事象系列のストリング分析
一百貨店における男回り行動の分析一
関 庸一，小茂田 宏，石原 淳一郎…l…lll………………ll……l………l…………lll……ll…‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖＝‖＝‖‖‖＝‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖……………l……l……………l‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖州

別などが必要であるかを判断する．

1．はじめに●

2．1回の来店での識別したい購買行動の単位（部

小売業においては，ポイントカードなどの普及努力

門または品番への訪問）とその分類カテゴリをによって，POS（Point of Sales）データを顧客識別確定する．また，来店行動の中で特に注目したして収集することが可能となってきている．この場合，い事象（例えば分析対象とする商品の購買）を

単なるPOSデータと異なり，顧客（カード）ごとに，定める．

購眉時点を越えて名寄せしたデータ解析が可能となる

3．前述の購買行動単位に文字を割り当て，1回のため，時間軸上で顧客の行動パタンを把握することが来店で発生した購買レコード群を対応文字の文可能となる．

字列に変換する．この際，同一単位に属し連続

本研究では特に，注目する事象の前後に顧客がどのような購買を行っていたかを分析する方法として，行4．作成した文字列のなかで注目事象が表れる位置

動の事象系列を文字列に要約し，そこに表れる行動パ

で文字列を分割し，注目事象，事前購買行動文

タンの出現頻度を一般化線形モデル［1］などでモデル

字列，事後購買行動文字列の三つにし，これに，化する方法を提案する．この方法をある百貨店におけ

来店に付随する情報（顧客，日付など）を添付

るPOSデータに適用し，店舗内における顧客の買回して一つのレコードに集約する．

り行動を明らかにする．

5．上記レコード群をサンプルとして，注目事象の2．購買事象順列の構造と分析
ID付きPOSデータは一般に，顧客，日付，商品の組で特定される個々の購買事例がレコードになり，購●するレコードは1文字に集約する．

生起頻度，および，それと他の行動との同時生起頻度を集計する．これをグラフ化したり，確率モデル化し，注目事象の生起と他の行動との関連を明らかにする．

入数と単価などの値が，顧客×日付×商品の三相の反

このように来店を文字列にすることによって，文字復をもって繰り返されるデータとなる．また，付帯デ列長から仲買訪問回数が，また，文字種ごとの文字数

ータセットとして，それぞれの相の属性が利用できるから各部門への訪間数，文字の前後関係からどの部門場合がある．

の購買がどの部門への購買につながるかを，注目事象

本研究では顧客の来店時の行動パタンを把握する方法として，次の手順での分析を提案する．

種類あるいは訪問の特徴ごとに集計することができる．
これらの分析は文字列のパタンマッチング処理を利用

1．まず，一つ一つの相の性格を明らかにする解析することにより比較的容易に行うことができる．

を行う．これにより，店舗における顧客の行動

次節以降の解析事例の中で具体的な方法を示す．なの傾向を把握して，対象データの絞り込み，層お，分析では，UNIX上のテキスト処理言語perlで

せき よういち
群馬大学工学部情報工学科〒376−8515桐生市天神町1−5−1
こもだ ひろし，いしはら じゅんいちろう
群馬大学工学研究科情報工学専攻〒376−8515桐生市天神町ト5−1
受理03．7．25 採択03．9．2
2004年2月号

前処理を行い，統計ソフトSplus［2，3］を用いている．

3．ある百貨店の解析事例
3．1データ概要
対象のID付きPOSデータは，平成14年度データ
解析コンペティションで提供されたデータであり，あ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.
（3）6丁

る百貨店で2001年の364営業日の間にポイントカー

3．2．3 日付概要

ドで購買 した287，735人の12，144，626回，

この店舗では，対象期間中1日平均78，291個，24，170，220，594円分の購買データ（約2Gbyte）であ 28，106，419円の売上があった．時系列で見てみると，来店者数は徐々に増加していることがわかる（図3）．

