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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-02-18 16:00 トピックモデルを用いた顧客行動分析と商品DNA作成手法の提案 ○江本 守・大澤幸生（東大）  AI2016-33 |
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| 抄録 | （和） | 小売業に於いて顧客行動分析は重要であり,様々な手法が提案されているが,大規模調査が必要であったり,時系列性を考慮していない点が従来の課題であった.本論文では小売業における顧客,商品理解に基づくマーケティング戦略の発想支援を目的として,購買行動トピックに基づいた顧客特徴及び商品特徴の抽出手法及び特徴ベクトルの可視化手法を提案した.自然言語処理分野で用いられるトピックモデルの時系列拡張モデルであるDynamic Topic Model(DTM)をPOSデータに適用することで顧客行動トピックを抽出した。トピック値に基づき顧客ベクトル及び商品ベクトルを作成による顧客特徴及び商品特徴のベクトル形式での定量化の実現及び両特徴を顧客行動トピックという同一空間上において統一的に議論可能にした.最後に作成した商品ベクトル値に基づき仮説創出を行い,実店舗に於いて仮説検証の為の店内配置変更実験を行うことで仮説の妥当性検証を行った.分析結果より本手法のマーケティング戦略発想支援としての有効性が示唆された. |
| （英） | In this study, we propose a method that enables us to extract customer characters and product characters based on customer purchase behavior. There are many proposed methods for clustering and extracting customer characters and their behavior but few methods focus on the fact that customer characters and product characters change as time advances. Therefore we apply Dynamic Topic Model(DTM), which is an extended model of Latent Dirichlet Allocation(LDA) and obtain customer and product vectors based on purchase behavior. These vectors are created from the output of DTM and by using them we can discuss and visualize their features on a field of customer purchase behavior topics. We also conduct an experiment at a supermarket store to validate hypotheses based on product vectors. From the result of the experiment, we can recognize that this method is promising for creating marketing strategies. | |
| キーワード | （和） | POSデータ / トピックモデル / 可視化 / 顧客行動 / / / / |
| （英） | Point Of Sales / Topic Model / Visualization / Customer Behavior / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 460, AI2016-33, pp. 51-55, 2017年2月. | |
| 資料番号 | AI2016-33 | |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2016-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2017-02-18 - 2017-02-18 |
| 開催地（和） | 就実大学S館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「データ市場特集?：コミュニケーションによるデータ価値化とエクスチェンジ」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2017-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トピックモデルを用いた顧客行動分析と商品DNA作成手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of extracting purchase behavior and product DNA using Topic Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | POSデータ / Point Of Sales |
| キーワード(2)（和/英） | トピックモデル / Topic Model |
| キーワード(3)（和/英） | 可視化 / Visualization |
| キーワード(4)（和/英） | 顧客行動 / Customer Behavior |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江本 守 / Mamoru Emoto / エモト マモル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大澤 幸生 / Yukio Ohsawa / オオサワ ユキオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-02-18 16:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2016-33 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.460 |
| ページ範囲 | pp.51-55 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) |
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