[3O2-OS-1b] [Organized Session] OS-1

[3O2-OS-1b-02] Adaptive experimental designs and method of estimating causal effect

〇Hirotoshi Yanagi¹, Takahiro Hoshino², Keisuke Takahata¹ (1. Graduate School of Economics, Keio University, 2. Faculty of Economics, Keio University)

Keywords:LDA, Contextual bantit, causal effect

本稿では顧客行動データを用いたWeb上でのマーケティングについての研究の1ケースとして,大手中古車販売サイトである中古車鑑定グーネットサイト上での介入実験施策について報告する. 介入実験では最終目標であるCV率の上昇への貢献を目標とし,中古車鑑定グーネットのトップページにLDAを用いた閲覧車種傾向に基づくリコメンドと文脈付きバンディットを用いたリコメンドの2パターン用意して行う. 前者では価格 / 色など異なる要素を用いた複数パターンのLDAベースのリコメンドを用意し車種を推薦する.一方後者では,リコメンドをクリックさせることによって, 言語化できていない自分の好みや、それまで知らなかった検索領域が顕在化されることを目的とする.またリコメンドの方法にはサイト閲覧者の閲覧集中度を表現するHHIなどをcontextとして与えた文脈付き多腕バンディットアルゴリズムを使用する.また,文脈付きバンディットアルゴリズムを用いるパターンにおいてはリコメンドのクリックをしてからCVに至るまでの因果関係を仮定し,リコメンド情報が顧客の情報探索を進め,最終的なCV率を上昇させたかについての効果検証を行う．