る．

3．2 各相の概要の分析

売上はお盆や年末年始に高いが，他ではほとんど一定

3．2．1商品概要

であるといえる（図4）．また，商品の部門ごとに時商品は，部門，品番，群番と階層分類されていた．

系列での売上を見ると食料品はお盆や年末，正月の時

まず，婦人服，紳士服，家庭用品，食料品などの18部門に大分類されており，さらにダイコクヤ，ギンザ
OrO

キムラヤなどの673品番に中分類されており，それぞ

00〇．ロ

れが多数の群番に小分類されていた．品番と一つの売場がほぼ対応する．品番ごとにその売場の百貨店内で名の情報がなく，どのような商品であるかはわからな〇．〇いので，分析には用いなかった．

NOd（合計69．4％）を成している．なお群番は具体的商品

寸〇．〇（17．5％），婦人服飾（12．9％）が売上の主要な部分

堪髄櫛璧

ていた．売上構成としては，食品（39．0％），婦人服∽〇．〇の位置（A館，B館，C館のうち何階か）が与えられ3．2．2 顧客概要

20

10

購買のあった顧客287，735人は，男性42，681人，3040

図2 距離別顧客数

女性225，432人，不明19，622人，平均年齢は男性
55．0歳，女性51．3歳，全体では51．9歳であった．1
年の期間中，1人当たり97．6個，84，001円の購買があった．図1は年齢別の顧客数と売上であり，若年層で顧客数に比し売上は少ないことがわかる．また，顧客住所が相対座標化されて与えられていたので，各顧客について店舗からの距離を求めた．図2は距離による顧客数の違いを示しているが，これより店舗周辺に多くの顧客がおり，また高い頻度で来店していることがわかる．

図3 来店者数の時系列推移

図4 売上の時系列推移© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

50

00SC

⊂）

⊂〉

000C

⊂〉
トー
く：〉

00SN

↓嘱望Y毀

く＞

⊂〉

O00N

○
51

00のL

0

図5 婦人服の売上の時系列推移

000L

5

10

15

20

25

30 距離

図7 店舗からの距離ごとの来店当たりの購買額・個数

おり，平均購買単価は低い．

（百万円）

00S

●

（軌

（円）

顧客の初回購入時刻を集計すると，午前中に小さな

Nr

癖Y

寸L

↓惟

00L

ピークがあり，また，平日は17：00〜20：00，土休
かった．そこで，顧客の来店時間帯を午前10：00〜

日は16：00−17：00に最大のピークがあることがわ

O∞OT

12：59，午後13：00〜16：59，夜17：00〜20：00の三つに分類し，これと来店日の曜日と組合せた時間帯○￠

上で，顧客ごとの来店回数分布を求めた．この顧客×
日付の二相データから顧客がどんなときに来店する生の○寸

日 月 火 水 木 全 土祝

活パタンをしているかを分析するため，主成分分析に
日 月 火 水 木 全 土祝

図6 曜日による来店人数や売上の違い

より来店パタンの指標を作成した［4］．なお，この分
析は当該店への来店習慣を想定しやすい顧客として，6回以上の来店のあった顧客122，881人（42．7％）に期に売上が伸びていた．これはお中元やお歳暮，正月

限定して行った．因子負荷量（表1）から，第1主成用品などが含まれていると考えられる．また婦人服や分は平日夜に負荷が高いのでオフィス度，第2主成分

婦人洋品はポイントアップなどのセールス期間によくは平日午後に負荷が高いので有閑度，第3主成分は土売れていることがわかる（図5）．その他，曜日で特日・祝日に負荷が高いので休日度と解釈した．

殊な売れ方をしている商品として寝装品，家庭用品が個人の主成分得点を求め，各顧客層の平均をとるこあり，他の日に比べ日曜日によく売れていた．また，とにより，その特性を調べた．性別・年齢別（図8）

曜日で全体の来店人数，売上を見ると（図6），金曜

では，20〜40代の特に女性でオフィス度が高くなっ日に来店者数，売上共に高くなっていることがわかり，ており，男女共に年齢と共に減少し特に60代を過ぎ

土曜，日曜は来店者数は少ないが，売上は高くなってると急激に低くなる．有閑度は女性の40−80歳くらいることがわかる．

いの，主婦層と考えられる顧客層で高くなっており，

3．2．4 来店概要

全体の傾向としては男女とも年齢と共に上昇していく．

同一個人の同一日の購買を，1匝Iの来店での購買と休日度は性別・年齢別であまり差異は見られないが，みなすと，期間中，3，792，215回の来店があったこと

若干年齢と共に減少していく．また距離別（図9）でになる．顧客は期間中に平均13．18回来店し，1回のは，距離12くらいまでは店舗からの距離に比例し，来店で6．31個，平均10，484円の購買をしているが，有閑度・休日度はだんだん減少し，オフィス度は増加

