この記事では、オンライン小売における製品推薦システムと顧客プロファイリング技術の重要性について述べています。最近の機械学習の進展と、大規模な並列計算の普及により、推薦システムが進化しています。特に、深層学習を用いたモデルが消費者行動パターンをモデル化する上での重要性が強調されています。しかし、従来の方法ではユーザーの実際の旅路を理解する能力や、次の最適なオファーの予測が難しいという限界があります。本研究では、最新の階層型マルチモジュールエンコーダ-デコーダアーキテクチャを提案し、それを用いることでこれらの問題を解決します。このアプローチは、製品ニーズに基づくセグメンテーションや顧客行動のセグメンテーションをも可能にし、エンドツーエンドで学習できるモデルを実現します。さらに、小売業界の既知の課題を解決する方法も示されます。