質問: EC2サイトで定着率をあげる方法をして、Amazonを参考にしたところ以下の内容が考えられえました ``` 1Amazon SEO(A9)の検索エンジンと同様の理論で検索ワードに以下の条件で、適した商品をランキングとして表示 ・直近の注文回数 ・クリック率と成約率 ・購入者によるレビュー ・ページ内キーワード ***検索の領域(SQLとか)だが、機械学習で使える部分はないか検討中 2レコメンドで購入者のみにメールを送る。サイト内にレコメンド欄を設置 (ユーザーとしてはサイト内にあって便利という意見が多い) 3検索ワードに関連したカスタマーレビューが高くとユーザー評価の高いバイヤーを提示(レコメンド) ``` 現段階では、検索表示でユーザーに適切な商品が提示されないため、上記の1で示した通り、Amazom SEOのように、ユーザーに最適な商品を提示することを機械学習でできないでしょうか? SEOを機械学習でやるには全く知識はないのですが、適切な商品を表示させる上で、それに近いことを機械学習ができることなどありましたらご教授お願いします。参考になる情報や知恵をご教授いただけないでしょうか?よろしくお願いします。
回答: https://www.kaggle.com/c/instacart-market-basket-analysis/discussion 基本的に人間が処理できる情報量に限界があるとして、その限界になるまでに、買いたいものを提示できることがマーケティングに大事なことです。 そして、商品カタログは人間が処理できる量を凌駕しています。 であるならば、ブラウジングを辞めてしまう前に、買う確率の高い商品を提示することが目標としてあげられます。 ゆえにレコメンデーションの精度を高めることがリピート率を高めると考えられています。