機械学習とかつかっていいかんじのマッチングを実現するプロジェクトでのプロダクトオーナーの役割 - Qiita
この記事はCrowdWorks Advent Calendar 2017の6日目の記事です。 クラウドワークスでプロダクトオーナーをやっております@yo-iidaです。 最近いろいろなリリースやニュースでAIや機械学習を活用しましたという事例を多く見かけます。実際それによってこれまでにない画期的な体験を実現しているなぁと思うものもあれば、既存のアルゴリズムでもできたのでは？と思うようなものもあります。 昨今のAIブームは言葉自体が一人歩きしてバズワード化してしまっているかんじもありますが、技術的には大変興味深い分野でもあります。弊社でも機械学習をサービスに利用できないかという観点では、すでに悪質案件の自動検出1について実績があり、全社的にこの分野への注目度が上がってきています。 そんな中、悪質案件対策が機械学習によって高い精度で実現できたので今度は機械学習でいいかんじにマッチングできるよう
参考にしたのは「Amazon」と「やずや」 会員数400万人を超えるpairsのマーケティング戦略
デーティングアプリ「pairs」とクラウドソーシング「ランサーズ」のプロデューサーが、マッチングサービスを成長させてきた秘訣を紹介。エウレカの取締役CSO中村裕一氏は、pairsが事業の各フェーズで参考にした「Amazon」や「やずや」の事例に触れながら、マーケティング戦略について語りました。 会員数400万人、マッチング組数2,230万組 中村裕一氏（以下、中村）：みなさん、こんにちは。株式会社エウレカの中村です。 今日は「pairsの成長の秘訣」ということで、みなさんマッチングサービスや事業をやられている方が多いと思うんですけれども。pairsが今まで3年半やってきた各フェーズで、どんなことを考えてきたのか、どういう意思でプロダクトを作ってきたのか、マーケティングをしてきたのかを簡単にお話させていただいて、少しでもみなさんの役に立てばと思っております。 改めて私の自己紹介をさせていただ
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