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インプレス[コンピュータ・IT]ムック 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

インプレス / 2018年10月22日 / 全487ページ

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」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。

目次

  • 商標など
  • 口絵
  • 推薦の言葉
  • 謝辞
  • 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1.3.1 オンライン広告:広告サービスとアドエクスチェンジ
  • 1.3.2 航空会社:航空運賃の管理と収益の改善
  • 1.3.3 マーケティングサイエンス
  • 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
  • 1.6 まとめ
  • 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
  • 2.4.1 パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル
  • 2.4.2 最尤推定
  • 商標など
  • 口絵
  • 推薦の言葉
  • 謝辞
  • 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1.3.1 オンライン広告:広告サービスとアドエクスチェンジ
  • 1.3.2 航空会社:航空運賃の管理と収益の改善
  • 1.3.3 マーケティングサイエンス
  • 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
  • 1.6 まとめ
  • 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
  • 2.4.1 パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル
  • 2.4.2 最尤推定
  • 2.4.3 線形モデル
  • 2.4.4 非線形モデル
  • 2.5 表現学習2.5.1 主成分分析
  • 2.5.2 クラスタリング
  • 2.6 より特化したモデル2.6.1 消費者選択の理論
  • 2.6.2 生存率分析
  • 2.6.3 オークション理論
  • 2.7 まとめ
  • 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3.2.1 製造業者と小売業者
  • 3.2.2 コスト
  • 3.2.3 利益
  • 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
  • 3.4.1 レスポンスモデリングフレームワーク
  • 3.4.2 レスポンスの測定
  • 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
  • 3.5.1 データ収集
  • 3.5.2 階層化モデリング
  • 3.5.3 RFMモデリング3.5.4 傾向モデリング
  • 3.5.5 セグメンテーションとペルソナベースのモデリング
  • 3.5.6 生存率分析によるターゲティング
  • 3.5.7 顧客生涯価値モデリング
  • 3.6 キャンペーンの設計と実行3.6.1 カスタマージャーニー
  • 3.6.2 プロダクトプロモーションキャンペーン
  • 3.6.3 マルチステージのプロモーションキャンペーン
  • 3.6.4 リテンションキャンペーン
  • 3.6.5 補充キャンペーン3.7 リソース配分
  • 3.7.1 チャネルによる配分
  • 3.7.2 ビジネス目標による配分
  • 3.8 オンライン広告
  • 3.8.1 オンライン広告環境
  • 3.8.2 ビジネス目標とアトリビューション
  • 3.8.3 CPA-LTモデルでのターゲティング
  • 3.8.4 マルチタッチアトリビューション
  • 3.9 マーケティングキャンペーンの有効性の測定
  • 3.9.1 ランダム化実験
  • 3.9.2 観察研究
  • 3.10 ターゲティングシステムのアーキテクチャ
  • 3.10.1 ターゲティングサーバー
  • 3.10.2 データ管理プラットフォーム
  • 3.10.3 分析プラットフォーム
  • 3.11 まとめ
  • 第4章 検索
  • 4.1 検索環境
  • 4.2 ビジネス目標
  • 4.2.1 レリバンス指標
  • 4.2.2 マーチャンダイジングコントロール
  • 4.2.3 サービス品質指標
  • 4.3 構成要素:マッチングとランキング
  • 4.3.1 トークンマッチング
  • 4.3.2 ブーリアン検索とフレーズ検索4.3.3 正規化とステミング
