日本オペレーションズ・リサーチ学会
2021年 秋季研究発表会

1-C-4

顧客の購買行動と購買傾向に着目した顧客来店予測
申請中
05000907
01405390

中央大学大学院
東海大学
中央大学

*齋藤烈也
大竹恒平
生田目崇

SAITO Retsuya
OTAKE Kohei
NAMATAME Takashi

背景して行う．予測については，決定木ベースの強化学習の一つである XGBoost (eXtreme Gradient成熟した市場においては，一般に，新規顧客の獲得にかかるコストが大きいことが知られており， Boosting) [2] を用いて行う．使用データから顧客ごとに 24ヶ月間のトランザクションデータを取得
既存顧客との関係性を重視した CRM (Customer
Relationship Management) が重要視されている． し，その期間を最初の 23ヶ月とそれ以降の一ヶ月
CRM の観点を用いた有効なマーケティング施策の 間に分割する．顧客の将来の行動を予測するため，23ヶ月間を訓練データ，一ヶ月間をテストデータ一つに，顧客のセグメンテーションがある．中でとしている．
も，顧客行動に関する情報を用いたセグメンテー
4.1. 潜在変数の導入
ションは，EC などのインターネットを利用したオ
本研究では，モデルの説明変数として，顧客とムニチャネルだけではなく，小売業を営む実店舗顧客行動に関する要因について潜在性を仮定したにおいても注目を集めている．
変数を作成する．そこで，1 つの潜在変数を仮定しそこで本研究では，スーパーマーケットの ID 付
た，顧客，商品，潜在クラスの関係を pLSA (Probき POS データを用い，顧客行動をセグメンテー
abilistic Latent Semantic Analysis) を用いてモデションした場合に，購買予測の精度が向上する可ル化する．X 人と売上個数上位 1,000 商品 Y 個能性について論じる．
を対象とし，それぞれ xi (i = 1, 2, ..., X) と yj
2. 先行研究(j = 1, 2, ..., Y ) とする．また，潜在クラス数を Z とセグメンテーションを用いた研究として，トランザクションデータと顧客の生活調査データから， し，潜在クラス k を表す変数を zk (k = 1, 2, ..., Z)とする．ここで，x と y の共起確率 P (x, y) を (1)商品カテゴリと顧客のライフスタイルに関する潜のようにモデル化する．x，y ，z は，それぞれを含在クラス変数を作成し，ベイジアンネットワークむベクトルとする．
を用いて関係をモデル化することにより，顧客の1.

ライフスタイル，時間帯等の多様な条件下でどのような潜在クラスの商品カテゴリが購買されるのかを明らかにした研究 [1] がある．このように，潜在クラスの概念を機械学習に取り入れた研究は存在しているが，説明変数としての有用性について考察している研究は少ない．

3.

対象期間
対象人数
対象商品数
対象会計数

Z∑

分析手法

本研究は，将来一ヶ月間の購買回数についての予測を，購買状況を基にした顧客の潜在性に考慮(1)

また，xi と yj の同時出現頻度を Nij とすると，その対数尤度は (2) となる．
X ∑Y∑l=Nij log P (xi , yj )i=1 j=1

2014/4/1 ∼2016/3/31
15,783
106,743
1,218,470

P (xi |zk )P (yj |zk )P (zk )

k=1

使用データ

本研究では，スーパーマーケットの ID 付き POSデータを用いる．詳細を表 1 に記載する．
表 1: 使用データの詳細

4.

P (xi , yj ) ==X ∑Y∑
i=1 j=1

Nij log{ Z∑}
P (xi |zk )P (yj |zk )P (zk )

k=1

(2)
この潜在クラスモデルの対数尤度は EM アルゴリ
ズムにより最大化できる．推定すべき条件付き確率は P (x, z)，P (y, z)，P (z) であり，それぞれに初期値を乱数で与えると，式 (2) の変形から潜在変数の条件付き確率を計算することができる．
本研究においては，顧客は 15,783 人を対象とし，

表 2: 顧客と各要因間の潜在クラス数

4.2.

