最適な商品提案で売り上げアップ！顧客に合ったおすすめ商品をあぶり出すマーケティング分析

顧客ニーズをデータから紐解く

Amazonでおすすめ商品をつい買ってしまったり、YoutubeやNetflixでおすすめ動画をふとクリックしたりしたことはありませんか？こうしたおすすめの多くはデータ分析で提案されたものです。顧客一人ひとりにカスタマイズして商品を提案することは、今やダイレクトマーケティングの常識となっています。
その手法の一つが、「協調フィルタリング」です。

セミナー内ではプログラミング初心者でも簡単にコピペで分析ができるような資料を用いて演習を行います。
本講座でデータが語る言葉を理解し、演習で使った資料をアレンジすれば、学んだ内容は即実践で活用し、今日からすぐに顧客に響く提案を行えるようになります。
マーケティング分析の第一歩として、ぜひ本講座にご参加ください。

【協調フィルタリングってどんな分析手法？】
例えば次のデータがあったとしましょう。これはそれぞれのお客様がどの商品を購入したかを、1,0で示しているデータです。

このデータをじっくり見てみるといろいろな特徴が見えてきます。
例えばAさんとBさんは同じ商品を買っていて購買傾向が似ていると考えることができます。すると、AさんにはBさんが買った商品をおススメするとその商品に興味を持ってくれるかもしれません。このように購買傾向から買ってくれそうな商品をあぶり出しレコメンドをしていきます。
しかし、こういったデータを目で見て傾向を捉えていくのは大変ですよね。そこでこういったデータに含まれる特徴を機械に任せて自動で抽出する手法を協調フィルタリングと言います。

この技術は購買データから分析を行っていくので、購買データさえあればどんな企業でもその仕組みを作ることができます。皆さんのビジネスにおいても、顧客の真のニーズを探り、売上を飛躍的に伸ばす鍵となり得るものです。

本講座では、そんな協調フィルタリングの仕組みと使い方を分かりやすく学ぶことができます。R言語？難しそう…と思うかもしれませんが、ご安心を。初心者でも簡単にコードをコピペするだけで分析が可能です。

協調フィルタリングを含むレコメンドシステムには下記のように様々なものがあります。本講義ではそれぞれの使い方はもちろん、実際の分析においてどのように使い分けているかについても分かりやすく講義を行います。
・ユーザーベース協調フィルタリング
・アイテムベース協調フィルタリング
・ランダムレコメンド
・人気商品のレコメンド
それぞれのレコメンドシステムでどれが良い評価となるかを実際に試してみます。