第５回 ネットビジネスにおけるITマーケティング ネットビジネス論（杉浦） 第５回 ネットビジネスにおけるITマーケティング
１データ分析による顧客ニーズの先回り －この商品を買った人はこんな商品も買っています－
２レコメンデ－ションの基本概念 －ネットショップからPOSレシートまで－ ターゲット顧客層が好む商品でまだ未購買の商品情報をレコメンデ－ション（推薦）情報として差し込む。 ○○様 このクーポン1枚で ○○社ビタミン剤 を特別価格でご提供致します。 ○○様 このクーポン1枚で を特別価格でご提供致します。 ○○様 このクーポン1枚で 各社栄養ドリンク を特別価格でご提供致します。 顧客購買データ
アイジェントによるレコメンデーションのしくみ ３動的レコメンデーションのしくみ －瞬時に類似顧客、類似購買を見つけ出す－ アイジェントによるレコメンデーションのしくみ （アイジェントWebサイトより引用） http://www.silveregg.co.jp/ja/services/
４類似購買による顧客ニーズの推論 －クラスター分析によるレコメンデーションのしくみ－
５レコメンデーションの処理イメージ －データマイニングとデータベースマーケティングの組み合わせ－ ステップ１：クラスター分析 ステップ３：レコメンデーションメッセージ差込 ステップ２：レコメンデーションメッセージ生成
６レコメンデーション方式の種類 －統計的仮説かデータマイニングか－ ECサイトに用いられるレコメンド方式 http://japan.zdnet.com/article/20373064/
７ルールベースのレコメンデーション －仮説にもとづくお薦め情報の生成－ タグ連携レコメンドエンジンRtoasterサイトより引用 http://www.rtoaster.com/
８自動ベースのレコメンデーション －協調フィルタリング・ベイジアンネットワークフィルタリング－ ECサイトに用いられるレコメンド方式 タグ連携レコメンドエンジンRtoasterサイトより引用 http://www.rtoaster.com/
９アンケートから行動因子を見抜く －購買履歴だけではわかないこともある－ 当社のキャラクター商品を選ぶときに重視されるポイントは何ですか？ 「親しみがある」「センスがいい」「かわいい」「思い出がある」「気持ちがなごむ」「話のきっかけ になる」 昔に対するなつかしさ キャラクターに対する好印象
10 ITマーケティング最新動向 －閲覧画像から好みを判断する－
11誰もが同じものが見えているとは限らない －あなたには何が見える？－
＜演習＞ －「お買い物をする時のお店を選ぶときのポイントは何ですか？」－