顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法

摘要

オンラインストアの収益を向上させるためには，顧客生涯価値(LTV)を高めることが重要である．従来のリコメンデーション法はユーザの興味と最も適合する商品を推薦する．しかしながら，従来法により必ずしもLTVが高まるとは限らない．本研究では，LTVが上昇する確率を最大化する新たなリコメンデーション法を提案する．提案法では，まずLTVの高いユーザに特徴的な購買パターンを抽出する．そして，抽出されたパターンと同じような購買行動になるように商品を推薦する．生存時間解析を応用し，ログデータから効率的に購買パターンの抽出を行う．また，効果的なリコメンデーションにするため，最大エントロピーモデルを用いてユーザの嗜好を推定する．LTVが高まることはユーザがサービスに満足した結果であるため，提案法はオンラインストアだけでなく，ユーザにとっても好ましいリコメンデーションである．音楽配信サイトの実ログデータを用い，提案法の有効性を示す．