機械学習と数理最適化でデータに基づいた施策の意思決定を実現！
SAS Institute Japan様と共に同志社大学京田辺キャンパスにて 「マーケティング×最適化」をテーマに行った講義の内容をもとにした記事です。 企業は膨大な顧客データを活用できる一方で、施策の選択肢やビジネスルールが増え、 勘や経験に頼る従来の方法では適切な意思決定が難しくなっています。 機械学習による効果予測モデルを用いて各施策の効果を見積もり、 予算や顧客接触頻度の制限などの制約条件のもとで「どの顧客に、どの施策を、 いつ打つべきか」を決めるために数理最適化を活用する方法を紹介しています。 最適化のための業務要件整理として、目的関数の定義、最適化対象の定義、 制約条件の定義が重要であるとしています。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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