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なにをやっているのか

私達は、最新のテクノロジーを活用してリアルタイムにWebブラウザ上のユーザー行動を解析することで、次世代のマーケティングやユーザーインタラクションの手法を開発しています。

そのファーストプロダクトとして「ZenClerk」というプロダクトを提供しています。

「ZenClerk」は、マーケティング的にわかりやすく伝えるために「クーポン配布最適化サービス」と位置づけていますが、もう少し詳しく説明すると、ECサイトなどのWebサイト閲覧中のユーザーの「興味や購買意欲が高まる動き」をリアルタイムで推定し、購買や費用対効果等のKPIを最大化させるというサービスです。
つまり、機械学習により「クーポンがあれば買う人」を見分け、クーポンの効率的な配布を実現します。
具体的にはレスポンスモデリングという手法を使い、クーポンが配布された際にユーザがどのように反応するかを予測。好意的な反応を返すと予測された人にのみクーポンを配布します。
これにより、クライアント企業はクーポンのばら撒きを行ったり、「値引きサイト」という印象をユーザーに植え付けることなく、リーチしたいユーザー群に対し最適なアプローチを行うことができます。

大手ECサイトから小規模ECに至るまで導入社数は増え続けており、クライアント企業の流通総額は200億円を越えています。
このユーザ行動解析のためにトラッキングするデータはPV単位ではなく、PV内の詳細な閲覧行動も含まれ、月間PVは10億を超えます。
同様の解析データを利用した新たなプロダクトも絶賛開発中です。

なぜやるのか

「Webブラウザ上のユーザーの無意識の行動から次の行動を予測する」という、今まで誰も着目してこなかった領域にフォーカスして多角的なプロダクト開発およびビジネス展開を行うことで、世の中を変える新たな価値を提供したいからです。
ZenClerkはあくまでファーストプロダクトであり、始まりにすぎません。

言い換えると、「予測」を正しく利用したプロダクトを開発し、世の中に広めていくためにeminはあります。

「機械学習で様々な予測ができ、その精度が上がれば上がるほど、私たちがクライアントや消費者に提供できるサービスの質が上がる」。
簡単なことのようで、この関係性を実現している機械学習領域の企業は非常に少ないのではないかと思います。
本来はサービスやプロダクトが一体となって機械学習や人工知能を活用すべきですが、その間が分離してしまい、機械学習や人工知能による「自動化」の利点を最大限に活かすことができていないサービスが多々あります。
私たちが提供するプロダクトは、機械学習の強みを正しくビジネスモデルに落としこむことで、Webユーザに対しては未知のユーザーエクスペリエンスを、クライアントに対してはこれまでにない課題解決手法を提供していきます。

どうやっているのか

「ZenClerk」では、クライアント企業との窓口であるセールスグループと、エンジニアリングを担うサービス開発グループ、データ解析をするデータグループが一体となってDev-Opsの体制を敷いています。
各クライアントのウェブサイト上にJavaScriptを設置し、PVレベルのデータだけでなく、WebSocketでマウスやスマートフォンのアクションを含めた膨大な行動データを取得し、ユーザの次の行動を予測したり、ユーザの興味や購買意欲の高まりを推定し、定量的に解析、機械学習でモデリングしています。

WebブラウザとWebサーバの間でリアルタイムにデータを交換し、予測モデルにリアルタイムでデータを流すことで、ユーザの次の行動を予測します。そうすることで「クーポンがなくても買う人」と「クーポンがあれば買う人(検討をためらい最後のひと押しが必要な人)」をリアルタイムで見分ける事が可能になります。
「クーポンがなくても買う人」にはクーポンを配信せず、クーポンがあれば買う人にはそのセッション中にリアルタイムにオファーを提示することで、キャンペーンやクーポンの費用対効果を最大化します。
購買などの予測は比較的簡単ですが、「クーポンがあれば買う人」を予測するのは予測問題の中でも非常に難しい分野ですが、やりがいを持って取り組んでいます。
また、効果を最大化するために「ユーザーの属性のリアルタイムな見極め」と「クーポンを提示するタイミングの最適化」の両方に取り組んでおり、そこが研究的な課題とは違い難しいところです。
これらを実現するために、大量の行動データを処理できる堅牢なトラッキング基盤を保守、強化しています。同時にモダンなフレームワーク(Angular.js、Ruby on rails)を駆使し、クーポンを適切に設定して配信するための比較的複雑な管理画面もアジャイルに開発できる環境をつくっています。

クーポンは、たとえ内容が同じ情報であってもUI/UX的な表現方法の差異がKPIに影響を及ぼします。
ユーザーに「このクーポンを使いたい」と思ってもらえるために、喜んでいただけるタイミングや露出の方法についても、デザイナー主導で日々改善しています。

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私たちについて

「Webブラウザ上のユーザーの無意識の行動から次の行動を予測する」という、今まで誰も着目してこなかった領域にフォーカスして多角的なプロダクト開発とビジネス展開を行うことで、世の中を変える新たな価値を提供しています。
ファーストプロダクトとして現在提供しているのはECサイト向けクーポン配布最適化サービス「ZenClerk」。レスポンスモデリングという機械学習の手法を使い、クーポン配布時にユーザがどのように反応するかを予測し、好意的な反応を返すと予測された人にのみクーポンを配布するサービスです。

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