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2006年11月15日
流通経済研究所のセミナーで講演します（上村崇）
posted by Takashi Uemura
11月29日流通経済研究所のセミナーにて講演を行います。
（ただいま資料作成に追われ中です。。）
ご予定が合うようでしたら是非ご参加ください。
宜しくお願い申し上げます。
インターネットと店頭をつなぐコラボレーション戦略
～インターネット・クチコミ・ブランド構築・店頭プロモーション～
開催概要
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日時
11月29日（火）10:00～17:00
会場
虎ノ門パストラル
11月29日（水）
インターネットによる潜在顧客の店頭への誘導
インターネット上のコミュニティのユーザーに店頭で購買していただくためのプロモーションについて解説します。
時間 講演テーマ
10：00～
はじめに
10：10～11：10
インターネット・ユーザーと店頭をつなげるプロモーション戦略
インターネット・コミュニティを店頭へ、店頭からインターネット・コミュニティへ、お客様をぞくぞく巻き込むプロモーション
店頭、インターネット、ケータイを使った各種プロモーションのマーケティング目的別整理と活用のポイント
クロスメディア戦略におけるインターネット、ケータイ、店頭の位置付けと活用のポイント
（財）流通経済研究所 主任研究員 上田 雅夫
11：20～12：20
食品・飲料メーカーでのウェブ・マーケティングとポイントプログラム活用法
共通ポイント「ネットマイル」の仕組み（加盟・提携例：ローソン、ソフマップ、伊藤ハム、Edy、他1,002社）
お客様への直接償還型プロモーションでの活用（会員359万口座）
地域、業態、消費者属性にフォーカスをした消費者調査
小売業様との協働による、プロモーションと消費者調査の統合ウェブ・マーケティング
（株）ネットマイル 取締役 岡山 俊明
12：20～13：30 休 憩
13：30～14：20
ヤマダ電機が導入した次世代CRMソリューションの真相
ヤマダ電機にも採用されたレコメンドエンジン「Bull's eye」で最適な商品を推薦 店舗での接客をウェブ上で実現する購買支援サイト「教えて！家電」が注目される理由リアル店舗のビジネスに、ネットを活用するという発想。Web、携帯、実店舗を連動させた次世代CRM
（株）ALBERT(アルベルト） 代表取締役社長 上村 崇
14：20～15：20
資生堂の事例：ブランド情報発信とWebマーケティング
Webを核としたブランデイン戦略
MAQuillAGE、uno、TSUBAKIのメガブランドでのクロスメディア事例
広告連鎖による話題性の増幅と購買促進への効果
（株）資生堂 事業企画部 マーケティング戦略室 宣伝媒体グループ
参事 加藤 謙二
15：30～16：30
大塚製薬の事例：栄養食品SOYJOYプロモーションでのインターネット活用
～クチコミが広がる、売上が伸びる～
栄養食品SOYJOYプロモーションで行ったCM、広告、サンプリング、店頭販促などのクロスメディア戦略
商品を深く知って貰い、お客様との距離を縮めるメーカーWEB、メーカーBlog、お客様Blogなどのネット系メディアの活用
ネットメディアと店頭販促の連動・相乗効果で得られる：商品認知、知識の浸透、トライアル、リピート、クチコミ、売上
大塚製薬(株)SOYJOY プロダクトマーケティング
マネージャー 服部 進
16：30～17：00
まとめ：統合マーケティング戦略の提案
（財）流通経済研究所 主任研究員 平野 勝義
注）プログラムの内容は、都合により変更する場合がございます 。
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宜しくお願い申し上げます。
2006年11月02日
NetMarketingForum2006に参加しました（上村崇）
posted by Takashi Uemura
昨日は「NetMarketingForum2006」に参加、ALBERTもブースを出し、以下のタイトルでワークショップで講演もしました。
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ヤマダ電機に採用された、最適商品推薦エンジン「Bull's eye」
ＡＬＢＥＲＴ 代表取締役社長
上村 崇氏
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ご来場いただいた皆様、ありがとうございました！
今回は弊社のレコメンドエンジン「Bull's eye」のプロモーションが目的でした。
既に「教えて！家電」やヤマダ電機Web.comに導入されている家電のレコメンデーションの他、つい最近プロトタイプの開発が完了した「ゴルフコースのレコメンドエンジン」についても発表を行いました。
ゴルフコースのレコメンドエンジンには「Bull's eye」の新たな機能として、独自のマーケットバスケット型によるレコメンデーション等を搭載しています。
今回は約40万件の予約データを解析し、人ベースのマーケットバスケット型エンジンを用いて
「このコースに行った人は、こんなコースにもいっています。」
モノベースの商品関連型エンジンを用いて
「このコースに似ているのはこのコースです。」
同じく予約データからランキング型エンジンを用いて
「このエリアで人気のコースはこちらです。」
とそれぞれ3つの推薦内容が表示されるようになっています。
以下はブースの様子。
先日日経新聞にも同様の記事がありましたが、レコメンデーションは情報選択技術として、「検索」に次いで、ネットの中心的サービスになると確信しています。
大量の情報の中から、消費者の嗜好に合わせて選択的に最適な情報を届ける技術。
それがレコメンデーションです。
そして、一緒に出展していたGoogleさんから貰ったストラップ。
かなり嬉しい・・・
