[2A6-GS-2] 機械学習：一般

[2A6-GS-2-02] ユーザの潜在的な購買意欲を考慮した機械学習に基づくクーポン配布施策の効果検証モデル

〇米田 安希子¹、清水 良太郎^1,2、桜井 詩音³、川田 心³、山下 遥⁴、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. ZOZO研究所、3. 株式会社ZOZO、4. 上智大学)

キーワード：E-コマース、因果推論、効果検証、ランダム化比較、実証実験

Webマーケティングが盛んである現在，クーポン配布は売上増につながる主要なマーケティング施策である．しかし，クーポンを闇雲に配布すると企業の利益率を下げるリスクがあり，クーポン施策を適切に実施するために，施策効果を推定し，施策と得られた結果の因果関係を分析することが重要である．その際，元々購買意欲の低いユーザは，クーポンを配布することで購買確率や粗利が向上する可能性が高い一方で，元々購買意欲の高いユーザにクーポンを配布すると購買確率や粗利を下げる可能性があるなど，ユーザの潜在的な購買意欲が施策効果の違いを生んでいると考えられる．従って，購買意欲と施策効果の関係を分析することで，購買意欲に基づいた施策効果の高いターゲティングを行うことが可能になる．そこで本研究では，ユーザの潜在的な購買意欲により生じる，クーポンの施策効果の差異を分析するための機械学習に基づく実験計画法を提案する．具体的には，機械学習手法を用いて，各ユーザの購買履歴データからユーザの潜在的な購買意欲を予測し，予測値と施策効果の関係を分析可能な手法を提案する．最後に，実際の施策データに提案手法を適用することで有用性を示す．