顧客ニーズをデータから紐解く

あなたは、オンライン通販サイトを見ているときに「おすすめ商品」を見て、つい購入してしまった経験がありますか？ 実はこうしたおすすめ商品の多くは、データ分析によって提案されたものなのです。今や顧客一人ひとりにカスタマイズして商品を提案したりすることは、ダイレクトマーケティングの常識となっています。しかし、どのようにしてそういった提案ができるのでしょうか？それを解決する一つの手法が「協調フィルタリング」という手法です。

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。

今回はそのレコメンドシステムをいくつか作成してみて評価を行ってみましょう。
・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。

データが語る言葉を理解し、顧客に響く提案を行うための第一歩として、ぜひ本講座にご参加ください。
※今後の開催日程については、順次公開いたします。詳細はお問い合わせください。