来店が1回のみの顧客は26．79％であった．図7は顧していくことがわかる．距離12を過ぎたころから，客の来店当たりの購買個数と購買額を距離ごとに示しそれぞれほぼ一定の値になっている．

ている．店舗に近い顧客は小額の購買を高頻度でして
2004年2月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（5）69

表1来店パタン因子負荷量

（回）

S

午前

火
木
土
祝

−0．3165 −0．4795 0．1965−0．3104 −0．5740 0．1882

月−0．4587 0．5502 −0．0946

火土−0．4590 0．5625 −0．1009−0．4462 0．5445 −0．0831−0．4668 0．5167 ＿0．0436−0．4761 0．5771 −0．1335−0．2912 0．1484 0．4342

日

午後

水
木
金

夜

日

−0．2783

祝＿0．3500 ＿0．3541 0．3781

月

0．81820．83010．82710．8193

火
水
木

0．0122
0．09850．11540．10060．0846

10

5

15
距離

20

25

図9 距離別での来店傾向−0．1062−0．1035−0．0859−0．0691日祝−0．0888 −0．4743 0．3955

土00．5694018079 0．1325 −0．1216
0．2838 −0．1295 0．5603
0．1635 −0．1882 0．6069

金C N−0．3930 −0．4975 −0．4330−0．3240 −0．4964 0．0313

金咄鯉−0．3809 −0．4999 −0．4018−0．3944 −0．5314 −0．3557

水寸−0．3993 −0．5030 −0．3919−0．3930 −0．4977 ＿0．3995

月

14．48
8．16
32．93
オフィス度 有閑度 休日度

寄与率（％）

解釈

図10 総顧客のフロア移動傾向●フロア：館・階別（各階の食堂は別フロア扱い）●滞留：同一フロアでの反復購買●入店：ある来店の最初の購買の前●出店：ある来店の最後の購買の後総顧客のフロア移動傾向（図10）から，A館1階とB館地下1階の食料品フロアヘの移動やそのフロアでの滞留が多く，また食料品フロアからの移動もあり，下層階から上層階へ移動する噴水効果が見られていることがわかる．また，下層階での相互移動が少な
20代

30代

40代

50代

60代

70代

88代

90代

年代

いことが見て取れる．ただし，全体としてはあるフロ
アで購買が行われた後，特定のフロアへ移動するとい

図8 年齢・性別での来店傾向

う顕著な傾向は発見できなかった．

4．ストリング分析

3．3 店内移動概況
男回りについてフロア間の移動概況を検討するため，

まず，全来店を対象にしたストリング分析により部

来店ごとに購買のあったフロアを調べ，あるフロアで門買回りの概況を把握した上で，ここまでの顧客購買の購買が次にどのフロアでの購買につながったかを集

行動の分析から発見できた性別・年齢・距離での顧客計した．ここでは，次のように定義する．

の違いなどによる来店分類で，確率モデルに基くストTO（6）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

30

○ト

○￠
b

○の
e

C d

摩損塔つ吏嶋帥偉吏∩場合Y峯

e 三三∵

隣↑

年
l

0寸OC

方

80

100

120

140

160

購買単価

（外円‥顧客人数、内円：婦人服購買経験のある顧客人数）

図12 顧客層ごとの婦人服売上（30回以下の移動には矢線を引いていない）
図11主購買と対応する副購買（総顧客）における主力商品群と考えられる．
顧客としては，婦人服の主要顧客であり，来店者数

リング分析を行う．これにより，客層による購買行動

も売上も大半を占める女性に対象を限定した．顧客のの相違を明らかにする．なお，性別・年齢・距離とい分類要因として，まず，年齢については，来店パタンったデモグラフィツクな要因で客層を規定すると，購の得点（図8）などから40歳未満（若年）・40歳以上

