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J-GLOBAL ID：201702277311317461   整理番号：17A0622288

顧客行動の多様性変数を利用した購買行動の予測 Deep Learningを応用した実店舗・Web・モバイルの多面的な分析

著者 (2件)： 新美潤一郎 (名古屋大学大学院) ,  星野崇宏 (慶應義塾大学)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 32  号： 2  ページ： B-G63_1-9(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  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： 本研究では,小売企業が自社顧客の将来的な行動を予測するにあたって,顧客行動の「多様性」を考慮した場合にその予測精度が向上する可能性について論じた。マーケティングにおける顧客関係管理の諸研究では,既存顧客を維持することは新規顧客の獲得に比べて低コストであり,より重要であることが示されている。新規顧客獲得の戦略策定やコストを考慮すれば,既存顧客の維持は企業にとって重要な課題である。しかしながら,そのためには顧客行動をより詳細に把握し,分析に用いることが必須となる。本研究では,顧客の購買などといった店舗内での行動はもちろん,顧客の店舗外での日常生活に少しでも近い情報としてのWeb閲覧の情報の多様性を用いることで,予測精度の改善につながる可能性を検証した。

シソーラス用語： *顧客 ,  *予測 ,  *機械学習 ,  小売業 ,  多様性 ,  精度 ,  マーケティング ,  管理
準シソーラス用語： 顧客関係管理 ,  *行動予知 ,  *深層学習 ,  予測精度

著者キーワード (10件)： electronic commerce ,  browsing history ,  purchase prediction ,  neural network ,  deep learning ,  electronic commerce ,  browsing history ,  purchase prediction ,  neural network ,  deep learning

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• [Bengio 07] Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., Larochelle, H., et al.: Greedy layer-wise training of deep networks, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 19, p. 153 (2007)
• [Blattberg08] Blattberg, R. C., Kim, B. D., and Scott, A. N.: Database Marketing: Analyzing and Managing Customers, Springer (2008)
• [Boser 92] Boser, B. E., Guyon, I. M., and Vapnik, V. N.: A training algorithm for optimal margin classifiers, in Proceedings of the 5th Annual Workshop on Computational Learning Theory, pp. 144-152, ACM (1992)
• [Bucklin 02] Bucklin, R. E., Lattin, J. M., Ansari, A., Gupta, S., Bell, D., Coupey, E., Little, J. D., Mela, C., Montgomery, A., and Steckel, J.: Choice and the Internet: From clickstream to research stream, Marketing Letters, Vol. 13, No. 3, pp. 245-258 (2002)
• [Burden 09] Burden, F. and Winkler, D.: Bayesian regularization of neural networks, Artificial Neural Networks: Methods and Applications, pp. 23-42 (2009)

タイトルに関連する用語 (11件)： 顧客 ,  行動 ,  多様性 ,  変数 ,  購買行動 ,  予測 ,  応用 ,  店舗 ,  Web ,  モバイル ,  分析