2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[1F5-GS-10] AI応用:マーケティング

2024年5月28日(火) 17:00 〜 18:40 F会場 (イベントホール仮設4)

座長:矢田 勝俊(関西大学)

17:20 〜 17:40

[1F5-GS-10-02] アップリフトモデリングに基づく費用対効果の高いクーポン配布対象者の決定法

〇政廣 蓮1、土岐 佳輝1 (1. LINEヤフー株式会社)

キーワード:アップリフトモデリング、電子商取引、クーポン配布、コスト最適化

インターネットの普及に伴い,電子商取引(EC)は著しく進展し,巨大な市場を開拓した.総務省によると,世界中でのECの売上金額は4.25兆ドルに達し,今後も増加することが予想される.EC関連の企業は顧客獲得のために施策を講じてきた.割引クーポンは顧客獲得のための有効的な手段である.従来の研究により,クーポンがユーザーの購買意欲を高めることが確認された.しかし,クーポンの配布には有益なことだけではない.クーポンの使用により生じる割引額は,クーポンの提供者側が補填する必要があり,収益を減少させる.さらに,クーポンの配布の仕方は予算により制限される.こうした理由から,我々は費用対効果の高いクーポンの配布方法を考案することを目的とした.本論文では,アップリフトモデリングに基づく費用対効果の高いクーポンの配布方法を提案した.提案手法は機械学習により推定された費用対効果の指標をもとに,クーポン配布対象者を決定する.クーポン配布のシミュレーションを行い,既存の配布方法と比較することで,我々の提案手法が有効であることを示した.

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