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No.3
- 回答日時:
ご質問者様のバックボーンに数学あるいは統計学の素養はありますか?
無ければ、スクールで学ぶことをお勧めします。
何も知らずに転職したら、愕然としますよ。
というか、採用されるのは難しいと思います。
WEBマーケティングは、現在はビッグデータを用い、データサイエンスを駆使した解析業務がメインです。
センスや感性の時代ではありません。AIによるお薦め商品の更新スピードは人間が対応できるスピードではありません。
(グーグル検索の横に出る広告は、検索者の検索履歴に応じてオークションに掛けられ、一瞬で順位が決まって表示されています。ミリ秒単位です。)
例えば、リコメンドエンジンとは、顧客のセグメンテーションを行い、そのセグメントに応じたお薦め商品を提案するものです。これには「分類器(ランダムフォレスト等)」の知識が必要です。それが瞬時に行われて、閲覧者の画面に表示されます。ECサイトでは、皆が皆、同じ画面が表示されているのではありません。
あるいは、
P(A関連商品をクリック|A1商品を購入)→P(A1商品を購入|A関連商品をクリック)
(カッコ内の前後が逆転)
Pというのは確率プロバビリティですが、この式は何を意味しているかと言えば、A1商品を購入した客がA関連商品をクリックしている確率から、その逆の、A関連商品をクリックしている客がA1商品を購入する確率を計算することを言っています。
これには、「ベイズ逆推定」という数理を用います。
こうして、A関連商品をクリックしているか客がA1~A20のどの商品を購入する確率が高いか計算し、WEB上の掲載順序を決めていきます。これが分刻みで自動更新されていきます。
何か新しいモノがバズったら、瞬時にECサイトに反映されるのは、この自動化のおかげです。
現在のEコマースとは、こういう世界です。
WEBマーケッターは、このような手法を駆使して売り上げ向上に貢献します。
実際の実装は、外注のプログラマーがやりますので、マーケッターは企画するだけで結構です。
こんな展示会(無料)↓に行って、現状を知るのが良いかと思います。
https://www.japan-it.jp/spring/ja-jp/lp/sales.ht …
文科省は、日本がこの分野で非常に遅れていることに危機感を持ち、全国の大学でデータサイエンスを教え始めています。生まれつきの才能と感性とかいう精神論では勝てないのです。
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