2014 Fiscal Year Annual Research Report
RFIDによる顧客動線データを用いた顧客行動モデル
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25750131
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
佐野 夏樹 東京理科大学, 理工学部, 助教 (60568971)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | マーケティング / 消費者行動 / 統計モデル / センサーネット / RFID / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は，小売業における顧客の店舗内移動情報をRFID(Radio Frequency Identification)を用いて収集し，顧客の販売履歴データ（POSデータ）および，チラシに掲載された安売り商品情報などを用いて，顧客の売場における行動と購買結果の因果関係を明らかにする店舗内行動モデルを構築することである．
本研究では，顧客が店舗内で取る行動として，“立寄り”，“通過”の２つの行動を取り上げ，これらの行動に影響を与える要因として，売場と商品の安売りを想定した．これは，顧客が立寄り易い売場とあまり立ち寄らない売場が存在し，また特売品など通常価格より安い値段で売られている商品も，顧客を“立寄り”に導く重要な要因であると考えられるからである．顧客のとる“立寄り”，“通過”行動の結果，売場滞在時間と売場での購買有無に差異が生じるとして，確率モデルによる店舗内行動モデルの構築を行った．顧客の売場滞在時間，該当売場における購買の有無を推測するために，RFIDデータ，POSデータを用いた．この顧客行動のモデル化は，状態変数を“立寄り”，“通過”の2状態とした非定常隠れマルコフモデルによって行われている．非定常な推移確率は，推移確率にロジットモデルを入れることによって，共変量（売場，安売り商品数）の影響を反映させたものとなっている．
提案モデルを用いることにより，個々の売場が顧客を“立寄り”に導く売場吸引力を定量的に評価することが可能となり，強い売場，弱い売場を把握することができる．また提案モデルを用いるもう一つの利点として，確率αで売場に立ち寄らせるために必要な安売り商品数を解析的に導出した結果，売場毎に最適な安売り商品数を決定することが可能となる．この研究成果は，国際学術雑誌Neural Computing and Applicationsに掲載された．
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