13:40 〜 14:00
[2J2-02] 位置情報データによる競合店舗の利用状況の多様性を用いた購買予測手法の提案
キーワード:マーケティング、人工知能、位置情報、深層学習、購買予測
マーケティングにおける戦略策定にあたり、自社で保有する顧客の競合他社の利用状況を考慮することは当該市場における自社でのロイヤルティを測る上で必須である。現在ではビッグデータ利活用の潮流とともに様々なデータが収集できるようになったが、サイト横断的なウェブ閲覧データを用いて市場全体の利用状況を推計できるEC(電子商取引)市場とは異なり、実店舗における競合他社での購買状況の把握は未だデータの収集には様々な課題が残っている。そこで本研究では、スーパーマーケットにおけるID-POSデータに外部の位置情報データを紐づけることで、自社顧客が競合の実店舗を訪問した履歴まで考慮した購買予測の手法を提案する。またその際には位置情報に対して消費者の行動の多様性を算出することで、予測器の次元数を削減した効率的な予測を実施する。