AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ

AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ

¥4,000+税

品種名
書籍
発売日
2018/10/22
ページ数
488
サイズ
B5変形判
著者
Ilya Katsov 著/株式会社クイープ 訳
ISBN
9784295004745

マーケティングシステムの理論背景を一望!

マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著! 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3~6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」などを考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるのか、総合的に理解できる稀有な一冊です。

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著者紹介

【著者】Ilya Katsov(イリア・カツォブ)
ソフトウェアサービス開発会社Grid Dynamicsのプリンシパルアーキテクト、高度データ分析エンジニア。
マーケティング技術のエコシステム、インストリーム広告プラットフォーム、データレイク、小売業者/テクノロジー企業向けの顧客分析および予測分析ソリューションについて戦略的計画および開発を担当。

【翻訳者】株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『徹底理解ブロックチェーン ゼロから着実にわかる次世代技術の原則』『[第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』『Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ !』などがある(いずれもインプレス発行)。

目次

第1章 イントロダクション
1.1 アルゴリズムマーケティングとは
1.2 アルゴリズムマーケティングの定義
1.3 歴史的背景:利益構造を改善するマーケティング最適化
1.4 プログラムマーケティングサービス
1.5 本書の対象読者
第2章 予測的モデリングの各手法を確認する
2.1 記述的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクス
2.2 経済的最適化
2.3 機械学習
2.4 教師あり学習
2.5 表現学習
2.6 より特化したモデル
第3章 プロモーションと広告
3.1 セールスプロモーション環境
3.2 ビジネス目標
3.3 ターゲティングパイプライン
3.4 レスポンスモデリングと測定
3.5 構成要素:ターゲティングモデルと顧客生涯価値モデル
3.6 キャンペーンの設計と実行
3.7 リソース配分
3.8 オンライン広告
3.9 マーケティングキャンペーンの有効性の測定
3.10 ターゲティングシステムのアーキテクチャ
第4章 検索
4.1 検索環境
4.2 ビジネス目標
4.3 構成要素:マッチングとランキング
4.4 レリバンス信号のミキシング
4.5 セマンティック解析
4.6 マーチャンダイジングの検索手法
4.7 レリバンスチューニング
4.8 マーチャンダイジング検索サービスのアーキテクチャ
第5章 レコメンデーション
5.1 レコメンデーションサービスの環境
5.2 ビジネス目標
5.3 品質の評価
5.4 レコメンデーション手法の概要
5.5 内容ベースフィルタリング
5.6 協調フィルタリング
5.7 近傍ベースの協調フィルタリング
5.8 モデルベースの協調フィルタリング
5.9 ハイブリッド手法
5.10 コンテキスト化されたレコメンデーション
5.11 パーソナライズされていないレコメンデーション
5.12 多目的最適化
5.13 レコメンダシステムのアーキテクチャ
第6章 価格設定と品揃え
6.1 収益管理環境
6.2 価格の影響力
6.3 価格と価値
6.4 価格と需要
6.5 基本的な価格構造
6.6 需要予測
6.7 価格の最適化
6.8 リソース配分
6.9 品揃えの最適化
6.10 価格管理システムのアーキテクチャ

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