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

摘要

イン夕ーネツト通販の興隆に伴ってO2Oやオムニチヤネルなど小売店のマ一ケティング戦略はますます複雑化している.このような現状において顧客関係管理(CRM)は小売店にとっての重要な課題であるが,一方で消費者の消費や趣味嗜好の多様化が進むにつれて,自社顧客について企業が保有する購買回数やWebサイトへの訪問期間といった従来的な量的な情報のみを活用して顧客の将来の行動を予測することは困難になってきている.自社顧客の情報について企業が得られるデータはさまざまあるが,その中でも顧客のアクセス履歴デ一タの活用は,自社サイトへの流入経路の情報などについていまだ限定的である.本研究では特に企業が自社顧客について得られたアクセス履歴データのうちどれほど幅広く自社サービスを利用している力、,どれほど複数の経路から流入しているかといった情報を「ユーザ別アクセス?パターン情報の多様性」として定量化し,Deep Neural Networkを用いた予測モデルに投入することで自社顧客の将来の行動や競合他社での行動の予測について,その精度が向上することを確訒しに.