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J-GLOBAL ID：201202274803516596   整理番号：12A0255938

異常検知を利用したブランドスイッチ分析

著者 (2件)： 片岡弘貴 (大阪府大 大学院経済学研究科) ,  森田裕之 (大阪府大 大学院経済学研究科)
資料名： オペレーションズ・リサーチ
巻： 57  号： 2  ページ： 70-78  発行年： 2012年02月01日 
JST資料番号： F0251A  ISSN： 0030-3674  CODEN： OPREA  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： 顧客が購買ブランドをスイッチするタイミングを把握することで,自社ブランドの顧客が他社ブランドへ流出することを未然に防いだり,他社ブランドの顧客を自社ブランドに取り組むことが可能となる。本研究では,ドラッグストアのPOSデータに対して,顧客の購買履歴データからシークエンシャルパタンを列挙して,その支持度と,含まれるブランドの割合の2つの指標からシークエンシャルパタンの正常と異常のスコアを決定し,そのスコアから顧客の異常性を分析した。異常をブランドスイッチと考えることで,ブランドスイッチに影響を与えるシークエンシャルパタンを発見し,将来的にブランドスイッチする顧客の予測をするモデルを提案した。本稿では,まず,関連研究について述べた上で,分析対象データの概要と基礎分析について説明した。次に,提案手法について説明し,実験結果を報告した。最後に実際の利用を想定したシミュレーション結果を示した。

シソーラス用語： *購買行動 ,  購買 ,  マーチャンダイジング ,  *マーケティング ,  *消費者志向 ,  経歴 ,  購買管理 ,  ブランド ,  データ ,  薬局 ,  予測モデル ,  市場戦略 ,  販売
準シソーラス用語： POSデータ ,  ドラッグストア ,  購買履歴

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

引用文献 (7件)：

• 坂巻英一. 多項ロジットモデルを用いた消費者のブランドスイッチ行動予測モデル構築法の提案. 経営情報学会. 2006, 15, 2, 23-38
• ZHU, X. Introduction to Semi-Supervised Learning. 2009
• 山西健司. データマイニングによる異常検知. 2009
• VAARANDI, R. Real-Time Classification of IDS Alerts with Data Mining Techniques. Proceedings of 2009 MILCOM Conference. 2009, 1786-1792
• VAARANDI, R. Network IDS Alert Classification with Frequent Itemset Mining and Data Clustering. Proceedings of the 2010 IEEE Conference on Network and Service Management. 2010, 451-456

タイトルに関連する用語 (3件)： 異常検知 ,  ブランド ,  分析