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顧客行動パーソナライズとは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能における顧客行動パーソナライズとは?

AI・人工知能の顧客行動パーソナライズとは、顧客一人ひとりの過去の購買履歴、閲覧履歴、デモグラフィック情報などをAIが分析し、その顧客の興味関心やニーズに合わせた最適な情報、商品、サービスを適切なタイミングで提供するマーケティング手法です。これにより、顧客満足度の向上、エンゲージメント強化、そして最終的なコンバージョン率の向上が期待できます。

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当社では、AI(人工知能)の研究・開発を行っており、
画像認証と人工知能を組み合わせた高度なソリューションを提供します。

これまでに肌測定AIを搭載した化粧品レコメンドアプリや、
医療用AIプラットフォーム、AIを活用したマルチソリューションの
開発事例がございます。

ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

【取扱品目】
■物体認証・検出・トラッキング
■OCR・eKYC
■推定・リコメンデーションエンジン

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AI開発サービス

株式会社Laboro.AIでは、貴社の課題やデータに合わせた
AIソリューションをオーダーメイドで開発しています。

機械学習の専門スキルを保有する当社エンジニアが、AIモデルを開発。
システム連携用のAPIや簡易DBなど、実用化のための仕組み作りも
お手伝いいたします。

【当社でのプロジェクト事例】
■画像・映像×AI
■自然言語×AI
■強化学習×AI
■レコメンド/パーソナライゼーション×AI

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

株式会社Laboro.AI プロジェクト事例集

『Affectiva』は、凸版印刷とシーエーシーが共同開発した感情AIをプロ
モーションに活用したデモアプリケーションです。

表情動作を記述する技術に基づくシステムを採用。

34のフェイスポイントにより21の表情を分析し、7つの感情と2つの特殊な
指標(表情の豊かさ、好感度と反感度)を測定します。

【特長】
■機械学習を用いた感情認識AI
■世界最大級のデータベース
■FACS(顔面動作符号化システム)に基づいた技術を採用
■同時に複数人の認識が可能

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

感情AI『Affectiva(アフェクティバ)』

「心sensor」は専用アプリを使用して動画やリアルタイム映像から感情や表情を分析できるローカルベースの感情分析サービスです。分析結果はビューア画面や数値で表した感情データログならびに分析結果サマリーレポートで確認できます。

Affectiva社により開発された感情認識AI「Affdex」を使用しており、膨大な人間の表情データをもとに、表情データからどのような感情なのかをディープラーニングによって分析します。
34のフェイスポイントの動きから21種類の表情、7種類の感情、2種類の特殊指標(Valence[肯定的表情・否定的表情] / Engagement[表情の豊かさ])を計測します。

「心sensor」をご利用頂ければ、企業が既にお持ちの動画データやリアルタイム映像から手軽に感情分析を行い、新たな資産価値を生み出すことができます。

映像から感情分析する「心sensor」

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研磨砂といっても種類・粒度は様々・・・
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当社取扱いの研磨砂を各種添付した見本帳を無料プレゼント中です。
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研磨砂の粒度の選定はもちろん、新入社員向けの教材にもお使いいただけます。

◎カタログでは研磨砂の用途例を公開中です。
◎見本帳ご希望の方はその旨を記載下さい。

研磨砂 用途例&見本帳 株式会社正栄商会

Affdex SDK(Affdex Software Development Kit)は、貴社の製品やサービスに感情認識AI「Affdex」を実装するためのソフトウェア開発キットです。

Affdex SDKはソフトウェア開発キットのため、貴社サービスへの実装にはソフトウェア開発が必要となります。

・マルチプラットフォーム(Windows、Android、iOS、Linux)に対応
・ネット接続のないローカル環境においても感情データの高速処理が可能
・スタンドアロンもしくは、クラウドベースでパワフルな機能を実現することも可能

既にモバイルアプリケーションやゲーム・ロボットといった製品をはじめ、広告・教育・ヘルスケア業界などへも導入が進んでいます。

感情認識AI開発キット 「Affdex SDK」

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AI・人工知能における顧客行動パーソナライズ

AI・人工知能における顧客行動パーソナライズとは?

AI・人工知能の顧客行動パーソナライズとは、顧客一人ひとりの過去の購買履歴、閲覧履歴、デモグラフィック情報などをAIが分析し、その顧客の興味関心やニーズに合わせた最適な情報、商品、サービスを適切なタイミングで提供するマーケティング手法です。これにより、顧客満足度の向上、エンゲージメント強化、そして最終的なコンバージョン率の向上が期待できます。

課題

データ収集と統合の複雑さ

顧客行動データは様々なチャネルに分散しており、それらを正確に収集・統合し、分析可能な形式に整備することが技術的・組織的に困難な場合があります。

プライバシーと倫理的配慮

過度なパーソナライズは顧客に不快感を与えたり、プライバシー侵害と捉えられたりするリスクがあります。倫理的なガイドラインの遵守が不可欠です。

AIモデルの精度と継続的改善

顧客行動は常に変化するため、AIモデルの精度を維持・向上させるためには、継続的なデータ学習とモデルのチューニングが必要です。初期構築後の運用が課題となります。

ROI測定と効果検証の難しさ

パーソナライズ施策が直接的な売上や顧客ロイヤルティ向上にどれだけ貢献したかを定量的に測定し、投資対効果を証明することが難しい場合があります。

​対策

統合データプラットフォームの活用

顧客データを一元管理し、分析・活用を容易にするためのプラットフォームを導入・活用します。これにより、データサイロを解消し、全体像を把握します。

透明性の高いデータ利用方針の策定

顧客に対して、どのようなデータをどのように利用しているかを明確に伝え、同意を得るプロセスを整備します。プライバシー保護を最優先した運用を行います。

機械学習モデルの自動更新機能

最新の顧客行動データを自動的に取り込み、AIモデルを継続的に学習・更新する仕組みを導入します。これにより、常に最新の傾向に対応します。

A/Bテストと効果測定ツールの導入

パーソナライズ施策の効果を比較検証するためのA/Bテストを積極的に実施し、効果測定ツールを用いて具体的な成果を可視化します。データに基づいた改善サイクルを回します。

​対策に役立つ製品例

顧客データ分析・統合基盤

様々なソースからの顧客データを収集・統合し、分析可能な状態にするためのシステムです。これにより、データ収集と統合の複雑さを解消します。

パーソナライズド・レコメンデーションエンジン

顧客の行動履歴や嗜好に基づいて、最適な商品やコンテンツを自動的に推薦するAIシステムです。顧客一人ひとりに合わせた情報提供を実現します。

顧客エンゲージメント最適化ツール

顧客の行動パターンを分析し、最も効果的なコミュニケーションチャネルやタイミングでメッセージを配信するツールです。顧客との関係性を深めます。

プライバシー保護型データ活用システム

顧客のプライバシーに配慮しつつ、匿名化・統計化されたデータを用いてパーソナライズ施策を実行できるプラットフォームです。倫理的な課題に対応します。

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