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J-GLOBAL ID：201902224479672082   整理番号：19A0413059

比例ハザード性を仮定した混合分布による購買履歴データの分析

ANALYSIS OF CUSTOMER PURCHASE DATA USING A PROPORTIONAL HAZARD MIXTURE MODEL

著者 (13件)： 阿部興 (名古屋大 大学院医学系研究科) ,  高橋祐一郎 (中央大 理工) ,  荒井英貴 (中央大 理工) ,  菅野大志 (中央大 理工) ,  北澤健斗 (中央大 大学院理工学研究科) ,  小松原翔 (中央大 大学院理工学研究科) ,  曽根圭博 (中央大 大学院理工学研究科) ,  泉谷聡史 (中央大 大学院理工学研究科) ,  吉田敦 (中央大 大学院理工学研究科) ,  永井利昌 (中央大 大学院理工学研究科) ,  秋元良友 (中央大 理工) ,  作村建紀 (法政大 理工) ,  鎌倉稔成 (中央大 理工)
資料名： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
巻： 31  号： 1  ページ： 37-47  発行年： 2018年12月25日 
JST資料番号： L1432A  ISSN： 0914-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 値引きは小売店,ECサイトで広く行われる施策である。本研究では混合分布を用いて,セール品の購買しやすさという観点から顧客を分類する新しいモデルを提案する。順序の構造のある混合分布に対しては,比例ハザードモデルを自然に用いることができた。パラメータ推定にはEMアルゴリズムを用いる。推定量の性質については,ブートストラップ法を用いて評価した。提案モデルの有用性はECサイトの購買履歴データの分析を行うことで示す。セール品への反応という観点から顧客を分類することで,興味深い知見が得られる。RFM指標で評価した結果,従来バーゲンハンターとして忌避されがちな,セール品を購入する確率の高いクラスタが,相対的に優良な顧客となることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： 経歴 ,  リスク分析 ,  *回帰モデル ,  *購買行動 ,  パラメータ推定 ,  最適化手法 ,  推定量 ,  ブートストラップ ,  電子商取引 ,  確率モデル ,  評価試験 ,  EMアルゴリズム ,  比例ハザード ,  *比例ハザードモデル ,  購買データ ,  数学モデル
準シソーラス用語： ブートストラッピング ,  購買履歴

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (14件)：

• 阿部 誠 (2003). 消費者行動のモデル化:消費者の異質性. オペレーションズ・リサーチ, 48, 121-129.
• 阿部 誠 (2011). RFM指標と顧客生涯価値:階層ベイズモデルを使った非契約型顧客関係管理における消費者行動の分析. 日本統計学会誌, 41, 51-81.
• Albert, J. (2008). Streaky hitting in baseball. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 4 (1). doi: 10.2202/1559-0410.1085
• Hall, D. B. (2000). Zero-inflated Poisson and binomial regression with random effects: A case study. Biometrics, 56, 1030-1039.
• Johnson, V. E. & Albert, J. H. (1999). Ordinal data modeling. Springer-Verlag.

タイトルに関連する用語 (5件)： 比例ハザード ,  仮定 ,  混合分布 ,  購買履歴 ,  分析