画像

写真拡大 (全2枚)

 アクティブコアはマーケティングクラウドのレコメンドエンジンを刷新し、ディープラーニングをアルゴリズムに組み込む。予測精度向上による購入率アップと、レコメンド設定作業が不要になるための業務効率化が見込まれる。同機能は4月末より提供予定。

 アクティブコアは、「activecore marketing cloud」(以下、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を刷新し、新たにディープラーニングをアルゴリズムに組み込むことを発表した。同機能は2017年4月末より提供予定。
ディープラーニング特徴量自動検出イメージ

 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予測精度を高めていくことが可能。

 今までの同社のレコメンドエンジンは、ユーザーの行動履歴から商品と商品の相関を計算し推薦する手法「協調フィルタリング」を利用していた。今回提供を開始するレコメンドエンジンにおいては、プライベートDMPに蓄積した属性・購入日・価格帯等のデータから、ディープラーニングにより購入に相関の高い特徴量を自動で抽出。抽出した特徴量をもとにレコメンドする商品を発見し、おすすめ商品として表示する。

 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メリットとしては、予測精度向上による購入率の上昇に加え、マーケティング担当者によるレコメンド設定作業が不要になるための業務効率化がある。

 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。

MarkeZine編集部[著]