買履歴をもたない新規顧客に対しても分類が容易にで（年配）の二つに分類することとする．距離について，きるという利点がある．

五つ（a：0以上2未満，b：2以上6未満，C：6以上

4．1部門単位の分析

12未満，d：12以上30未満，e：30以上）に分類し各々の来店において，どのような部門の商品がどのた女性の婦人服の売上状況を図12に示すが，これかような順序で購買されているかを，部門単位で買回りら若い女性は年配の女性に比べ，顧客当たり購買額も傾向を見ることによって分析する．注目事象としては，単価も低く，また，近隣は遠方に比べ，顧客当たり購各々の来店で最大の購入金額のあった購買部門への訪入額が高いことがわかる．図中の円のまとまり方や売問を考え，その購買部門を主購買部門と呼ぶことにす

上や来店パタンの得点から，層の数を少くするため，る．それ以外の部門を副購買部門とした．

距離0以上12未満（近隣）と12以上（遠方）の二つ

総顧客における主購買とそれに対応する副購買（図●11）から，食料品，次いで婦人関連の主購買が多いこに統合して分析を進める．また，来店の特徴として来店時間帯での違いを検討する．

とがわかる．また，主購買と副購買との関連を見ると，購買行動単位としては，商品分類を1階層細かく見食料品の副購買からはほとんどすべて各部門の主購買て，品番単位で購買行動を把捉した．注目事象としてにつながっており，地下食品売場から上層階への噴水

は，婦人服品番の中で最大の購入金額のあった品番へ効果がかなりあることがこの結果からもわかる．一方，の訪問を考えた．節2の方法で品番単位で事象系列を

婦人関連部門の購買では，相互に主購買と副購買がつ作成し，そののち，評価を容易にするため，部門やフながるほかは，食料1品への買回りが多いこと，婦人関

ロアで頻度を集計して以下の分析を行った．

連部門の購買から家庭用品の購買につながる場合がか

4．2．1婦人服品番の購買回数の分析

なりあることがわかる．

データを婦人服の購買のあった176，862来店に限定

4．2 婦人服購買の分析

し，婦人服の主購買を，婦人服品番のあるフロアノ＝

前節のようにグラフで表現すると，部門間移動の概（A：Hl，B：Hl，B：H2，A：H3，A：H5，B：H5，

況がつかみやすいが多対多の関連の評価が難しいので，

C：H5，A：H6，B：H6，C：H6，A：BX，催事）

以下では婦人服部門内での購買に限定して，定量的な（表2参照）に集約して検討した．

分析を行う．婦人服部門は，売上高で食品部門に次ぎ，
利幅は食品部門に比べ多い商品群であり，この百貨店
2004年2月号

この婦人服の主購買回数について，来店特徴ごとに以下のようなポアソン分布に従うという仮定をおいて© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（7）Tl

表2 婦人服フロア概要
フロア 総来店数＊ 総売上（円）＊ 代表品番名
A：BX
16，344 150，801，341 MKクランプリユス，アンタイトル
B：H2
B：H5
A：Hl
A：H3
B：H6
C：H6
A：H5
A：H6

1，931

22，528，211 ストールストール

21，527 384，853，954 23ク，トランスワーク，エンスウィート

9，942
2，948

B：Hl
C：H5

45，721
37，46364，084
16，952
11，086
13，494

催事

2，435

82，793，941 フランドルシティ スペース

25，963，375 サザビー
974，752，509
848，977，744
799，392，867
490，448，402
108；554，955
298，442，516

プレツケンリッジ，シンプルライフ，バーバリー
クイーンサイズ，ジェーンモア，レリアン
ヤングキャラクター，スタイル・コム，ロペ
イタリヤ，ジャンニロジュデイチエ
ⅤISライフスタイルデイスへ，アナイ
婦人フォーマル，マーガレットサイズ

6，132，310 婦人催事服＊：カードを利用した主購買分の総計

表3 婦人服フロアの購買回数とその他の要因との交互作用効果
婦人服

β！崇，

β霊

β！三三

β！霊，

フロア

A：BX 2．916＊ 0．680 0．478＊ 0．259＊ 0．937 0．880
0．397＊ 0．601＊ 0．832
1．471＊ 2．129＊ 0．901
0．878
B：H2 1．048 0．719 0．437＊ 0．367＊ 1．079
B：H5 2．429＊ 0．849 0．577＊ 0．752 1．130 0．375＊ 0．456＊ 0．707＊

