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アクティブコア、レコメンド機能をパワーアップ ピタゴラス 自然言語処理(AI)を応用し、履歴データに頼らないレコメンドを提供

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(2018年07月03日 10時45分)  記事提供元 : @Press

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、自社が提供するデジタルマーケティング基盤「activecore marketing cloud(※1)」に「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス(※2) 自然言語処理)」を実装し、進化したレコメンド機能の提供を開始しました。

画像1: https://www.atpress....

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、自社が提供するデジタルマーケティング基盤「activecore marketing cloud(※1)」に「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス(※2) 自然言語処理)」を実装し、進化したレコメンド機能の提供を開始しました。

画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/159775/LL_img_159775_1.png
自然言語処理を用いたレコメンドイメージ

これまでのレコメンドは、履歴データに基づいた相関関係やディープラーニングを利用したパーソナライゼーションを実現するものでした。今回「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」のレコメンドへの応用により、今までレコメンドされなかった新たな商品もお薦めされるようになります。履歴データを利用したレコメンドでは対象商材になりづらい商品も、自然言語処理による類似性の評価により、売れ筋でなくともマッチする商品オファーを顧客に提供可能となりました。

(※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が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。
https://www.activecore.jp/marketing-cloud/about-marketing-cloud/

(※2)ピタゴラス:アクティブコアが開発した独自の機械学習エンジン(商標登録第6042226号)。マスコットキャラクター「ピタゴラス」はAIを搭載したマーケティングプラットフォームのAI機能全般を表現している。


■自然言語処理とは
自然言語処理(しぜんげんごしょり)とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野です。この技術はスマートスピーカーなどにも応用されています。
今回提供を開始した「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」は、ピタゴラス(AI)シリーズの1つで、アクティブコアが提供するサービスに適用されます。


■自然言語処理により、履歴データに頼らず、類似性を評価したレコメンドを実現
「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」は、閲覧履歴・購入履歴を利用したレコメンドアルゴリズムとは違い、履歴データがなくとも、すぐにレコメンドができるのが特徴です。
商品マスタの商材説明文などから特徴的な単語を抽出し、単語間の距離を元に、特徴単語に近い類似単語を評価し、抽出します。特徴単語だけでなく、類似単語を含めた類似性を評価し、関連の深いと判断される商品をお薦めできます。
例えば、温泉宿のレコメンドを行う場合、商品マスタにあるタイトルや説明文から、「宿」「温泉」「流し」などの特徴的な単語を切り出します。そこでAIの自然言語処理により、前述の単語と類似性のある「当館」「湯」「良質」「湯量」などの単語を抽出します。説明文の文字が一致していなくても、単語間の距離が近い単語を多くもつ温泉宿を決定し、レコメンドします。

これまで購買履歴のない商品は、たとえマッチしていても顧客へのレコメンドオファーに表示されづらく、購買につなげにくいという課題がありました。しかし自然言語処理を利用することで、閲覧や購買、売上データに頼らず、独自に類似商品をオファーできるため、購買につながると期待されます。またパーソナルレコメンドと組み合わせ、パーソナライズを進化させた精度の高いレコメンドが可能です。


■レコメンド機能のパワーアップにより、売上向上と顧客満足度向上へ
ディープラーニングを応用した「Pythagoras Recommend(ピタゴラス レコメンド)」や特許取得済の高度なレコメンド技術とあわせ、「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」によるレコメンドを実装することで、レコメンド機能を強化しました。本レコメンドにより、これまで売上の少なかった商品もオファーでき、利用される企業の売上向上に貢献することが期待されます。
また本機能をデジタルマーケティング活動に採用することで、ユーザが受け取るレコメンドオファーの選択肢を広げ、顧客満足度向上につなげていきます。

【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)(※3)、DWH(データウエアハウス)(※4)、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、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)を行います。企業ユーザ(B to B)やコンシューマ(B to C)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)(※5)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(※6)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(※7)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。

(※3)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。

(※4)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。

(※5)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。

(※6)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。

(※7)2015年提供開始以来、プレス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。(敬称略)・アミューズ、日本アルコン、ドクターシーラボ、アイ・ラーニング、キャリアデザインセンター、バイクブロス、オイシックス・ラ・大地、ブックオフオンライン、キタムラ、MTG等。


■株式会社アクティブコアについて https://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KS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: 自社開発ソフトウェ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。
https://www.activecore.jp/news/20180703/


■一般の方のお問い合わせ
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KSビル8F
担当 : 平田・井ヶ瀬
電話 : 03-6712-8601
Fax : 03-6712-8605
E-mail : info@activecore.jp
URL : https://www.activecore.jp
Facebook: https://www.facebook.com/activecore.jp


詳細はこちら
プレスリリース提供元:@Press

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