[1I3-GS-2] 機械学習: 市場分析

[1I3-GS-2-04] 閲覧履歴データを学習したConditional VAEに基づく購買要因分析モデルに関する一考察

〇川上 達也¹、阪井 優太¹、山下 遥²、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 上智大学)

キーワード：Conditional Variational Autoencoder、閲覧履歴データ、購買要因分析

膨大なページ閲覧履歴データが取得可能なECサイトでは，それらの豊富なデータを活用して購買に至るセッションと至らないセッションの間の差異を発見し，有効なマーケティング施策に結び付けることが期待されている．従来，閲覧行動と購買の関係性の分析手法としては，ユーザの閲覧履歴を入力し，購買の有無を予測する分類モデルを適用することが多い．これにより，両セッションの全体的な閲覧行動の差異を分析し，サイト設計の改善等に活用可能である．しかし，ECサイトを閲覧中の各ユーザに対し購買を促進させる施策を行う場合，分類モデルではなく，購買の有無から閲覧行動を推論する生成モデルが必要となる．このようなモデルとして，入力データの特徴をもとにラベルを指定したデータを生成するConditional VAE(CVAE)が提案されている．そこで，本研究ではセッション内での購買の有無をラベルとし，CVAEを適用する．そして，非購買ユーザが購買したと仮定した場合の閲覧ページを生成し比較を行うことで，各ユーザの購買に寄与する閲覧ページの分析を行う手法を提案する．また，実際の閲覧履歴データに提案手法を適用し，その有効性を示す．