〔2013/2/13〕ALBERT、大量データを自動解析するクラウド型データマイニングエンジンを開発

　ALBERT（本社：東京都渋谷区、上村崇社長）は、データを入力するだけで優良顧客の抽出や顧客クラスタリング、アソシエーション分析や時系列予測などが行えるクラウド型データマイニングエンジンを独自開発した。このソフトウェアはALBERTが提供する「smarticA！」のソリューション群の１つとして新たに加わり、2012年に発表した「smarticA！キャンペーンマネジメント」ともシームレスに連携可能。
　smarticA！データマイニングエンジンは、CRMの最適化やサプライチェーンマネジメントに不可欠な次の４つの解析機能を搭載している。
１．エクストラクション
優良顧客などに最適なアプローチをするための特定顧客抽出。CRMにおける顧客分析の基本であるデシル分析やRFM分析によってターゲットを特定して抽出できる。特定商品カテゴリーに対する購買頻度の高い顧客を抽出し、個別のキャンペーン施策のターゲットとして設定するといった活用ができる。

２．クラスタリング
精度の高い購買予測をするための顧客クラスタリング。購買データやアクセス履歴などのデータを分析することで特徴を把握し、顧客をグルーピングすることができる。各顧客がどのような特徴を持ったクラスターに所属しているかを知ることで、NextBestOfferを予測することも可能。

３．アソシエーション
最適なレコメンデーションを実現するアソシエーション分析。レコメンデーション機能は最適なCRM施策になくてはならない存在になっている。レコメンドエンジン事業を展開するなかで培った独自のアルゴリズムによるアソシエーション分析で、１人ひとりの顧客に推薦すべき商品や情報を自動的に算出できる。

４．プレディクション
調達の最適化や廃棄コストの最小化を実現する予測モデル。欠品による機会損失や、調達過多による廃棄コストを最小化することを目的として、独自の時系列分析モデルおよび回帰分析によって将来の特定の一点を予測することができる。テレビCMやチラシ、値引きキャンペーンやイベントといった各要因による変動も切り分けて分析できる。