[4D3-OS-33c] OS-33

[4D3-OS-33c-01] Problem Formulation for Machine Learning in Marketing Practice

〇Asaka Tsutsui¹, Tomohiro Iso¹ (1. Raksul Inc.)

Keywords:Marketing Science, Machine Learning, Consumer Behavior Analysis

実務でユーザー購入金額を精度高く予測することは難しく，機械学習を活用するには問題設定の工夫が必要である．本研究では法人向けECのクーポン配布を取り上げ，RCTが困難な環境下で自然購入データのみを使用したアプローチを提案する．具体的には，Uplift Modellingによる最適化手法から，自然購入データを使用し赤字・黒字判定を行う分類問題へと問題設定を転換した．回帰と分類モデルの比較実験を通じ，赤字回避を重視する施策で分類モデルが精度面で優位となることを確認した．二値分類モデルが黒字・赤字判定で指標値を向上させ、実務応用の可能性が示唆される一方，その限界や今後の課題について検討が必要である．