So-net無料ブログ作成

リコメンドエンジンの設計思想 [データサイエンス、統計モデル]

先日、フィジビリを行ったリコメンドのまとめ資料を作った。
社内向け資料なので、外部講演とかでは、まるまる話すことはないが…w

最近、安価なリコメンドASPが増え、導入すれば、なんとなく効果があるように見える。

しかし、こういうのって、なぜ、そのリコメンドをするのかという強い意志が必要だと思う。

もう少し解り易くいえば、「なんだかよく分からないけど、当たるんです。」というものは上っ面を叩いている気がして、それ以上の伸び代ってないと感じる。
逆に、カスタマが○○を購買する意思決定のモデルは、××だから、△△という思想の元、このリコメンドが大切なのだ、というリコメンドを作った方が精度も代地も大きいのは?と。

そこには、やはり仮説が必要で、それをもとにモデルを作り、きちんと検証をする。
そして、また、モデルを修正していく。
この地道なパターン、真摯に課題と向き合う姿勢が一番大切なんだと思う。

今回、フィジビリの振り返りのため、商材ごとにカスタマの動きを分析したが、やはり商材ごとに大きくことなり、だからこそ、ひとつのまるっとしたモデルではなく、モデルの中に強い意志を込めたモデルが必要なんだ、と確信した。