買いたいタイミングを予測、ALBERTが新サービス開始

　レコメンドエンジンや対話型の意思決定システムなどを展開するALBERTは9月26日、顧客の行動履歴を時間軸で分析することで買いたくなるタイミングを予測し、サイトの商品レコメンデーションやコールセンターでのアウトバウンド、販促メールの送信などを最適化するサービスの提供を開始した。

　具体的には、過去の購買履歴を時間軸で分析することで、各セグメントの顧客が特定のイベントに対して、いつアクションを起こしたかというデータを作成。購買確率の高くなる時期を予測し、最適な販促メールの配信タイミング、コールセンターがアウトバウンド施策を実施するタイミングをルール化し、ECサイトやコールセンターを支援する。