ヒト モノ ナレッジ カネ リスク

ビッグデータ対応
インターネットマーケティング
タイトル
データマイニング×最適化～ビジネスアナリティクス最前線～

第18回データウェアハウス＆CRM EXPO

インターネットマーケティング
データマイニング×最適化

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インターネットマーケティングの話題
レコメンデーション
ユーザーにお店たくさん売りたいけど・・・
バランスも考慮したい

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を紹介！

知り合い

広告投資ポートフォリオ作成 投資効率を考慮してバランス良く・・・
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データマイニング×最適化

購買データ
ユーザー
行動履歴

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データ
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アクセスログ

広告効果測定
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広告投資
ポートフォリオ作成

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レコメンデーション あなたはユーザーに商品をどのようにして勧めますか？

 いろいろ工夫してユーザーに商品を割り当てますよね？

大規模レコメンデーション技術を提供します！
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レコメンデーションまでの道のり•データフュージョン
•協調フィルタリング•二項クラスタリング•一般化状態空間モデル•0-1整数線形計画法•メタヒューリスティクスアルゴリズム•ラグランジュ緩和法•感度分析

データマイニング
購買データ

最適化
ユーザー嗜好数値化•「ユーザー×アイテム」相性テーブル•「ユーザー×アイテム」クラスタ

レコメンデーション•最適レコメンド結果- レコメンドバランスを考慮- 効果最大化

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レコメンデーション数理モデル例
変数（出力）レコメンド結果

xui {0,1} (u User, i  Item)制約（モデル）

レコメンドバランスを考慮
i  Item u UserxnuiiItemuUser

効果最大化xui effectuiuUser ,iItemxui  0xui

xui effectui  requirei

目的関数（モデル）max

xui  1

購買率ＵＰ!
メール開封率ＵＰ!
顧客満足度UP!
人気商品への偏り解消!

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広告投資ポートフォリオ作成
広告施策の評価してますか？
そういえば気にしたことなかった・・・という方へ

データマイニングで・・・
費用対効果の評価ができます！
⇒費用対効果の見える化と部分最適化

最適化で・・・
広告投資戦略の決定ができます！
⇒投資バランスを考慮した全体最適化
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300
200
100

費用対効果曲線0インターネットマーケティング
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広告投資ポートフォリオ作成までの道のり•ビッグデータマイニング- アトリビューション分析- アトリビューションモデリング
データマイニング•線形計画法•0-1整数線形計画法•メタヒューリスティクスアルゴリズム

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最適化

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アクセスログ広告投資
ポートフォリオ作成

広告効果測定•「広告×CV」費用対効果予測•個別広告評価•投資バランス考慮•効果最大化•コスト削減第18回データウェアハウス＆CRM EXPO

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広告投資ポートフォリオ数理モデル例
変数（出力）広告の選択

xa {0,1} (a  Ad )

制約（モデル） 予算内で広告を選択



aAd

xa costa  budget

c  CV

目標以上のCVを達成する

xeffectrequireaacc
aAd目的関数（モデル）max

KPI値UP!
コストDOWN!
予算内で目標CV獲得!

aAd ,cCV

コスト最小化

効果最大化

xa effectac

ormin

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

aAd

xa costaインターネットマーケティング
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数理システムユーザーコンファレンス発表事例
Web レコメンデーションモデルのご紹介～データマイニングと最適化ソリューションの融合～
ホットペッパーにおける大規模最適化のまとめ

株式会社リクルート 石山 洸 氏 松本 健 氏

場所：六本木ヒルズ
2013年11月中旬開催予定!!

一般化状態空間モデルを用いた需要予測と広告ポートフォリオの最適化

株式会社 リクルート 吉永 恵一 氏
アドネットワーク広告におけるオプティマイズ戦略～ツールを活用した柔軟なアプローチのご紹介～

ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 磯崎 直樹 氏
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ウェブマーケティングセミナー
データマイニングとウェブマーケティング
最適化とウェブマーケティング
フラッシュマーケティングサイトにおけるレコメンドメールの最適化 事例紹介

株式会社リクルートライフスタイル
ネットビジネス推進室
ウェブマーケティンググループ
データチーム大澤 健太郎氏

売上UP

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場所：数理システム
2012年8月、2013年2月開催満員御礼ヒト モノ ナレッジ カネ リスク

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数理システムのサービス
データマイニングチーム×最適化チーム⇒ 世界トップクラスのテクニカルコンサルテーション⇒ 新規性のある課題への挑戦

自社開発パッケージによる開発・チューニング
⇒運用フェーズで素早い保守対応

豊富な受託分析・システム開発経験⇒ 年間50本以上のデータマイニング・最適化案件を経験⇒ ビジネスからアカデミックまで幅広い分野で活躍

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