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AIがオンライン・ショッピングの顧客体験とマーケティング効率を高める

#ecommerce, #ML/AI

課題

商品リコメンデーションの改善: オンラインショッピングクラブは、顧客にパーソナライズされた提案をし、売上を増加させるために、おすすめ商品の表示システムを改善する必要があった。顧客離れの削減: 顧客離れ率の高さが懸念されており、クラブは多くの顧客を維持するために、顧客離れを予測し、効果的に対処したいと考えていた。マーケティングの効率化: マーケティング・レポートを手作業で作成していたため、時間とリソースがかかっていた。そのため、マーケティング・キャンペーンを最適化するための自動化とデータの前処理が必要だった。

クライアント

オンラインショッピングクラブ

テクノロジー

Programming Languages: Python, R
Databases: MySQL, Google Bigquery
Data Pipeline: Logstash
Analytics: Google Analytics

チーム

フロントエンドとバックエンドの技術に精通し、機械学習に専門知識を持つ専任チーム

業界

E-commerce

ソリューション

リコメンダー・システム: プロジェクトでは、コラボレイティブ・フィルタリングとアソシエーション・ルール・アルゴリズムを採用したリコメンダー・システムを開発し、より正確でパーソナライズされた商品リコメンデーションを提供することで、売上と顧客満足度の向上につなげた。
顧客解約予測: 顧客離れを分析するためのデータパイプラインとワークフローを確立した。これにより、オンライン・ショッピング・クラブは潜在的な顧客離れを予測し、顧客維持のための事前対策を講じることができるようになった。
マーケティングレポートの自動化: マーケティングレポートの作成、関連データの収集、Pythonを使った前処理を自動化した。この自動化によってマーケティング活動が効率化され、時間とリソースの節約につながった。

成果

The enhanced recommender system significantly improved product recommendations, increasing sales and customer satisfaction. The implementation of regression models provided valuable insights into customer behavior, facilitating the development of targeted marketing strategies. Proactive customer churn prediction measures were implemented, allowing the club to retain more customers and reduce attrition rates. Automating marketing reports saved time and resources and made marketing campaigns more efficient and data-driven.

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Muteki Groupは、ソフトウェア開発企業であり、8年間でスタートアップや企業向けに100以上のAIプロジェクトを実行し、成功してきました。80名以上のメンバーで構成されるプロフェッショナルチームはプロジェクトの全段階をカバーします。拠点はウクライナ、ポーランド、エストニア、日本、カナダ、アラブ首長国連邦にあります。

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