概要
現在、様々な企業でAIを実務に取り入れる活動が行われていますが、
1つの重要トピックになっているのが「顧客行動データのAI解析」です。
その背景には、顧客行動はデータ量が膨大になりがちなこと、
さらにその読み解きが難しいことがあります。
ビービットでも、デジタル接点上の行動データをAIに学習させることで
有益なインサイトを自動抽出するためのトライアルを日々進めています。
本レポートは、その実践結果を「行動データのパターン化」という観点で
まとめたものです。
行動データのパターン化は、「大量のデータから類似する構造を見つける」という
AIが得意とする分野であり、これまでは見えていなかった新たなターゲット群を
見つけられる可能性があるという意味で、ビジネス的にもニーズの大きいトピックです。
しかし、実際に生成AIを活用して意味のあるインサイトを抽出するまでには
様々なハードルがあります。
本レポートでは、行動データのパターン化に関するビービットの取り組みを紹介しながら、
ありがちな失敗を回避するためのポイントを解説していきます。