データサイエンス・AI

Zero and First-Party Data
顧客エンゲージメント

Appierが具体例とともに解説:ゼロパーティーデータとは

データサイエンス・AI

「マーケターが知っておくべきデータ管理の重要ポイント」とは?

顧客エンゲージメント

【マーケティング用語集】カスタマーデータプラットフォーム(CDP)

顧客獲得

クッキーレス時代に負けないデジマの3手法

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【マーケティング用語集】予測分析

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機械学習を使いこなすための5つの課題と対処法

顧客エンゲージメント

ニューノーマルのV字回復にデータドリブンアプローチが不可欠である理由

データサイエンス・AI

ディープフェイクがもたらす仮想の現実とマーケティングへの影響

データサイエンス・AI

Appier チーフAIサイエンティスト ミン・スン(Min Sun) による、日本経済新聞 やさしい経済学「AIの今、その先の変革」

MA

ファーストパーティデータの可能性を最大限に引き出すには

顧客獲得

マーケティングの強化に消費者インサイトを活用する

デジタル広告

AIによるデータ活用で、デジタル出版業界が新たな収益確保を実現

データサイエンス・AI

ビジネスに新たな可能性を提供する感情認識 AIの最新動向

データサイエンス・AI

2020 年以降の AI(人工知能)トレンド

データサイエンス・AI

マーケティングデータ活用に欠かせない4つの確認事項

データサイエンス・AI

コンピュータビジョンや機械学習は黄金期

データサイエンス・AI

保険業界にデジタルトランスフォーメーションをもたらす4つのAI導入事例

データサイエンス・AI

「ディープラーニングの進化」

データサイエンス・AI

「コンピュータビジョンを活用した行動予測の応用と実装」Appier ミン・スンとグレッグ・モリ氏が対談

データサイエンス・AI

ネットとスマホを駆使する消費者を対象にした金融業界のマーケティング3つのトレンド

データサイエンス・AI

AI システムのセキュリティ対策は AI 自ら行うのが最適な理由

データサイエンス・AI

「日本におけるAI人材育成」Appier ミン・スンと理化学研究所 兼 東京大学 杉山教授が対談

データサイエンス・AI

ディープラーニングが自然言語処理に適している理由

EC

ディープラーニングで、高LTVのアプリユーザーを獲得

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ビジネスに AI を活用する企業が増えている理由

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「人工知能をめぐる神話と現実」

データサイエンス・AI

人間の学習能力を超えた「深層強化学習」

顧客獲得

ウェブサイトパーソナライゼーションに関する5つの誤解

顧客獲得

マーケティングに第三者データを最大限に活用する方法

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AI ベーシック:マーケティングにおける自然言語処理の役割

データサイエンス・AI

今注目のデータサイエンティストに求められる条件

データサイエンス・AI

AI 基礎講座:深層学習

データサイエンス・AI

AIとは何か、その本質を理解する

データサイエンス・AI

AI-as-a-Serviceが中小企業にも公平な競争をもたらす

データサイエンス・AI

2018年は、AIが喜びと驚きをもたらす年に

データサイエンス・AI

AIは私たちの仕事をどう変えるか

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Technical Insights: GraphQL による開発

顧客エンゲージメント

アジアの消費者インサイトを必要としている企業にとってAIが果たす役割

データサイエンス・AI

AIが企業の焦点に

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