株式会社ナピル
2024年2月10日
顧客行動予測システム
大量の購買・閲覧ログから顧客の次行動を予測し、パーソナライズ施策を高度化
企業活動において顧客一人ひとりに合ったマーケティング施策が求められる一方、大量データから有効なインサイトを得るのは難易度が高い状況です。
主な成果
本システムは以下の技術的特徴を備えております：
次期購買予測精度
施策クリック率
クロスセル効果
離脱率
技術的課題
開発にあたっては、以下の課題に直面しました：
- ユーザー行動の時系列モデリングとパーソナライズ対応
- 高頻度のリアルタイムデータ処理とモデル更新
- プライバシーや個人情報保護への設計対応
これらに対し、時系列解析モデルとストリーム処理基盤、プライバシー保護手法の導入によってこれらを克服しました。
今後の展望
深層強化学習を用いた顧客接点の最適化や、チャットボットとの連携によるリアルタイムパーソナライズ施策を展開予定です。
技術スタック:
- Apache Spark
- Hadoop
- Python
- Kafka
- Elasticsearch
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