年齢や性別などの一般的な顧客属性データによる顧客の機械学習モデルでは、有効な顧客へのアクションを探索することはできません。弊社では顧客の行動データを利用して独自のアルゴリズムを構築し、特定時間に特定の商品を購買する顧客セグメントを推定することに成功しました。 これにより、キャンペーンの実施だけでなく、キャンペーンに反応してくれるだろう顧客のクラスタリングが可能になります。具体的な事例として、「お昼休みにスイーツのキャンペーンを実施する」というアクションを策定し、売上増を実現することができました。