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Direto dos Laboratórios da Rakuten Japão: O Futuro do Comércio Eletrônico.

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Information about Direto dos Laboratórios da Rakuten Japão: O Futuro do Comércio Eletrônico.
Business

Published on October 15, 2014

Author: rakutenbrasil

Source: slideshare.net

Description

Slides da palestra "Direto dos Laboratórios da Rakuten Japão: O Futuro do Comércio Eletrônico" feita pelo Yoichi Yoshimoto, Cientista do RIT- Instituto de Tecnologia da Rakuten.
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1. Various Data Visualize Useful insight

2. Growing Data in Rakuten Ichiba GMS (∝ # of transaction) 160 M # of items # of reviews

3. …will be happening in Brazil as well Source: eMarketer Jan 2014 “Retail Ecommerce Sales in Brazil to See Double-Digit Growth This Year”

4. Growing services with Growing Data Vol.01 Oct/14/2014 Yoichi Yoshimoto | Mario Rakuten Institute of Technology, Rakuten Inc. http://rit.rakuten.co.jp/

5. • Yoichi Yoshimoto • Lead Coordinator Rakuten Institute of Technology Rakuten, Inc. • So what’s my role?  Connecting R&D projects to business and tech teams  Currently focusing on “Data Mining” and “Natural Language Processing” areas.

6. Rakuten, Inc.

7. 1997 → 2014 Our Mission: “Empowering People and Societies through the Internet”.

8. Did you know…?

9. Key figures(1)

10. Key figures(2)

11. # of Search Requests in Rakuten Ichiba New Year 3.11 w/o login(SP) female(SP) male(SP) w/o login(PC) female(PC) male(PC) (Nov. 2010 – Jun. 2014)

12. So how do we utilize this data?

13. Visualizing

14. HITOKE Application

15. Analyzing (and grasping trends) 分析

16. 【Keyword Trend】Peak Season Identification When is the peak season for selling school bags?

17. 【Keyword Trend】Peak Season Identification Re-discovering peak season from time series data Jan. 1st Dec. 31st “School Bags” have 2 peak seasons Grandparents start looking for school bags as gifts for their grandchildren after their visit during summer vacation. Maybe!

18. 【Keyword Trend】Discovering event related demands Finding unknown co-relations from temporal keyword data

19. 【Keyword Trend】Discovering event related demands Finding unknown co-relations from temporal keyword data

20. Source: empty - Philip Tautz

21. 【Keyword Trend】Discovering event related demands Burst keywords after Great East Japan Earthquake We can see demands that aren’t reflected in POS data.

22. Utilizing (for usability improvements)

23. Item Genre Suggestion Identifying Rakuten’s genres which are related to user-input keywords ワンピース(one piece)

24. Item Genre Suggestion Detecting biases in users’ search behavior Women’s Clothing ワンピース(one piece) Men’s Clothing Sports & Outdoors Toys, Hobbies & Games Home Appliances Related! Related! Related! Kids, Baby & Maternity

25. Organizing (to acquire knowledge)

26. Attribute Extraction Item pages in Rakuten are created by merchants -> They Contain lots of unstructured text. For better service, we need structured data. Hard to see wine’s attributes Easy to see wine’s attributes

27. Attribute Extraction Item pages in Rakuten are created by merchants -> They Contain lots of unstructured text. For better service, we need structured data. Hard to see wine’s attributes Easy to see wine’s attributes

28. Attribute Extraction We can extract attributes regardless of categories or languages as long as table data is available

29. Further Analyzing

30. GEAP: Global Event Analysis Platform • Collecting log data from any devices and services with single platform. • Big data analysis of cross services

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