0．937

A：Hl

A：H3

0．847

2．267＊ 0．839 0．655＊ 1．644 0．508＊ 1．0091．580＊ 1．010
1．110 1．010 0．593＊ 0．985 0．556＊ 0．318＊ 1．453＊ 1．076
C：H6 1．228
1．005 0．661＊ 0．802 1．789 0．362＊ 0．376＊ 1．675＊ 1．357＊
1．467＊
A：H6 1．323
1．775＊ 0．944 0．537＊ 1．315 0．281＊ 0．434＊ 1．291
1．469＊
1．242 1．388 0．686＊ 1．435 0．705 1．140 0．972
A：H5 0．755
1．667＊
B：Hl 0．534＊ 1．153 0．683＊ 0．814 2．099＊ 1．671＊ 0．888
1．138
C：H5 1．504＊ 1．087 0．549＊ 0．451＊ 1．471
0．241＊ 0．442＊ 1．265 2．050＊
B：H6 1．295

催事 0．767

1．544＊ 0．451＊ 0．469．＊ 0．711

1．356

0．968

0．771

2．198＊

注：数値はA盃1（A館1階）を1とした相対値，行順は若年の購買比率の大きい順のもとで，購買回数の期待値が何倍になるかという意

分析を行った．

味をもつことになる．

∬兼1烏2mlm2〜fわ（んた1烏2椚1∽2×nl烏2）

ポアソン分布を仮定した一般化線形モデルで各パラ

ここで，nl如は，時間帯々のこの1年間の累積営業

メータを推定した結果を表3〜5に示す1．なお，定数

時間であり，この項を導入することにより，購買回数
期待値ん如如1m2は時間当たりの量となる．また，来1実際には，対数リンク関数を用いた一般化線形モデルで加法的モデルとして，

店特徴としては，時間帯ゑ1＝（平日，金，土，日，祝），々2＝（午前，午後，夜），客層∽1＝（遠方，近隣），椚2

log（ん机如1m2）＝（年配，若年）を考えた．ただし，時間帯とは来店の＝α（0）＋dl）＋α坑）た2＋α諾さm2＋胡−．十（沈寸（措．＋（描。
十α農）m．＋α農）∽2十α￡盟1＋α￡㌔法2

最初の購買時刻がいつであったかを意味する．以上，

12×5×3×2×2＝720ケースについて，婦人服主購買なるモデルを推定し，得られた各αを指数変換してβとしている．表3〜5では，仮説α＝0の下でのt値が10を回数み々1烏2椚1m2を集計し，元データとした．

超えるものに＊を付している．要因のダミー変数化には

このポアソン分布の平均値ん烏．ゑ2椚．m2を

treatment対比を用いているので，表中の1は基準を示す

ん如烏2∽1∽2＝β（0）劇1〉β崇）烏2β労〜∽2β〜羞1朗と劇労lβ貌×β農）m．β農）∽2β￡豊1β￡‡法2と乗法的に分解する．各々のパラメータは，その条件
丁2（8）のみで推定されたものではない．また，二元表形式の推定（1）値での＊は第1列，第1行以外は交互作用の有意の有無を示す．

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ（2）

表4 曜日ごとの婦人服購買への効果

β￡てL， β￡マLっ

β￡ヲとっ

午前 午後
平日 口

金曜
土曜
日曜
祝日

待値〃ゎ烏1如．椚2 は婦人服フロアへの品番訪問1回当たりの伴買回数となる．
飢湘．如．∽2 〜A）（〃む烏1烏2椚1椚2∠×芳蕗．如1∽2）

夜 近隣／遠 年配／若1．924＊ 2．749＊ 1

1．633＊ 2．358＊ 2．983＊ 0．856＊ 0．894
1．889＊ 4．397 3．873＊ 0．956
0．845＊
2．303＊ 6．328＊ 4．414＊ 0．777＊ 0．864
1．200 2．430 1．875＊ 0．646＊ 0．943

このモデルで，併買の期待値〃擁1如1∽2′を〃む々l々2∽1m2′＝γ（0）γ〜1）勇2）γ崇㌔2γ崇〜m2γ〜5）×γ乳m2γ〜7）雄）γ諾〜m2′（3）と分解した．

