貴社から顧客や商品に関するボンズカジノ 入金できないをお預かりし、対象顧客にどの商品をレコメンドすると反応が良いか予測するモデルを構築します。反応率が高いと予測された商品をレコメンドすることで、コンバージョン（CV)率向上や顧客の新たな購買意欲を掻き立てることができます。貴社のご要望に応じ、課題整理からモデルの構築、導入に向けたシステム開発の支援、導入後の効果検証まで一貫して行うことが可能です。

サービス概要

貴社から抽出いただいた顧客情報をもとに、以下の手順でモデルを構築行います。

モデル構築フェーズ（サービス運用に向けて）

受領ボンズカジノ 入金できないの統計量など基礎集計を行い、貴社の顧客の傾向把握や対象商品の選定を行います。
その後、GBDTやCNNなど複数のモデルの中から精度が良いモデルを選定しレコメンドモデルを構築していきます。
モデルの精度向上に向け、使用するボンズカジノ 入金できないを増やしたり対象先や予測期間を変更を繰り返し行い、最適なモデルをご提供いたします。

サービス運用フェーズ

定期的にモデルのモニタリングを行い、モデル構築時から状況が変わっていないか、モデル精度が低下していないかを確認します。モデル構築から時間が経ち精度が悪化してきた場合は、最新の状況を反映したモデルリニューアルのご提案もさせていただきます。

提供イメージ

貴社から受領した顧客ボンズカジノ 入金できないをもとに、レコメンドモデルを構築します。
構築したモデルについては貴社環境で実行可能プログラムと仕様書の展開や、ツールのような形式で納品することも可能です。
実際の提供サービスは貴社とのお打ち合わせを通してオーダーメイドで決定いたします。お気軽にお問合せください。

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