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アクティブコア、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！
[17/03/29]
提供元：@Press
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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)」※1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。
(※1)activecore marketing cloud：企業内の基幹データやWeb行動ログ、外部データといったマーケティングデータを収集・蓄積・統合・抽出し、AI／機械学習も利用した顧客軸でのデータ分析からレコメンド・マーケティングオートメーションまで一つにつながったクラウドベースの統合型ソリューション。
■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。
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。
■販売促進や事業拡大、企業の意思決定や経営支援につながるマーケティングクラウド
アクティブコアの「activecore marketing cloud」は、企業の事業活動において、ERP(基幹業務システム)やCRM(顧客関係管理)※2、DWH(データウエアハウス)※3、コールセンターやWebサイトによる企業内データや、その他外部データに対して「データ統合・収集・蓄積・抽出」をするとともに、データ分析(データマイニング)を行います。その結果に、独自のレコメンド機能(特許取得済：特許番号：5669330号)を行いながら、企業ユーザ(BtoB)やコンシューマ(BtoC)に対して、広告、メール、DM(ダイレクト・メール)といった手法とSFA(営業支援システム)※4を用い、「アクション」を自動化するマーケティングオートメーション※5機能により、事業活動支援や営業活動支援を行うクラウドベースのソリューションです。
2015年3月末の提供開始以来、企業のマーケティング基盤として導入※6が進み、マーケティングや営業担当者はもちろん、CMO(最高マーケティング責任者)やCEO(最高経営責任者）、COO(最高執行責任者)等の経営層の方々にとっても、販売促進や事業拡大、企業の経営支援につながるマーケティングソリューションとして、期待が寄せられています。
(※2)CRM(Customer Relationship Management)：既存顧客との関係を管理する情報システムやソフトウェア。顧客の属性や行動履歴を記録・管理し、顧客ごとにきめ細かい対応を行いながら、良好な顧客関係を構築し、CS(顧客満足度)を向上させる。
(※3)DWH(Data WareHouse)：時系列に蓄積された大量の業務データの中から、各項目間の関連性を分析するシステム。
(※4)SFA(Sales Force Automation)：営業活動を支援して効率化する情報システムやソフトウェア。
(※5)マーケティングオートメーション：マーケティングの各プロセスにおけるアクションを自動化するための仕組みやプラットフォーム。
(※6)2015年提供開始以来、リリース発表したものだけでも以下の企業に導入されました。
・キャリアデザインセンター、バイクブロス、大地を守る会、JIMOS、ブックオフオンライン、キタムラ、MTG等(敬称略)。
【株式会社アクティブコアについて http://www.activecore.jp】
顧客の行動履歴データから分析・レコメンデーション・オートメーションにAI・機械学習・ディープラーニングを取り入れたマーケティングテクノロジーとそれを支える人の力をコアとして、あらゆる企業に貢献できる自社独自のソリューションを提供しています。
所在地 ： 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル 8F
設立 ： 2005年2月2日
資本金 ： 1,000万円
代表者 ： 代表取締役社長 山田 賢治
事業内容： 自社開発ソフトウエアによる
マーケティングクラウドソリューションの提供
・CRM／AI・機械学習・ディープラーニング
・レコメンドエンジン
・マーケティングオートメーション
・データ可視化・分析
・コンサルティング業務
●今回のプレスリリースに関する情報は以下のサイトに掲載しています。
http://www.activecore.jp/news/20170329/
■お問合せ
株式会社アクティブコア 営業部
〒108-0075 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル8F
電話 ： 03-6712-8601
Fax ： 03-6712-8605
E-mail ： info@activecore.jp
URL ： http://www.activecore.jp
Facebook： https://www.facebook.com/activecore.jp
(※1)activecore marketing cloud：企業内の基幹データやWeb行動ログ、外部データといったマーケティングデータを収集・蓄積・統合・抽出し、AI／機械学習も利用した顧客軸でのデータ分析からレコメンド・マーケティングオートメーションまで一つにつながったクラウドベースの統合型ソリューション。
■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。
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。
■販売促進や事業拡大、企業の意思決定や経営支援につながるマーケティングクラウド
アクティブコアの「activecore marketing cloud」は、企業の事業活動において、ERP(基幹業務システム)やCRM(顧客関係管理)※2、DWH(データウエアハウス)※3、コールセンターやWebサイトによる企業内データや、その他外部データに対して「データ統合・収集・蓄積・抽出」をするとともに、データ分析(データマイニング)を行います。その結果に、独自のレコメンド機能(特許取得済：特許番号：5669330号)を行いながら、企業ユーザ(BtoB)やコンシューマ(BtoC)に対して、広告、メール、DM(ダイレクト・メール)といった手法とSFA(営業支援システム)※4を用い、「アクション」を自動化するマーケティングオートメーション※5機能により、事業活動支援や営業活動支援を行うクラウドベースのソリューションです。
2015年3月末の提供開始以来、企業のマーケティング基盤として導入※6が進み、マーケティングや営業担当者はもちろん、CMO(最高マーケティング責任者)やCEO(最高経営責任者）、COO(最高執行責任者)等の経営層の方々にとっても、販売促進や事業拡大、企業の経営支援につながるマーケティングソリューションとして、期待が寄せられています。
(※2)CRM(Customer Relationship Management)：既存顧客との関係を管理する情報システムやソフトウェア。顧客の属性や行動履歴を記録・管理し、顧客ごとにきめ細かい対応を行いながら、良好な顧客関係を構築し、CS(顧客満足度)を向上させる。
(※3)DWH(Data WareHouse)：時系列に蓄積された大量の業務データの中から、各項目間の関連性を分析するシステム。
(※4)SFA(Sales Force Automation)：営業活動を支援して効率化する情報システムやソフトウェア。
(※5)マーケティングオートメーション：マーケティングの各プロセスにおけるアクションを自動化するための仕組みやプラットフォーム。
(※6)2015年提供開始以来、リリース発表したものだけでも以下の企業に導入されました。
・キャリアデザインセンター、バイクブロス、大地を守る会、JIMOS、ブックオフオンライン、キタムラ、MTG等(敬称略)。
【株式会社アクティブコアについて http://www.activecore.jp】
顧客の行動履歴データから分析・レコメンデーション・オートメーションにAI・機械学習・ディープラーニングを取り入れたマーケティングテクノロジーとそれを支える人の力をコアとして、あらゆる企業に貢献できる自社独自のソリューションを提供しています。
所在地 ： 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル 8F
設立 ： 2005年2月2日
資本金 ： 1,000万円
代表者 ： 代表取締役社長 山田 賢治
事業内容： 自社開発ソフトウエアによる
マーケティングクラウドソリューションの提供
・CRM／AI・機械学習・ディープラーニング
・レコメンドエンジン
・マーケティングオートメーション
・データ可視化・分析
・コンサルティング業務
●今回のプレスリリースに関する情報は以下のサイトに掲載しています。
http://www.activecore.jp/news/20170329/
■お問合せ
株式会社アクティブコア 営業部
〒108-0075 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル8F
電話 ： 03-6712-8601
Fax ： 03-6712-8605
E-mail ： info@activecore.jp
URL ： http://www.activecore.jp
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