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[6 9月 2018 | NETFLIXのレコメンド構造を勝手に分解 はコメントを受け付けていません。 | ]
NETFLIXのレコメンド構造を勝手に分解

Netflixのレコメンドはすごい。だって興味のあるものばかりレコメンドしてくれる!

先日、といっても少し前ですが「Netflixが「住所や年齢」を必要としないたった1つの理由」の記事を見つけて、そうそう必要ないんだよね。と思い、そういえばNetflixのレコメンドを分解してみたいんだった!ということで今回それを書いてみました。

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[26 1月 2009 | 解析ツールによる「個」の特定について はコメントを受け付けていません。 | ]
解析ツールによる「個」の特定について

次世代マーケティングとして、Web解析データを利用したマーケティングは様々な可能性を秘めていますが、現在のWeb解析データは課題もあるわけです。

Webマーケティングは、より「個」の行動ベースによるものにシフトしてくるわけです。但し、ここで重要なのは「個人情報」が必要なわけではなく、「個」を特定する情報が必要ということだったりします。

ということで「個」の特定について

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[7 8月 2008 | レコメンデーションの段階的評価 はコメントを受け付けていません。 | ]

最近はLPOツールやデクワスのようなレコメンデーションエンジンも出てきました。
こういったツールを使い、ものすごく作り込んだサイトでなくても、サイト内で商品をお薦めするリンクやバナーなどを出すことが多くなってきました。
こういたレコメンデーションを評価する場合は2つのレイヤーがあるんじゃないかという整理をしてみたいと思います。
情報の選択
「ページに来訪しているユーザーにどんなプロダクトを見せるのか?」というのが1つの重要なポイントです。
これはツールの特色が出てくる部分で、それこそルールベースや協調フィルタリング、デクワスなどは複雑ネットワークを利用した選択をするわけです。
この「何を見せるか?」というメッシュは1つの評価のポイントだと思ってます。まぁ、ここはツールの機能を利用する場合は、ツール自体の評価になってしまうんですけどね。
ルールベースの場合は結構重要です。
見せ方
見せる情報が決まったら次は「どのように見せるか?」です。これも結構大事だと思ってます。
それこそ、関西圏の方と関東圏の方などは見せ方を変えるだけで、同じ商品でもクリック率が変わってきます。
どういったセグメントに、どのような表現で見せるのが良いのか?写真?文言?などクリエイティブの要素は色々とあります。
ということで「どうやって見せるか?」というメッシュが2つ目の評価ポイントだと思ってます。
まとめ
これら2つのポイントを一度に評価をしてしまおうとすると結構混乱してしまうわけです。
設計時にどちらを評価するのかをきちんと決定した上で、比較をしないと、おそらくハマります。
ということで、段階的に評価をするとわかりやすいかもという話でした。