Arm Treasure Data CDP + DataRobot AI

CDP に蓄積された多岐にわたる顧客データに AI の力で価値を生み出す

デモのリクエスト

Arm Treasure Data CDP に蓄積された膨大なデータを DataRobot が即時学習し、意思決定を加速。AI の民主化を一層促進し、データが真の価値を発揮します。

DataRobot Arm Treasure Data Graphics v3.0

膨大なデータの全体像を捉え、データが示す有為な相関やトレンドを科学的に導き出し、ビジネスに活用するまでには、高度なデータサイエンスの知見と大規模な計算インフラが必要でした。
Arm Treasure Data CDP と DataRobot の連携により、集積されたデータから直ちに機械学習を開始し、高度な分析や予測・検知を行う AI 構築の自動化が可能になります。既にマーケティングデータからターゲティング精度向上、コンテンツのレコメンデーション、センサーデータからの要因分析など、データサイエンティストではないビジネスユーザにも活用されています。
このような AI 導入プラットフォームは、今後企業がデジタルトランスメーションを進める過程において、中核的な役割を担っていきます。

Arm Treasure Data CDP + DataRobot AI

Arm Treasure Data CDP は、ビジネス上の最も大きな課題であるデジタルトランスフォーメーションを推進し、データをビジネス価値に変えるためのデータプラットフォームです。多種多様なデータを即時に収集、分析し、外部システムへ容易に連携することができます。

意思決定に必要なデータの量は指数関数的なペースで増大しており、この新しいデジタルビジネスの時代において、Arm Treasure Data の何百社ものお客様は、増え続けるデータから新しい使い方や価値を生み出し、すでに様々な形でビジネスを変えつつあります。

企業における誰もが、サイロ化されたデータを“簡単に収集“、”一元管理“、”素早く分析“、”施策に連携“できるデータマネージメントプラットフォームを私たちは提供しています。

1.	データ集約

1. データ集約

これまでは、Web行動データだけを活用したパブリックDMP配信などに代表される、Web行動、サイト来訪、コンバージョン、成約といったそれぞれのデータ活用に止まり、それらを統合した一気通貫のデータ活用ができていなかった。Treasure Dataの3rd partyデータ、あるいはよく広告配信に使われるサイト内コンバーションデータだけではなくその後の電話などでの実際の成約データもTreasure Data上で統合する事で顧客をより深く把握。その結果として最も成約しそうな類似ユーザーに広告を配信することで、これまでと比較してCPO (Cost per order) を50%以上抑制するなど、高いパフォーマンスの配信が可能になった。

2.	高精度予測モデルを生成

2. 高精度予測モデルを生成

顧客のKPIは、単純なウェブでのコンバージョンではなく、ユーザーのサービス継続利用や、ウェブでのコンバージョン後の電話を経由した成約の様に顧客によって千差万別。また顧客ごとにサイト内構造なども異なるため利用できるデータも異なる。異なったKPIとデータを持つ全ての顧客に1つのモデルで対応する事は難しく、高パフォーマンスの広告配信を達成するには個別のモデルを生成する事が必要。DataRobotでモデリングを自動化する事でクライアント毎に最適なKPIをターゲットとした高精度予測モデルを生成し予測を行う事が可能になった。

3.	広告配信ボリュームの増加

3. 広告配信ボリュームの増加

実際に成約したユーザーをシードとして類似ユーザーに広告を配信するオーディエンス配信では、成約数が少ない場合、十分な広告配信量が出ないというケースが多くある。そこで機械学習を使った成約予測モデルで成約確率を予測し、まだ成約していないが成約確率が高いユーザーもシードとして配信する事で、質を担保したまま配信量の増加が可能となり、広告配信ボリュームとパフォーマンスの両立を実現することができます。(例えば成約確率70%以上の類似ユーザーに配信など)。またTreasure DataでLINE, Google, Yahoo!, Facebookなど様々な媒体と連携可能。

4.	インサイトの獲得

4. インサイトの獲得

高度で複雑な機械学習モデルを使った広告配信では、中で何が起こっているかわからないという問題がよく起こる。しかし、クライアントのKPIを改善したり、安心して広告配信サービスを利用したりするためには、それにどの様な要素が関係しているのかモデルを理解することが重要だった。DataRobotではどの変数が予測に寄与しているかということや、各ユーザーに対して計算された予測に理由付けが行われるため、インサイトを活用してより一層サービスを改善する事が可能になった。

  • 東 直良 氏

    "トランスコスモス株式会社では2017年よりTreasure DataをベースとしたDMP「DECode」を採用しています。DataRobotとの連携によってRFMに限定されない大量の顧客接点データを使った機械学習モデルを簡単に生成し、高精度な顧客行動予測が可能になりました。主にLINE配信、リターゲティング広告といったコミュニケーションチャネルのパフォーマンス向上に活用しています。例えば両サービスを連携させたLINE配信システム「transcosmos WHITE BASE」では、従来の分析に不慣れな「人」による運用と比べ、売上をほぼ維持しつつ、ROIを4.3倍に引き上げることができました。また、両サービスはサーバーレスであるため、従来必要であった大規模インフラ構築、維持からほぼ解放されました。分析面でも、ダイレクト連携によりモデル構築時の特徴量の試行錯誤が容易になり、アナリストがよりコアな作業に集中する事が可能になりました。"

    東 直良 氏

    トランスコスモス株式会社 デジタルマーケティング・EC・コンタクトセンター統括 アナリティクスセンター統括部 機械学習推進部 部長

  • 伊藤 景 氏

    "Septeni Japan 株式会社では Web 行動、サイト来訪、コンバージョンなどの様々なデータを Treasure Data で集約、そのデータを使って DataRobot で機械学習による予測モデルの生成・予測を行い、各マーケティング施策に連携出来るように整えています。DataRobot を使った高精度な予測と Treasure Data から各マーケティング施策への連携のしやすさ、それらをシームレスに繋ぎ両社の強みを活かすことで、大きな工数削減をもたらしてくれています。一度予測~各施策連携までの環境を構築すれば、その後の運用工数がほとんどかからないことを実感しています。体感として、同じ工程を手動で代替した時と比較すると、1/10以下には工数削減出来ている様に思います。"

    伊藤 景 氏

    Septeni Japan 株式会社 データ事業本部データソリューション部 マネージャー

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