こんな人におすすめ：
- マーケティング担当者でユーザーエンゲージメント向上を目指す方
- Webサービスやアプリの通知機能開発を行うエンジニア
- AIや機械学習を活用してパーソナライズ施策に取り組みたい方
プロンプト例：
「ユーザー通知嗜好学習」に基づいて、ユーザーごとの行動履歴と嗜好情報を元に、最適なタイミングと内容のプッシュ通知例を挙げてください。
プロンプト例の出力結果：
ユーザーAは過去に特定ジャンルの新作ニュース記事をよく読んでいるため、新着記事が配信されたタイミングで関心が高いカテゴリの通知を送信します。ユーザーBは購入履歴から特定の商品の割引通知を好む傾向があるため、セール期間中に限定クーポンをプッシュ配信します。両者には、通知開封率や応答時間のデータをもとに、最適配信時間も学習し、通知の効果を最大化します。
このように機械学習モデルはユーザーの行動パターンと明示的な嗜好設定を継続的に学習し、個別化されたパーソナライズ通知を実現します。リアルタイム配信や定期バッチ配信を組み合わせることで、エンゲージメントを効率良く高められます。
