はじめに こんにちは、データシステム部推薦研究ブロックの寺崎（ @f6wbl6 ）です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーと商品を同じベクトル空間で表現するembeddingをTwo-Towerモデルで学習しています。このembeddingを複数の推薦施策で共有できるEmbedding基盤を運用しており、過去のテックブログで紹介しました。 techblog.zozo.com このEmbedding基盤を活用することで、新しい推薦施策の立ち上げ時に新たなモデル構築やモデルのためのインフラ整備等をゼロから行う必

はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの伊藤（ @rabbit_x86 ）です。私たちのチームでは、ユーザーに最適な配信を届けるために、LINE・Push通知・メールなどのマーケティングオートメーション（MA）に関する推薦システムを開発・運用しています。 本記事では、推薦システムの運用で発生するアラート対応をAIで自動化した取り組みを紹介します。人間の対応フローを「障害分析・対応の考案・敵対的レビュー・実行」の4つのタスクに分解してAIで再現し、対応にかかる工数とコンテキストスイッチを減

はじめに こんにちは、MA部MAシステム開発ブロックのまんさくです。普段はマーケティングオートメーションシステムの開発・運用を担当しています。 ZOZOTOWNでは、アプリのPush通知やLINE、メールでキャンペーンを配信しています。MA部は、これらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）システムを開発しています。 配信には大きく2種類あります。特定の会員セグメントへ一括で送る「バッチ配信」と、会員一人ひとりの行動に合わせて送る「パーソナライズ配信」です。本記事で扱うのは後者です。その配信可否

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 以前、テックブログで工数やAI活用による工数削減を計測する仕組みを、タスク管理ツールの GitHub Projects で構築する方法をご紹介しました。 前回の記事 が計測の仕組みの作り方を扱ったのに対し、本記事では仕組みを1年間運用して得られた結果とその考察、そして今後の

はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。 私たちのチームは、ZOZOTOWNのメール・LINE・プッシュ通知といったマーケティングオートメーション（MA）の推薦システムを開発・運用しています。目指しているのは、ユーザーひとりひとりに最適な配信を届けることです。 ZOZOTOWNで本番運用されている推薦モデルは、価格・ブランド・カテゴリ・カラーといった テーブル特徴量 のみを学習に用いていました。そのため、商品画像が持つ視覚情報（シルエット

はじめに こんにちは、MA部SREブロックの片桐です。MA部ではメルマガやLINE、アプリプッシュ通知を配信するためのマーケティングオートメーションシステムを開発・運用しています。 MA部ではDBとして主にCloud SQL for MySQLを利用しており、調査や不具合対応のために開発メンバーがDBにログインして各種SQLを実行する場面があります。 このとき、共用の特権DBユーザーとパスワード認証を利用していました。しかし、この方式ではパスワード管理が必要になるほか、DB上のログイン主体も個人に紐づけに

はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部ビジネス基盤グループでエンジニアをしている熊本です。 ブログへの登場は久々となりますが、2019年に新卒で入社して以来、長らくプロダクト開発のエンジニアをしてきました。そんな私は現在、医療プラットフォーム全体のMA（マーケティングオートメーション）、SFA（営業支援）、CRM（顧客管理）といったITツールおよび業務フローの設計・改善を通じて、事業パフォーマンスの向上を担う開発組織のマネージャーを務めています。 メドレーでは、患者・生活者と、病院・有床診療所、医

.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの伊藤（ @rabbit_x86 ）です。私たちのチームでは、メール配信などのマーケティングオートメーション（MA）に関する推薦システムを開発・運用しています。 従来、ZOZOTOWNのMA施策における推薦システムでは、 開発リードタイムと推薦精度のトレードオフ が課題でした。この課題を解決するため、ユーザーとアイテムをベクトルで表現し

CRM（顧客管理システム）、SFA（営業支援システム）、MA（マーケティングオートメーション）ツールの役割、機能、活用方法、選定ポイントを紹介しています。各ツールの目的や管理対象、主な機能を比較し、企業の活用事例や選定時のポイントを解説しています。

.table-of-contents > li > ul > li > ul > li { display: none; } はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。本記事では、 GitHub Projects 、 BigQuery 、 Looker Studio を組み合わせて作業工数を可視化し、改善サイクルを回

こんにちは、AI テクノロ ジー グループ データサイエンティストの髙橋です。業務では企画/分析/ 機械学習 モデル作成/プロダクション向けの実装/効果検証を一貫して行っています。この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の 19 日目の記事です。 本記事では、 dbt を利用した 機械学習 モデルの特徴量管理について紹介します。この特徴量管理を活用することで、 機械学習 を利用したプロジェクトで多くの実験を効率的に実施でき、利益増加というビジネス成果に繋げることができました。

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 早速ですが、先日ZOZOマッチというサービスをリリースしました。 corp.zozo.com 新規サービスのアルゴリズム開発では、既存サービスと異なり、ユーザー行動データが存在しない状態からスタートします。本記事では、ZOZOマッチのレコメンドアルゴリズム開発において、リリ

はじめに こんにちは、MA部の林です。 ZOZOTOWNでは、プッシュ通知・LINE・メール・サイト内お知らせなどを通じてキャンペーン配信をしています。MA部ではそれらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）システムの開発を担当しています。一部のメンバーは直近3年ほど、マーケティングシステムのリプレイスプロジェクトZOZO Marketing Platform（ZMP）に注力しています。2025年7月にはパーソナライズ・リアルタイム処理のリプレイスが完了し、ZMPフェーズ2としてリリースしました

はじめに こんにちは。MA部MA開発ブロックの平井です。 ZOZOTOWNでは、プッシュ通知・LINE・メール・サイト内お知らせなどを通じてキャンペーン配信をしています。 MA部ではそれらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）システムの開発を担当しています。 私たちは現在、マーケティングプラットフォーム「ZOZO Marketing Platform（ZMP）」の開発を進めています。 そのプロジェクトの一環として、リアルタイムマーケティングシステムのリプレイスを実施しました。 ZMPの詳細につ

この記事は How to create a unified view of your consumer (記事公開日: 2025 年 6 月 13 日) を翻訳したものです。 はじめに 今日の競争の激しいビジネス環境において、顧客の 360 度ビューを構築することは、顧客体験の向上、運用戦略の最適化、そしてマーケティング効率の改善につながります。顧客の行動は、従来の実店舗での対面取引から、データに基づくオンラインでの個別対応へと変化しています。企業は、情報の中から必要なものを整理することで、顧客についてよ