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カスタマージャーニーのデジタル化が加速する今日、ユーザーや消費者の特性や活動に合わせたレコメンデーションによる、エンゲージメントの強化やクロスセル/アップセルの実現の重要性が高まっています。高精度のレコメンデーションには、かつて提唱されていた3V(Volume:量、Variety:多様性、Velocity:速度)に加えて、現在では、1つに統合されたデータ基盤、プロジェクトの効率向上とコスト削減、高い処理スピード、そして高いシステムの拡張性が必要となっています。当ウェビナーでは、データブリックス社より、メディア業界を中心に、世界のレコメンデーションの最新トレンドと成功例をご紹介し、日本経済新聞社様より、日経電子版における、新たなレコメンデーションプロジェクトを紹介いただきながら、機械学習の最もポピュラーなユースケースの1つであるリコメンデーションを、どのようにAWSとDatabicksで支えるのかをお伝え致します。
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