| 研究概要 |
今年度は,次のようなことを行った.
1)SVM(サポートベクターマシン)のマーケティングデータへの適用
顧客の過去の買い物データの情報を元に,購買行動の類似性を抽出し,個々の顧客へのプロモーションの仕方を工夫する方法について考察した.
2)多次元展開法のマーケティングデータへの適用に関する研究
上記1)と同じような目的で,これまでも多次元展開法による手法の開発を行ってきたが,各ブランドの類似性(あるいは非親近性)を調べることについて,検証方法を検討した.その結果,いくつかのカテゴリーにわたる場合については,データ数の問題もあり類似性の保証が難しいことが分かってきた.
3)これまで開発したバスケット分析のアルゴリズムを用いて,マーケット・バスケット分析で目指す同時買いされる商品グループの把握だけでなく,洋服などにおいては同日だけではなく,それぞれの季節において購入される商品の組み合わせの情報も肝要なので,それらについて分析を行い,プロモーションの仕方について考察した.
4)POSデータに基づいて,特別販売のあった日を推定し,それらの売り上げ効果について分析した.また,ハフモデルを改良して,系列店の特徴化を行った.
なお,研究費の多くは大学院生数名が,並行してアルゴリズム開発するための計算機およびそれの関連用品の購入および,プログラム開発やデータ整理に大学院生の研究補助のための謝金に当てた.また,報告書の作成も自分たちで行ったので,そのための消耗品等を購入した.
|
