マーケティング支援を手掛けるシャノンでは、「見込み客」の判定に機械学習を活用している。具体的には、2015年4月にサービスを開始した「Amazon Machine Learning(ML)」をいち早く採用し、アクセスログなどの顧客履歴から「見込み客」「非見込み客」を判定している(図5)。

図5●シャノンが実践する「見込み客」の判定
図5●シャノンが実践する「見込み客」の判定
Amazon Machine Learningを利用し、50万〜100万件の顧客履歴を「見込み客」「非見込み客」に分類。それを基に新規顧客が見込み客かどうか判定する
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 現在はまだ試験段階であるが、既に複数の企業の顧客履歴から予測モデルを生成し、判定機能も構築した。その流れはこうだ。まずWebサイトの行動履歴や、メールからの誘導によるWebサイトへのアクセス、スマートフォンのアクセスログなどを、同社が提供するマーケティングシステム「MARKETING PLATFORM」に格納。次にデータフォーマットを整形した後、Amazon MLの2項分析というクラス分類機能を使い、「見込み客」と「非見込み客」の2クラスに分けて登録する。データ量は取引先の規模によって異なるが、およそ50万~100万件。その上で、Amazon MLで予測モデルを生成する。利用時は、MARKETING PLATFORMに記録される新規顧客のアクセス履歴をそのモデルにかける。すると、その顧客が「見込み客」か「非見込み客」かを判定する、という具合である。

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