【アスクルの機械学習活用事例】販促施策の引上額5%アップ、活用するプラットフォーム、人材育成などを解説 | 通販新聞ダイジェスト

「機械学習」を活用した施策を強化し、効率的なマーケティング施策の展開や商品の購買率アップなどに成果を上げているアスクルの事例を解説

アスクルが過去の様々なデータをもとにコンピューターが自動学習して分析し、効果的と思われる販促施策などを予想する、「機械学習」を活用した施策を強化し、効率的なマーケティング施策の展開や商品の購買率アップなどに成果を上げている。
各施策の効率や精度を高めることができる機械学習だが、それを活用できる人員が不足していることから支援ツールの導入や人材教育の強化を進め、さらに機械学習を駆使した施策の効果を高め、課題解決や事業拡大につなげていきたい考え。

アスクルが進める機械学習活用、その裏側を取材
アスクルでは販促キャンペーンや事業所向け通販事業における販売代理店の営業支援、物流センターにおけるレイバーコントロール（人的資源の効率運用）など各種施策を実施する際に、以前から過去のデータやビッグデータを使った分析・統計などデータを活用してその効率や精度を高める取り組みを進めてきたが、今後さらにデータの力で各種施策の精度を高めていこうと機械学習を含めたデータ活用を推進することにした。
データ活用を行いやすくするため、また、各種データ量の増大などに対応するため、データ環境を刷新。オンプレミスから、クラウド（Google Cloud Platform）に移行し

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