデータ(属性、購入日や価格帯等)から、ディープラーニングにより購入(CV)に相関の高い特徴量を自動で抽出します。その後、抽出した特徴量からレコメンドする商品を発見し、お薦め商品として表示します。 

図1:ディープラーニング特徴量自動検出イメージ


このディープラーニングを搭載したレコメンドアルゴリズムを利用することで、購入(CV)率が上昇する効果が予測されます。今回協調フィルタリングによるパーソナルレコメンドでの実際の購入(CV)率と、購入データをディープラーニングした新たなレコメンドでの予測購入(CV)率を比較したところ、ディープラーニングを活用したレコメンドでは予測確率が20%程度上昇することが実証されています。(自社検証による)
また、マーケティング担当者がこれまで行ってきたレコメンドの設定作業等は、機械学習により自動的にチューニングされるため、不要になります。結果として、マーケティング担当者の単純作業や繰り返し作業が削減され、業務の効率化といった効果も期待できます。
アクティブコアは、今後もこのディープラーニングを組み込んだアルゴリズムをマーケティングオートメーションの分析や予測にも応用していく予定です。

■本サービスに関するお問い合わせ:

◆報道関係の方のお問い合わせは・・・

株式会社アクティブコア マーケティング部:八木

TEL:03-6712-8601

E-mail:mkt@activecore.jp

◆一般の方のお問い合わせは・・・

株式会社アクティブコア 営業部: 平田・井ヶ瀬

TEL:03-6712-8601

E-mail:info@activecore.jp

activecore marketing cloud、ac marketing cloudは、株式会社アクティブコアの商標または登録商標です。

※その他の社名または製品名は、各会社の商標または登録商標です。