なんもないブログ

リピート購買分析についてググってみたらちょっとだけ内容がわかる論文があったので忘れないようにメモ。

■目的

ECサイトにおけるリピート顧客を確保するため、リピート顧客を抽出するための分析モデルを作成する。

■ポイント

分析モデルを作成するために各顧客群のペルソナ（人物像）が重要になるが、ペルソナを把握するために必要になるアンケート回答は一部の顧客からしか得られていない（10万人中3千人程度）。そのため回答済みの顧客の購買行動などから未回答の顧客のペルソナを推定する必要がある。

■やってることの概要

①アンケート結果から因子分析で4つの因子を抽出（成功重視、個性重視、とか）

②4つの因子からk-means法を用いて5つのクラスタに分類

③購買データなどから5つの各クラスタがどのようなペルソナなのかを想像する

④アンケートデータと購買データ、顧客情報データを結合し、自己組織化マップ（ディープラーニング！）を用いてアンケート未回答顧客がどのクラスタなのかを分類する。

⑤購買データや上記ペルソナ判別クラスタ情報を説明変数として、ロジスティック回帰で初回購入から半年以内に再購入するか否かを出力する分析モデルを作成する。

【学習要素】

・因子分析

・k-means法

・自己組織化マップ

・ロジスティック回帰

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