[4K2-GS-3] データマイニング: 市場分析

[4K2-GS-3-04] 状況に応じた消費者行動モデリングに向けた確率的潜在意味解析に基づいた効果的な部分回答データ取得方法

〇寺田 祐介¹、櫻井 瑛一¹、本村 陽一¹ (1. 国立研究開発法人産業技術総合研究所)

キーワード：ベイジアンネットワーク、クラスタリング、ユーザーモデル

近年、購買データを利用した消費者行動のモデル化が様々な方法で研究されているが、購買時の状況に応じた消費者行動のモデル化には、購買時に近い状況で消費者の特徴や購買理由に関するデータを集める必要がある。しかし、購買時点での調査に許容される時間の短さや回答率・回答精度を考慮すると、長い設問のアンケートを行うことは難しい。この課題に対し私たちは過去に、ユーザーへ提示する設問数を絞った部分的な回答を収集し、部分回答を類似したユーザーごとにまとめ上げることで仮想的に全回答データを作成する手法を提案した。総設問数が12設問の性格に関するアンケートデータを用いて検証を行い、ユーザーセグメントの近い全回答データが作成され、有効性が確認された。しかし、実際のアンケート取得場面ではより多くの設問を問うことが多い。そこで、多くの設問を有するアンケートにおいても同等の性能を発揮するよう、従来手法における部分回答データの取得方法をユーザーごとに適した設問を提示するように改良を行った。その結果、改良した提案手法によってユーザーセグメントの近い全回答データの作成をすることができ、提案手法の有効性を確認した。