機械学習によるユーザー行動分析

「機械学習によるユーザー行動分析」シリーズ

このシリーズは、データアナリスト、マーケター、ビジネスインテリジェンスの専門家に向けて、SQLを活用した高度なユーザー行動分析と予測モデリングの手法を提供することを目的とする。

このシリーズについて

現代のビジネス環境において、データを活用してユーザーの行動を深く理解することが成功への鍵となっている。本シリーズでは、BigQueryの柔軟かつパワフルな機能を駆使し、機械学習を使ったユーザー行動分析の基礎から応用までを幅広く取り上げる。基本的な指標の解説から始まり、最終的には高度な予測モデルの構築方法まで、段階的に学んでいく内容となっている。

トピックス

このシリーズでは、eコマースサイトを例に、ユーザー行動分析と予測にSQLを活用する方法を紹介する。

ユーザー行動分析

ユーザー行動分析 ユーザー行動の理解は、ユーザー体験の最適化、エンゲージメントの向上、そして顧客獲得率の増加に不可欠だ。 この分析では、BigQu...

ユーザーエンゲージメントを測るための指標と分析手法

ユーザーエンゲージメントを測るための指標と分析手法 前回のポストでは、総訪問数、平均ページビュー数、トラフィックソースの分布といった基本的なユーザー行動の指標について紹介した。 こ...

売上予測

  • ロジスティック回帰
  • ランダムフォレスト
  • XGBoost
  • 深層ニューラルネットワーク(DNN)
売上予測 売上を正確に予測することは、マーケティング戦略の最適化、在庫管理、収益最大化に不可欠である。 BigQueryのGoogle A...

収益予測

  • 線形回帰
  • リッジ回帰
  • ラッソ回帰
  • ランダムフォレスト
収益予測 正確な収益予測は、マーケティング戦略の最適化、在庫の効率的な管理、利益の最大化を可能にする。データに基づくインサイトを活用することで、...

高価値顧客の特定

  • ロジスティック回帰
  • K-means クラスタリング
  • ランダムフォレスト
高価値顧客の特定 ハイバリュー顧客を把握することが、マーケティング戦略の最適化、顧客維持の改善、収益の最大化に大きな差をもたらす。 ハイバリュー顧...

顧客セグメンテーション

  • K-means クラスタリング
  • PCA + K-means クラスタリング
顧客セグメンテーション 顧客基盤を深く理解することは、ターゲットマーケティング、顧客体験向上、そしてビジネスの成功に直結する。顧客セグメンテーションは、この理...

ユーザーコンバージョン予測

  • ロジスティック回帰モデル
  • ランダムフォレストモデル
  • XGBoostモデル
コンバージョン予測 ユーザーのコンバージョンを予測することは、戦略の最適化やROIの向上において重要な役割を果たす。以下、BigQuery MLとGoog...

顧客離脱予測モデル

  • ロジスティック回帰モデル
  • ランダムフォレストモデル
  • XGBoostモデル
顧客離脱予測モデル 顧客離脱を予測し、貴重な顧客を維持することは、ビジネスの成功に不可欠だ。 離脱予測により、ビジネスは離脱のリスクが高いユーザーを...

レコメンデーションとパーソナライゼーション

  • マトリックス分解モデル
レコメンデーションとパーソナライゼーション ユーザーパーソナライゼーションとレコメンドシステムは、ユーザー体験向上とビジネス成長に不可欠だ。 以下、BigQuery MLと...

マーケティングキャンペーンの最適化

  • ロジスティック回帰
  • ランダムフォレスト
  • XGBoost
  • 深層ニューラルネットワーク(DNN)
マーケティングキャンペーンの最適化 データを活用したマーケティングは、ROI(投資対効果)を最大化し、ターゲットオーディエンスに効果的にリーチするために不可欠な要素となっ...

BigQuery?

BigQueryを使う理由は、その統合機械学習機能「BigQuery ML」にある。この機能を使えば、SQLだけで機械学習モデルの構築から実運用まで行えるため、データ分析の効率が格段に向上する。

データを別の環境に移したり、新しいプログラミング言語を習得したりする手間が省け、データ分析のプロセス全体がよりスムーズになり、分析者はより本質的な作業に集中できるようになる。

BigQuery MLの主な特長

使いやすさ: シンプルなSQL構文で、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価が可能

統合環境: BigQuery内で全ての操作を実行でき、データの転送が不要

スケーラビリティ: BigQueryのスケーラブルなインフラを活用し、大規模なデータセットをスムーズに処理

多様なモデルのサポート: 線形回帰、ロジスティック回帰、K-Meansクラスタリングなど、幅広いモデルを実装可能

実践的な応用

このシリーズでは、実践的なアプリケーションに重点を置き、生のECサイトのデータを実用的なインサイトに変えるためのツールを提供する。戦略的な意思決定を導き、ビジネス成長を推進できる堅牢な予測モデルを構築するスキルを身に付けることができる。

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