Kibo RTI RTX
リアルタイム・エクスペリエンスエンジン

Kibo RTI リアルタイム・エクスペリエンスエンジン(RTX)は、ビッグデータをリアルタイムに処理することができる最新の機械学習エンジンです。ビッグデータを収集するだけではなく、ビッグデータから顧客インサイトを導き出すことができます。

新しいビッグデータのモデリング手法

"歴戦"のアルゴリズム – Kibo RTI RTXエンジンとアルゴリズムは、様々な分野で活用され、実績が証明されています。もしシンプルなアルゴリズムを持つシステムを組み合わせても、ロングテール商品や顧客の予期せぬ行動に対応することができません。Kibo RTIは複合アルゴリズムのフレームワークによって、購入商品やサイト内行動、それぞれの顧客の行動や好みを活用し、もっとも顧客に合った結果を導きだします。Kibo RTIは独自のアルゴリズムに関する数々の特許を取得しており、2014年にも新たに2つの特許を申請しています。

本当の機械学習 – ほとんどの予測分析システムは、保有しているデータの中からトレンドを見つけるだけであり、顧客の反応を実際に予測し、その結果を検証しているわけではありません。Kibo RTI RTXのモデリングエンジンは、強化された学習技術を利用し、新しく、意味のある結果をより早く見つけることができます。より多くの収益を得るためにエンゲージメントやコンバージョンを改善し続けることができます。

オンライン & オフラインデータの統合

リアルタイムデータ – Kibo RTIはリアルタイムな体験から行動あるいは顧客データを集めるために、独自のデータタグを利用しています。収集するデータには、顧客がもっとも興味を持ったページや商品、購入した商品、ユーザーが入力したデータ、検索キーワード、その他のカスタム属性が含まれています。

定期的なデータ連携 – Kibo RTIはPentaho ETLを使った定期的なデータ連携により、Hadoopへデータを入れることができます。連携可能なデータには、製品情報、コンテンツ情報、CRMプロフィール、店舗や代理店における購買情報が含まれています。定期的な連携では、リアルタイムデータと連携されます。顧客行動やプロフィールの全体像を作成し、モデリングプロセスを強化することができます。

リアルタイムなマシンインサイト

リアルタイムパフォーマンス – Kibo RTI RTXのリアルタイムインタラクションサーバーは、機械学習モデルがミリ秒単位というリアルタイムにメモリにアクセスすることを可能にする、Kibo RTIの独自技術です。

最小限の待ち時間 – SaaSやクライアントシステムを跨いだ"回線越し"のコミュニケーションは、ページロードやメールレスポンスのために遅れが生じることがよくあります。Kibo RTI RTXのリアルタイムインタラクションサーバーは、AWSのようなクラウドサービスやクライアントサーバーと共同設置された、Kibo RTIをはじめとするほとんどすべての場所でホスティングできる仮想サーバーです。この柔軟性の高いシステム構成により、Kibo RTIは極めて少ない待ち時間であらゆる種類のクライアントの要望を叶えることが可能になっています。

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