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J-GLOBAL ID：201702210162636194   整理番号：17A1810037

ベイジアンネットワークを用いた消費者行動モデルの構築実験

著者 (2件)： 左毅 (名古屋大 未来社会創造機構) ,  矢田勝俊 (関西大 商)
資料名： オペレーションズ・リサーチ
巻： 62  号： 12  ページ： 795-800  発行年： 2017年12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： 本稿では,RFID技術を用いた店舗内行動の把握と購買行動予測への応用について,最新の研究を報告する。既存研究の多くは店舗内全体での移動行為や購買行為に注意を払っていたのに対して,本研究は顧客の異質性と売場の商品特性の違いを前提にした売場滞在時間と購買行動の関係を明らかにするモデルを構築している。われわれは確率的グラフィカルモデルであるベイジアンネットワークを用いて,滞在時間中に行われる購買行動に関する意思決定プロセスの定量的な分析を行った。次に顧客の購買傾向の異質性を考慮するために,購買履歴から特徴量としての独立変数を作成し,ベイジアンネットワークを構築した。ベイジアンネットワークは離散変数しか扱えないため,クラスタリング・アルゴリズムを用いて連続変数を離散化する必要がある。実験において提案手法の性能を評価するため,滞在時間と購買傾向に関する説明変数の最適なクラスター数を検討し,ほかの典型的な予測モデルと比較してベイジアンネットワークの精度が最も高いことを示した。提案モデルは顧客の購買傾向の違いを考慮し,ROC曲線を用いてモデルの分類精度を最大化する最適な購入意思決定の閾値を特定した。(著者抄録)

シソーラス用語： *購買行動 ,  *予測モデル ,  消費者行動 ,  小売店 ,  ネットワーク ,  *Bayes推定 ,  特性曲線 ,  *RFID ,  確率モデル ,  意思決定 ,  数学的変換 ,  特徴抽出 ,  性能評価 ,  クラスタ化 ,  滞留時間
準シソーラス用語： 店舗内行動 ,  Bayesianネットワーク ,  ROC曲線 ,  確率的グラフィカルモデル ,  特徴量 ,  離散化

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (9件)：

• Y. Zuo and K. Yada, “Application of Bayesian network sheds light on purchase decision process basing on RFID technology,” In Proceedings of 2013 IEEE 13th ICDM, pp. 242-249, 2013.
• G. Schwarz, “Estimating the dimension of a model,” The Annals of Statistics, 6(2), pp. 461-464, 1985.
• J. P. Egan, Signal Detection Theory and ROC Analysis, (Academic Press Series in Cognition and Perception), Academic Press, 1975.
• N. Havas and H. M. Smith, “Customers' shopping patterns in retail food stores: An exploratory study,” U.S. Department of Agriculture, Agricultural Marketing Service, Marketing Development Research Division, Vol. AMS-400, 1960.
• W. D. Wells and L. A. Lo Sciuto, “Direct observation of purchasing behavior,” Journal of Marketing Research, 3, pp. 227-233, 1966.

タイトルに関連する用語 (5件)： ベイジアンネットワーク ,  消費者行動 ,  モデル ,  構築 ,  実験