商品来店時間帯来店曜日

895

本研究において用いる説明変数について，表 3に示す．
表 3: モデルに使用した変数
変数名

説明目的変数t2 の期間に購買した回数

基本

t1 の期間に購買した回数
t1 の期間中の平均来店間隔（対数）t1 の期間中に購買した合計金額の最小値
t1 の期間中に購買した合計金額の最大値
t1 の期間中に購買した合計金額の最大値と最小値の差
t1 の期間中の最後の来店日とt2 の期間までの残日数
t1 の期間中の 1 取引での平均購買品目最頻値

t1 の期間中に最も来店した時間
t1 の期間中に最も来店した曜日

潜在

pLSA によって分類された商品間の潜在クラスへの所属確率
pLSA によって分類された来店時間帯間の潜在クラスへの所属確率
pLSA によって分類された来店曜日間の潜在クラスへの所属確率

Buy timest1
Interval
M inP rice
M axP riceDif f P riceDif f Days
Itemavg
M ostHour
M ostW eek
BuyingItems
V isitT ime
V isitW eek

比較に用いるパラメトリックな統計モデルの予測には GLM(Generalized Linear Model) による回帰分析モデルを用い，最尤推定による推定値を利用する．解析では，目的変数として，累積購買回数を用い，ポアソン回帰モデルにより予測を行なう．なお，元データの 80%を訓練データ，残りの20%をテストデータに適用することで，RMSE を算出する．

5.





モデル作成

Buy timest2

༧ଌ‫ؒظ‬ͷߪങճ਺ͷࢄ෍ਤ࣮ଌ஋ʢճʣ

顧客と商品との潜在クラス推定の他に，顧客と来店時間帯との関係，顧客と来店曜日との関係を同様にして推定する．また，潜在クラス数は AIC とBIC の２つで評価し，クラス数を決定している．
表 2 に各潜在クラス数を示す．

結果と考察

予測期間の購買回数について，XGBoost と GLMを用いて予測した結果の RMSE を表 4 に示す．また，精度の最も高かった基本変数と潜在変数を説明変数に加えたモデルの予測期間の購買回数の散布図を図 1 に示す．
表 4: 各モデルパターンにおける RMSE の結果
予測方法

基本＋最頻値

基本＋潜在基本＋最頻値＋潜在

XGBoost
GLM

2.43
2.70

1.92
2.25

2.04
2.18

表 4 から，RMSE の値が最も改善したのは，XGBoost を用いた際の，基本変数と潜在変数のみを









༧ଌ஋ʢճʣ



図 1: 予測期間の購買回数の散布図
説明変数に加えたモデルであることがわかる．また，XGBoost と GLM の予測結果の比較では，いずれの場合においても常に XGBoost の方が精度が改善していることも読み取れる．以上のことから，XGBoost の方が，GLM より精細に事象を表現できていると考えられる．
次に，本研究で用いた潜在変数の有用性について述べる．pLSA による潜在性の表現は，顧客と商品，顧客と時間などの関係を潜在クラスを仮定することでモデル化し，各顧客における潜在クラスの所属確率を低次元で表現することができる．また，表 4 からも，ダミー変数を使用している最頻値変数と基本変数で構成されたモデルよりも精度が改善されていることがわかる．このことから，カテゴリカルデータに対して，データのスパース性や精度の面において，従来から扱われているダミー変数よりも優れているという結果が示された．また，結果解釈の面では，購買傾向から算出される顧客ごとの潜在クラスへの所属確率を変数として用いているので，単に購買生起を変数化するよりも有用な顧客理解ができると考えられる．

参考文献[1] 石垣司, 竹中毅, 本村陽一, “日常購買行動に関する大規模データの融合による顧客行動予測システム, ” 人工知能学会論文誌, Vol. 26, No.6D,
pp. 670–681, 2011[2] T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, ” Proceedings of
22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 785–794, 2016