  • 4.3.4 ランキングとベクトル空間モデル
  • 4.3.5 TF-IDFスコアリングモデル
  • 4.3.6 Nグラムによるスコアリング
  • 4.4 レリバンス信号のミキシング
  • 4.4.1 複数のフィールドの検索
  • 4.4.2 信号エンジニアリングと信号等化
  • 4.4.3 信号ミキシングパイプラインの設計
  • 4.5 セマンティック解析
  • 4.5.1 同義語と階層
  • 4.5.2 単語埋め込み
  • 4.5.3 潜在意味解析
  • 4.5.4 確率的トピックモデル
  • 4.5.5 確率的潜在意味解析
  • 4.5.6 潜在ディリクレ配分
  • 4.5.7 Word2vecモデル
  • 4.6 マーチャンダイジングの検索手法
  • 4.6.1 組み合わせフレーズ検索
  • 4.6.2 コントロールされた適合率の引き下げ
  • 4.6.3 入れ子のエンティティと動的なグループ化
  • 4.7 レリバンスチューニング
  • 4.7.1 ランク学習
  • 4.7.2 暗黙的なフィードバックからのランク学習
  • 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
  • 4.9 まとめ
  • 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
  • 5.1.1 顧客レーティングの特性
  • 5.2 ビジネス目標
  • 5.3 品質の評価
  • 5.3.1 予測正解率
  • 5.3.2 ランキング正解率
  • 5.3.3 目新しさ5.3.4 セレンディピティ
  • 5.3.5 多様性5.3.6 カバレッジ
  • 5.3.7 実験の役割
  • 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
  • 5.5.1 最近傍アプローチ
  • 5.5.2 ナイーブベイズ分類器
  • 5.5.3 内容フィルタリングでの特徴エンジニアリング
  • 5.6 協調フィルタリング
  • 5.6.1 ベースライン推定
  • 5.7 近傍ベースの協調フィルタリング
  • 5.7.1 ユーザーベースの協調フィルタリング
  • 5.7.2 アイテムベースの協調フィルタリング
  • 5.7.3 ユーザーベースとアイテムベースの手法の比較
  • 5.7.4 回帰問題としての近傍法
  • 5.8 モデルベースの協調フィルタリング5.8.1 回帰モデルをレーティング予測に適応させる
  • 5.8.2 ナイーブベイズ協調フィルタリング
  • 5.8.3 潜在因子モデル
  • 5.9 ハイブリッド手法
  • 5.9.1 スイッチング5.9.2 ブレンディング
  • 5.9.3 特徴拡張
  • 5.9.4 ハイブリッドレコメンデーションのプレゼンテーションオプション
  • 5.10 コンテキスト化されたレコメンデーション
  • 5.10.1 多次元フレームワーク
  • 5.10.2 コンテキスト対応のレコメンデーション手法
  • 5.10.3 時間を認識するレコメンデーションモデル
  • 5.11 パーソナライズされていないレコメンデーション5.11.1 パーソナライズされていないレコメンデーションの種類
  • 5.11.2 アソシエーションルールに基づく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
  • 5.14 まとめ
  • 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
  • 6.3.1 価格の境界
  • 6.3.2 知覚価値
  • 6.4 価格と需要
  • 6.4.1 線形の需要曲線
  • 6.4.2 弾力性が一定の需要曲線
  • 6.4.3 ロジット需要曲線
  • 6.5 基本的な価格構造6.5.1 単価
  • 6.5.2 マーケットセグメンテーション
  • 6.5.3 複数の部分からなる価格設定
  • 6.5.4 バンドリング
  • 6.6 需要予測
  • 6.6.1 品揃えを最適化するための需要モデル
  • 6.6.2 季節のバーゲンのための需要モデル
  • 6.6.3 需要予測と在庫切れ
  • 6.7 価格の最適化6.7.1 価格の差別化
  • 6.7.2 動的な価格設定
  • 6.7.3 パーソナライズされたディスカウント
  • 6.8 リソース配分
  • 6.8.1 リソース配分を行う環境
  • 6.8.2 2つのクラスでの配分
  • 6.8.3 多クラスでの配分
  • 6.8.4 多クラスでのヒューリスティクス
  • 6.9 品揃えの最適化6.9.1 店舗レイアウトの最適化
  • 6.9.2 カテゴリマネジメント
  • 6.10 価格管理システムのアーキテクチャ
  • 6.11 まとめ
  • 付録A ディリクレ分布
  • 参考文献
  • 索引
  • 奥付

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