本システムは、ラジオの聴取データと各種蓄積データを掛け合わせることで、広告配信の効果を実行動ベースで把握できる分析・最適化基盤です。

• 「広告や番組をどれほどの人が聴取したのか」
• 「聴取が実際にどのような行動につながったのか」

を定量的に分析することで、ターゲットごとに音声広告の“出し分け” を実現しました。

主な特徴

• AWSベースのデータ分析基盤
  大規模データの処理を可能にし、拡張性・柔軟性に優れた分析環境を構築。
• 結果の可視化と共有
  マーケティング担当者が直感的に理解できるダッシュボードを提供。
• 他システムとの連携
  ETL/ELTを通じ、外部システムへのデータ提供や社内システムとの統合を実現。

技術構成

• データ分析基盤: Athena、S3
• コンピューティング: Lambda、API Gateway、EC2、EventBridge、SQS、SNS
• 利用言語・フレームワーク: Python、AWS Chalice、JavaScript、Vue.js

主要機能

• 定型・定時処理
  • データ取り込み・集約
  • ELT処理
  • 外部システムへのデータ提供
• アドホック分析（API・画面UI）
  • データ抽出・集計
  • 可視化によるインサイト発見

弊社ならではのポイント

• 要件定義からリリースまで一貫対応
  要件定義、設計、開発、テスト、運用までワンストップでサポート。
• アーキテクチャ設計力
  ビジネス要件に基づき、最適なシステム構成をゼロから設計。
• インフラ設計・構築力
  AWSを中心としたクラウド基盤の設計・構築にも対応。

導入効果

• 広告配信の最適化
  広告の聴取データと行動データを組み合わせることで、効果測定の精度が飛躍的に向上。
• マーケティングROIの改善
  ターゲットごとの広告出し分けにより、投資対効果の最大化を実現。
• 新たな価値創出
  音声広告の効果を「勘」ではなく「データ」で判断できる環境を整備。

まとめ

本システムは、データドリブンな最適化の仕組みで新たな価値を創出しました。

Altus-Fiveは、難題こそ挑戦のチャンスと捉え、「“できない”に応える！」を掲げて活動しています。音声広告に限らず、データ分析やAI活用を通じてビジネス課題を解決したい企業様は、ぜひ一度ご相談ください。

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データパイプラインの基盤移行・統合と運用ルール整備を実施。可視化やリカバリ設計により、安定したデータ運用環境を構築しました。
最新のデータオーケストレーション技術を活用し、保守・運用の効率化と品質向上を実現しました。

技術要素

• Python
• dagster
• dbt
• Hadoop
• Athena
• Glue
• Docker
• PostgreSQL

プロジェクトの特徴

• データパイプラインの可視化
  dagster基盤による運用状況の見える化
• リカバリ設計
  途中からの復旧が可能な柔軟な設計
• 保守・運用ルール整備
  安定運用のための手順・ルールを策定

成果

• データ運用の安定化
• 保守・運用効率の向上
• 最新技術への対応
• 運用品質の向上

Altus-Fiveの強み

最新技術への対応力と運用ルール策定力で、複雑なデータ基盤の移行・運用も安定してリード。顧客の業務効率化と品質向上に貢献できる点が弊社の強みです。

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