シェアランチの会におよばれしました♪

桜が満開!やっと春らしい陽気になりましたね。
こんなお花見日和は、お手製弁当を持ってお出かけしたくなります。

お手製弁当といえば、ALBERTは料理上手のスタッフが多く、先日まで、月に1度シェアランチ会という名のお料理持ち寄り会が開かれていました。
いつもスタッフのSNSにアップされるおいしそうな画像によだれをたらしていた私ですが、今後はシェアディナー会になり、社内開催ではなくなってしまうという噂を聞きつけ、最後のチャンスにとお願いしておよばれに成功!わくわくしながらラストシェアランチの会当日を迎えるのであります。

当日、会場であるリフレッシュスペースに行ってみると・・・・
データ分析部、CRMソリューション部、コンサルティング・アクティベーション推進部、経営管理部などなどいろいろな部署からの精鋭が集まり、既にテーブルにたくさんのお料理が並んでおりました。

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プライベートDMP活用事例:カート放棄シナリオのクロスチャネル展開

こんにちは。ALBERT コンサルティング・アクティベーション推進部の笠原です。

今回はプライベートDMPを活用し、総合通販企業にてカート放棄シナリオをクロスチャネルで実施した事例をお話します。

ECサイトで商品購入を検討していて、カート(買い物かご)に入れたものの購入していない状態を「カート放棄」といいます。カート放棄されている顧客に実施する施策が「カート放棄シナリオ」です。

カート放棄シナリオで非常に有効なもののひとつに、「カート放棄メール」というものがありますが、これは、カート放棄状態の顧客に、リマインドメールを送るものです。カートに商品が残っていて購入されていないということは、比較検討していた他社・他ブランドの商品を購入してしまったと思いがちです。しかし、カート放棄メールを配信すると、クリック数に対して10%を超える注文率が出ることも珍しくはありません。さらに、カート投入商品のリマインドと合わせて、一緒に購入されやすい商品をレコメンドすることで、注文数アップを図ることも可能です。

【カート放棄シナリオフローチャート】

カート放棄シナリオフローチャート

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バレンタインデー☆

広報ブログのお時間です。
昨日は、バレンタイン☆ということで、毎年恒例のバレンタイン企画が今朝突如行なわれました!

ALBERTでは毎日10:00に朝礼が行なわれており、その朝礼では、担当者がくじ箱に入っているお題に沿ってスピーチをするという「朝の一言コーナー」があります。
(ALBERTで働いているみんなの人となりを知ろうという目的で、ずいぶん昔から行なわれているんですよ。)

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いつものようにくじ箱からテーマを引いて・・・・・と思いきや、くじ箱の中は全部「バレンタイン」!!(笑)

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位相的データ解析(Topological Data Analysis)について

データ分析部の藤本、今井です。今回は共同で位相的データ解析(Topological Data Analysis)についてのご紹介をしようと思います。

位相的データ解析とはデータの集合をトポロジーと呼ばれる「柔らかい」幾何を用いて解析する手法です。幾何学を使った統計学ですと情報幾何学と呼ばれる分野がありますが、こちらはデータの集合ではなく確率分布に対して微分幾何という「硬い」幾何学を用いた分野です。

位相的データ解析は最近ホットな分野で、ビジネス業界でもこの位相的データ解析に注力している会社のAyasdiが総額100億円近く資金調達しており非常に期待されています。位相的データ解析の実データへの応用としては画像認識などがあります。

さて、「柔らかい」幾何、トポロジーとは何でしょうか?通常、私たちは以下の図形は別のものと見なしますが、トポロジーの世界では図形を伸ばしたりなど変形させたものも同じ図形と見なすため、これらの図形を全て同じものだとします。

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ALBERT大忘年会!

ALBERTでは毎年の恒例行事として忘年会を行なっており、演奏やダンス、ゲームといった様々な企画で盛り上がります。
例年は、代々木オフィスの近くにあった代々木倶楽部を会場に行なっておりましたが、今年2月にオフィスを移転し、代々木倶楽部が遠くなってしまったので、今年は開催が危ぶまれておりました。
しかし、「今年も忘年会をやりたい!」という声に応えるかたちで一部の社員が立ち上がり、何とか今年も忘年会を開催!

賞品争奪ダーツや、借り人競争・ALBERTクイズなど、今年は豪華賞品をめぐるゲームが盛りだくさん♪
ダーツは皆が下手すぎてなかなか賞品がなくならないという予想外のハプニング(?)も・・・

そして恒例のハマダンス!これを見ないと年が越せません(笑)
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GAE Managed VM & Custom Runtimeについて

このエントリーはGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の14日目です。

10月に入社しましてブログには初めて投稿します石井です。休日はJavaScriptやGoで趣味の開発を行っていたり、家に知人を集めてボードゲーム会をしてたりします。

さて、ALBERTはAWSメインの開発を行っているのですが、GCP (Google Cloud Platform) も最近盛り上がって来ている!という事で、新しい案件をGCPで構築してみることにしました。その際にGAE (Google AppEngine) 周りの調査を色々と行ったので、今回は特にManaged VMとCustom Runtimeについて紹介できればと思います。

GAE Managed VM, Custom Runtimeは簡単に言うと、GAEが裏で管理していたコンテナを触れることができるようになったり、自分で定義したDockerのコンテナをGAE上で動かすことがでるようになるものです。

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新受付システム!

はじめまして。おぐにです。広報と採用の窓口を担当しています。
趣味や休日の過ごし方は、自他共に認める引き篭もりで、
ALBERTへは餌付けされながら出社しております。今後とも宜しくお願いいたします!

さて、本題です。
ALBERTへお越しになったお客様を最初にお迎えする受付。
今まではお客様ひとりひとりのお名前をカードに記載してお迎えしていたのですが、
これがハイテクシステムになりましたー!

今まで、長くALBERTの受付を務めていたウェルカムボードさん
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お客様にも、手書きの文字に温かさを感じるとお喜びいただいていました。
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t-SNE を用いた次元圧縮方法のご紹介

こんにちは。データ分析部の越水です。

以前、 弊社ブログ記事
高次元データの可視化の手法をSwiss rollを例に見てみよう
にて、高次元データの可視化手法を複数ご紹介いたしました。
今回は、 Kaggle などのデータコンペで最近注目を集めている可視化手法として、
t-SNE をご紹介したいと思います。

t-SNE は、高次元データの次元を圧縮するアルゴリズムであり、特に高次元データを可視化する際に有用です。
高次元データの関係性をうまく捉えられるという特徴があり、
最近 Kaggle などのデータコンペでよく用いられるようになりました。

t-SNE はどんな仕組みなのか?

まず、 t-SNE のアルゴリズムを紹介したいと思います。
厳密さよりも分かりやすさを重視した説明なので、詳細を知りたい方は原論文をご覧ください。

2点間の「近さ」を確率分布で表現する

このアルゴリズムの一番の特徴は、 2 点間の「近さ」を確率分布で表現するところにあります。

t-sneのイメージ
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