| 講演名 | 2017-02-18 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(東大), 大澤 幸生(東大), |
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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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Point Of Sales / Topic Model / Visualization / Customer Behavior |
| 資料番号 | AI2016-33 |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2017/2/18(から1日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 菅原 俊治(早大) |
| 委員長氏名（英） | Toshiharu Sugawara(Waseda Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 峯 恒憲(九大) / 片上 大輔(東京工芸大) |
| 副委員長氏名（英） | Tsunenori Mine(Kyushu Univ.) / Daisuke Katagami(Tokyo Polytechnic Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 服部 宏充(立命館大) / 福田 直樹(静岡大) |
| 幹事氏名（英） | Hiromitsu Hattori(Ritsumeikan Univ.) / Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 清 雄一(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 江本 守 / Mamoru Emoto |
| 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） | 大澤 幸生 / Yukio Ohsawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2017-02-18 |
| 資料番号 | AI2016-33 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | AI-460 |
| ページ範囲 | pp.51-55(AI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) |