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第150話 レコメンデーション

第150話 レコメンデーション

轟部長が解説します

レコメンデーションエンジンは、顧客属性や購入履歴などのデータベースからその設定がなされていて、アマゾンのレコメンデーションは有名ですし、いつも思わず買ってしまいますね。実際にもすごいコストをかけて作っているそうです。

そのレコメンデーションにも面白いレコメンデーションもあります、今回の万歩計のような「色を各種揃えてどうするんだ??」のおすすめってシステムのバグとして笑えますが、実際の仕様を合わせるのはなかなかに難しいかと思います。

『アメリカのスーパーでの販売データでは、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向がある』などのデータがあります。母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、父親はそのついでにビールを買うという話です。マーケティングやデータはまだまだ未開拓のゾーン、だからこそ改善の余地があるんです。

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