yamadacomma | Shared With: Everyone - Mar 12 2008 | リコメンド, マーケティング, 行動ターゲティング型, 広告, SNS
Quoted: 純国産の広告配信支援などを目的としたプロジェクトの一部が公開された。
ブログウォッチャーおよび東京工業大学、KDDI研究所は、新たな行動ターゲティング型情報配信プラットフォームの実証実験を開始した。産学連携で新情報サービスを生み出すことを目的とした経済産業省による「情報大航海プロジェクト」の採択事業の1つとなる。
実証実験を開始した「プロファイルパスポート」は、ネット利用者の嗜好性に合わせた情報発信の実現を目的としたサービス。ブログなど消費者発信情報にさまざまな切り口による行動履歴を関連付け、蓄積データを一元管理。このデータベースを活用することで、最適なマーケティング活動やコンテンツ配信、レコメンド(推奨)サービスといった情報発信に利用されることを目的としている。
ブログの本文解析には東工大准教授の奥村学氏が手がけるブログにおける言葉遣いの進化に対応できる日本語解析技術、そのほかにも位置情報などの関連技術を活用。これら技術を用いることで、「SNS」「ゲーム」「携帯関連情報」――の大きく3つの情報源から人の嗜好性に通じる情報を収集し、蓄積される仕組みとなっている。
情報収集には、利用者の嗜好性が自然の流れの中で登録されることに配慮した。次世代ゲーム機「Wii」上のブラウザで動作するアドベンチャーゲーム「Game0.1a wyrd」を活用したエンターテインメント性の保持はその大きな柱の1つ。そのほかにも、飲食店などに設置した端末に携帯電話をかざすと簡単に当該店舗のレビューが書ける機能などを実装したSNS「Sooti Town」などを用意した。携帯電話から取得する情報については、KDDI研究所による「ケータイdeライフログ 」を採用した。
これら情報収集は原則、PC、携帯電話、Wii、PDAの複数端末で行える。今後、さらに情報収集する端末を拡充する方針。
今回の実証実験における目的は、「利用者の情報入力における許容性」「情報配信の精度」「事業化に向けての市場性」――の3つの視点で本プロジェクトの実現性を確認する点にある。まず、利用者の許容性については今回、数百人程度の限定サービスとして展開するが、そのうちの半数以上が1人あたり20件以上のデータを入力することを目標にしている。情報配信精度については、これまでの購買履歴などだけでは嗜好性が反映されにくいと言われている「飲食店」「映画」「音楽」「不動産」などの情報配信で、5件の情報配信中3件は的確な情報提供ができれば商用化に耐えられるものになると見ている。最後に市場性は「占い情報サイト」「ブラウザメーカー」「SNS」などの有力企業との業務提携が実現できるか否かが判断基準になるとしている。
4月からレコメンドエンジンの無償提供を開始する計画で、この利用者からの反応も本プロジェクトの成否を判断する一基準となりそうだ。
http://profilepassport.jp/index.html
yamadacomma | Shared With: Everyone - Mar 27 2009 | マーケティング, アクセス解析, リコメンド, CRM
Quoted: NTTコミュニケーションズは、アクセス解析ツール「Visionalist(ビジョナリスト)」を提供しているデジタルフォレストを100%子会社化すると発表した。企業向けマーケティング支援サービス事業に参入するのが狙いだ。
マーケティングソリューションの提供、アクセス解析と連携するネットマーケティングサービスの開発において、業務提携する。
具体的には、Visionalistの販売、ネットマーケティングに関するコンサルティング、CRMや課金決済システム、デジタルサイネージなどを組み合わせたトータルなマーケティングソリューションの提供などで協力するほか、Visionalistとリコメンデーションエンジンや行動ターゲティング広告などとを連携させたシステムなどを共同で開発する。
yamadacomma | Shared With: Everyone - Jun 10 2008 | GPS, 位置情報, リコメンド, マーケティング
Quoted: たった今、どのスポットに大勢の人が集まっているのかを示す「熱さ」マップが携帯電話に表示されたらどうだろう。たくさんの人が集まっているところほど赤く表示される。この機能を提供するのはCitysense。つまりどのクラブ、あるいはナイトスポットがもっともホットで、その中のどこに行くかを決めるのを手伝ってくれる携帯用アプリケーションというわけだ。
人気のある場所を携帯電話から出ている位置情報を示す電波を使って判断し、電波のもっとも多い場所に何があるのかをYelpやGoogleにリンクして表示する。使ううちにシステムが好みの場所を学習し(おしゃれなレストランなのかパンクロッククラブなのかなど)、同じような趣味の人を見つけ、仲間たちが今どこに集まっているのかを表示してくれるようになる。但しこういった情報収集は個人名を特定せずに行われるので、自分の友人がどこにいるのかというようなことはわからない。Citysenseは現在のところサンフランシスコのみをカバーする。
このアプリケーションは、Sense Networksというスタートアップが、同社技術のデモンストレーションの意味合いも持たせて発表したものだ。CitysenseはSense Networksの主要技術であるMacrosenseというプラットフォームを利用する。同社の技術は、携帯電話、GPS機器、WiFi、加えてタクシーから人々の膨大な位置情報をかき集める。またCitysenseないし、後続のアプリケーションをダウンロードした人からも位置情報データを取得する(但し、データはそれぞれ個人に属するものとされ、望むならこの情報をデータベースから削除することもできる)。
機械学習アルゴリズムを使って位置情報をすべてインデックス化し、現実世界における場所のランキングを行う。ウェブではリンクに基づいてランクが決定されるが、Citysenseではそれぞれのスポットにどれだけのデータ(それがすなわち「人」ということになる)が移動するのかでランクを決定する。Sense Networksはこれらのデータを集約して、人々がどこで買い物をするのかなどの情報を求める投資家や金融機関に販売して収益化したいと考えている。
http://www.citysense.com/

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