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Idea × Analysis

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本
アイデアと分析方法を紹介する予定でしたが、気づいたことのメモになってきています。
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#機械学習

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Uber徹底研究 -UberEatsのレコメンドの強化編-

Uber徹底研究 -UberEatsのレコメンドの強化編-

「今日のランチはUberEatsにしようか。」

コロナ禍でUberEatsで食事を注文される方も増えてきており、UberEatsを繰り返し利用されている方も多いのではないでしょうか。
ただ、検索をしている時に自分の好みに合った料理・レストランが見つかるまで時間がかかってしまうと、注文する気持ちが冷めてしまいます。

そこで、UberEats側はUX向上およびユーザーの離脱防止のためにも、レコメン

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Uber徹底研究 -因果推論によるマーケティング最適化編-

Uber徹底研究 -因果推論によるマーケティング最適化編-

「Uber徹底研究」シリーズを久し振りに更新します。

[過去のUber徹底研究シリーズ]
・Uber徹底研究 -ビジネス概要編-
・Uber徹底研究 -UX改善編-
・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編-
・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-
・Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編 レコメンド-

今回はUberがマーケティング領

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Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編 レコメンド-

Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編 レコメンド-

今回も前回に引き続き、Uberが使用するデータサイエンス、特にレコメンドについて紹介していきます。
前回、ご好評いただいた以下の記事を含め、まずはこれまでの連載をまとめておきます。

・Uber徹底研究 -ビジネス概要編-
・Uber徹底研究 -UX改善編-
・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編-
・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

■Uberがレコメン

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Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

今回はUberが使用する高度な手法について紹介します。紹介するのは以下の5つですが、レコメンドに関しては次回に回します。今回からは少し専門的な内容になります。
・需要予測
・配車最適化
・ダイナミックプライシング
・解約予測
・レコメンド(ボリュームが多いので、次回説明)

本記事は連載4回目の投稿ですが、これまでの投稿は以下の通りです。

・Uber徹底研究 -ビジネス概要編-
・Uber徹底研

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