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AIアルゴリズムマーケティング : 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ : PR/広告、検索、レコメンデーション、価格/品揃え (impress top gear)

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AIアルゴリズムマーケティング : 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ : PR/広告、検索、レコメンデーション、価格/品揃え

(impress top gear)

国立国会図書館請求記号
DH411-L952
国立国会図書館書誌ID
029264603
資料種別
図書
著者
Ilya Katsov 著ほか
出版者
インプレス
出版年
2018.10
資料形態
ページ数・大きさ等
464p ; 24cm
NDC
675
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一般注記:

原タイトル: Introduction to Algorithmic Marketing

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目次

  • 表紙 商標など 口絵 推薦の言葉 謝辞 目次 第1章 イントロダクション 1.1 アルゴリズムマーケティングとは 1.2 アルゴリズムマーケティングの定義 1.3 歴史的背景:利益構造を改善するマーケティング最適化/1.3.1 オンライン広告:広告サービスとアドエクスチェンジ 1.3.2 航空会社:航空運賃の管理と収益の改善 1.3.3 マーケティングサイエンス 1.4 プログラムマーケティングサービス 1.5 本書の対象読者 1.6 まとめ 第2章 予測的モデリングの各手法を確認する/2.1 記述的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクス 2.2 経済的最適化 2.3 機械学習 2.4 教師あり学習 2.4.1 パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル 2.4.2 最尤推定 2.4.3 線形モデル 2.4.4 非線形モデル 2.5 表現学習/2.5.1 主成分分析 2.5.2 クラスタリング 2.6 より特化したモデル/2.6.1 消費者選択の理論 2.6.2 生存率分析 2.6.3 オークション理論 2.7 まとめ 第3章 プロモーションと広告 3.1 セールスプロモーション環境 3.2 ビジネス目標/3.2.1 製造業者と小売業者 3.2.2 コスト 3.2.3 利益 3.3 ターゲティングパイプライン 3.4 レスポンスモデリングと測定 3.4.1 レスポンスモデリングフレームワーク 3.4.2 レスポンスの測定 3.5 構成要素:ターゲティングモデルと顧客生涯価値モデル 3.5.1 データ収集 3.5.2 階層化モデリング 3.5.3 RFMモデリング/3.5.4 傾向モデリング 3.5.5 セグメンテーションとペルソナベースのモデリング 3.5.6 生存率分析によるターゲティング 3.5.7 顧客生涯価値モデリング 3.6 キャンペーンの設計と実行/3.6.1 カスタマージャーニー 3.6.2 プロダクトプロモーションキャンペーン 3.6.3 マルチステージのプロモーションキャンペーン 3.6.4 リテンションキャンペーン 3.6.5 補充キャンペーン/3.7 リソース配分 3.7.1 チャネルによる配分 3.7.2 ビジネス目標による配分 3.8 オンライン広告 3.8.1 オンライン広告環境 3.8.2 ビジネス目標とアトリビューション 3.8.3 CPA-LTモデルでのターゲティング 3.8.4 マルチタッチアトリビューション 3.9 マーケティングキャンペーンの有効性の測定 3.9.1 ランダム化実験 3.9.2 観察研究 3.10 ターゲティングシステムのアーキテクチャ 3.10.1 ターゲティングサーバー 3.10.2 データ管理プラットフォーム 3.10.3 分析プラットフォーム 3.11 まとめ 第4章 検索 4.1 検索環境 4.2 ビジネス目標 4.2.1 レリバンス指標 4.2.2 マーチャンダイジングコントロール 4.2.3 サービス品質指標 4.3 構成要素:マッチングとランキング 4.3.1 トークンマッチング 4.3.2 ブーリアン検索とフレーズ検索/4.3.3 正規化とステミング 4.3.4 ランキングとベクトル空間モデル 4.3.5 TF-IDFスコアリングモデル 4.3.6 Nグラムによるスコアリング 4.4 レリバンス信号のミキシング 4.4.1 複数のフィールドの検索 4.4.2 信号エンジニアリングと信号等化 4.4.3 信号ミキシングパイプラインの設計 4.5 セマンティック解析 4.5.1 同義語と階層 4.5.2 単語埋め込み 4.5.3 潜在意味解析 4.5.4 確率的トピックモデル 4.5.5 確率的潜在意味解析 4.5.6 潜在ディリクレ配分 4.5.7 Word2vecモデル 4.6 マーチャンダイジングの検索手法 4.6.1 組み合わせフレーズ検索 4.6.2 コントロールされた適合率の引き下げ 4.6.3 入れ子のエンティティと動的なグループ化 4.7 レリバンスチューニング 4.7.1 ランク学習 4.7.2 暗黙的なフィードバックからのランク学習 ほか

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デジタル

資料種別
図書
ISBN
978-4-295-00474-5
タイトルよみ
エーアイ アルゴリズム マーケティング : ジドウカ ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ ケイザイ モデル ベスト プラクティス アーキテクチャ : ピーアール コウコク ケンサク レコメンデーション カカク シナゾロエ
著者・編者
Ilya Katsov 著
クイープ 訳
シリーズタイトル
出版年月日等
2018.10
出版年(W3CDTF)
2018