2012 Fiscal Year Annual Research Report
顧客セグメンテーションと個別化技術の統合モデルと大規模データ活用基盤の構築
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24683012
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
石垣 司 東北大学, 大学院・経済学研究科, 講師 (20469597)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | サービス科学 / 階層ベイズモデル / ベイズモデリング / 潜在クラスモデル / マーケティング |
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| Research Abstract |
平成24年度は、大規模顧客の自動セグメンテーションと個別化技術を同時に実現するための統計モデルの開発を行った。その具体的内容は、マーケティングで発展している離散選択モデルの一つである階層ベイズプロビットモデルと潜在クラスモデルを統合し、大規模な顧客に対しても計算可能な顧客購買行動モデルの構築を試行した。その意義は次の通りである。従来の階層ベイズプロビットモデルは、データのスパース性の問題から大規模な顧客と商品に対しての適用は困難であった。一方、潜在クラスモデルでは顧客の購買行動を販売促進や価格効果などのマーケティング変数と結びつけることが困難であった。その両者の統合により、大規模に各顧客のマーケティング変数に対する反応係数を計算することを可能とした。またその統合モデルは計算過程において、顧客セグメントを同時に抽出できる。その重要性は以下の通りである。提案した統合モデルはマルコフ連鎖モンテカルロ法により、顧客セグメントと反応係数の推定を行った。数値実験では、約1,500顧客、約500商品を対象とした約150,000トランザクションのID付POSデータを用いて検証を行った。その結果、各セグメントのマーケティング変数に対する反応特性を抽出できた。そのため、セグメントの理解を促進することができる。また、各顧客の反応特性も抽出が可能であった。そのため、各顧客に適したプロモーションを行うことで、個別に最適化されたサービスの提供への応用も期待できる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の平成24年度内の目的を達成できているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、より大規模な顧客に適した計算アルゴリズムを模索し、かつ、研究成果を社会へ還元するためのソフトウエアの研究・開発を方策とする。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
当該助成金は平成24年度の調達過程で生じた見込み額と調達価格の差の累積であり、調整範囲の金額である。そのため、次年度も当初の予定通りに研究費を使用する計画である。
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