SERVICE

ALBERTができること

お客様の課題解決において、ALBERTの各サービス(AI・分析プロジェクト、プロダクト、データサイエンティスト育成支援)が実現できることを、
テーマ・活用データ・分析手法・産業別にご紹介いたします。

ピックアップ

キャラクターチャットボット

オウンドメディアサイトにおけるユーザーとの関係性強化のために会員向けAIチャットボットを提供。これにより、会員に対するメリットの創出と多様なコンテンツにおけるパーソナライズされた接客支援を実現。また、チャットボットの活用によりユーザーの声やニーズを取得することができ、メディア運用におけるユーザー理解を深めることができます。

活用データ
分析手法

顧客育成を目的としたデータドリブンマーケティング

新規・既存顧客の継続率向上 、ロイヤル化、DMやカタログのCVR向上を目的として、データドリブンマーケティングを実施。ロイヤルカスタマー分析によるターゲット選定・施策の評価や、ブランド間共起分析による推奨商品の特定、顧客クラスター分析によるコンテンツ内容の決定等、さまざまなデータを活用したマーケティング分析を実行。これにより顧客タイプごとの趣向性を把握でき、DM・カタログ・メールなどで各顧客タイプに合わせたコミュニケーション設計を実現。

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中古車価格予測アルゴリズム構築

精度のさらなる向上を目的として、中古車価格予測アルゴリズムを構築。過去に実施した車両単位の査定価格と、生産からの経過による価格減衰を組み合わせ、車種ごとに分析を行い、新車価格からの減法方式で価格を予測。これにより、中古車販売価格の予測精度が向上し、適正価格での販売を実現。

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服のカテゴリの自動分類タグ付け

従来行っていた、膨大な商品データを手動でカテゴリに分類し、それに関連する検索用のタグを付与する作業について、自動で分類しタグを付与するアルゴリズムを構築。これにより、人的作業の効率化やコスト削減、誤ったタグが付与されるヒューマンエラーの解消を実現。

建造物の外壁劣化度診断

従来、作業員の主観や経験値で判断していた建造物の外壁劣化度診断について、画像データを用いて自動で判定するアルゴリズムを構築。学習データと検証データを活用し画像データを劣化度ごとに分類することで、学習データとの正誤率等を確認し、精度を評価。これにより、人的作業のコストの削減および診断結果の標準化を実現。

旅行者の行動パターン分析・可視化

位置情報データを用いてエリア別の滞留ユーザー数・滞留時間を分析して可視化し、一時的な通過や居住者カウントされないよう除外するアルゴリズムを構築。旅行者の滞留状況を細分化することで、移動者と滞在者それぞれに最適な施策を展開。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法

バッテリー劣化予測

車輌から取得したデータを用いて、バッテリーの劣化状況を予測するアルゴリズムを構築。数ヶ月以内の劣化を予測し、交換が必要になる会員に事前通知する仕組みを実現。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法