ポアソン分布を仮定した一般化線形モデルで各パラ
表5 客層と時間の婦人服購買への効果

メータを推定した結果を表6〜8に示す2．なお，定数項γ（0）＝0．764であり，これは平日午前中A館Hlフ
ロアでの近隣若年層の婦人服主購買1回当たりの併買
訪問回数（品番数）となる．また，婦人服購買の前後での仲買回数のパラメータはγ皇5）＝1．381と推定され，上の条件では婦人服購買前より後の併買が4割近く多●●いことがわかった．

項β（0）＝0．416であり，これが平日午前中A館Hlフ

部門別の併買効果を表6に見ると，婦人服の主購買

ロアへの遠方若年層の時間当たり品番訪問回数となる．

には，食料品の購買や婦人服飾の併買が多いことがわ

表3に，婦人服フロアに関連したパラメータを，若かる．これらは主購買の前に行われることが相対的に年の購買が多い順に示してある．各フロアで婦人服に多い．一方，頻度は少ないが，紳士服や子供服，呉服割り当てられた売場面積が不明なので，フロアの販売などが婦人服に併買されるとすると，婦人服購買の後効率は評価できないが，A館BX，B館H5が時間当に購入されることが多いことがわかる．購買事象系列

たりの訪間数が特に多いことがわかる．同表の他の効中で前に表れる部門は来店のきっかけである場合が多果を見ると，これらのフロアでは平日午前中の遠方若いと予想されるので，その意味で重要な部門と考えら

年者の来店が相対的に多いことがわかる．一方，表のれる．

下半分のフロアでは，どちらかというと近隣からの年客層を見ると，近隣の年配で一般に買回りが多いこ配者が多いことがわかる．特にC館H5や催事は年とがわかる．特に，呉服，美術・宝などの副購買が目配の購買が多いことがわかる．

立つ．同様に，遠方の年配も全般に買回りが多いこと

表4の曜日ごとの効果を見ると，週末の午後以降にがわかる．一方，近隣の若年は相対的に子供服，婦人購買が多く，遠方の若年がそれに対応していると思わ

服飾，趣味雑貨を中心とした買回りをし，遠方の若年れる．時間に依存しない購買回数全体の効果（表5）は，婦人服飾，紳士用品などで他の客層と同程度であとしても，遠方の若年が最大で，近隣の年配が次いでる以外には，買回りが少ないことがわかる．客層ごといる．婦人服購買はこれらの層で多いといえる．

に保男の多い部門が異なることがわかるが，客層に対4．2．2 併買数の分析

応した部門の魅力を向上させることができれば，その前節で分析した720ケースの婦人服の主購買に対し，層からの婦人服の購買も増えることが期待される．

それぞれに併買訪問が何回（品番単位）あったかを検主購買の婦人服として何を購入したかでの併買効果討した．併眉の発生回数は，その発生部門f＝（婦人の違いなどが表7からわかる．C：H6，C：H5，B：

服，婦人用品，…，その他）と，その併買が主購買のH6などの高層のフロアで婦人服を購入した客は併買前だったのか後だったのか（J）を区別して集計し，頻を多くしていることがわかる．その場合，他のフロア

度凱鋤1如Im2′を求めた．条件組合せの数としては720に比べ，副購買をした後に婦人服の主購買をしている

×16×2＝23，040ケースが考えられるが，婦人服主購

場合が多いことがわかる．客層単独の効果としても，買回数のなかった場合を除いて，22，943ケースが元2対数リンク関数を用いた加法モデルを脚注1と同様に考データとなる．
これが以下のポアソン分布に従うという仮定をおく．
ここで，エ動員2勘∽2をモデルに入れることにより，期2004年2月号

え，これにサンプル重み羊頭1烏2m．椚2を与えて解いている．

表6〜8では，仮説α＝0の下でのt値が500を超えるものに＊を付している．

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（9）丁3

表6 部門への併買効果とその交互作用
1）
7ま

表7 フロアや客層ごとの併眉効果の相違

7まだ−m，

7ま7）

各部門／ 近隣年配 遠方若年 遠方年配／ 後／前

婦人服 近隣若年 近隣若年 近隣若年
婦人服 口

0．902
婦人洋品 0．948
1．091
婦人服飾 1．742＊ 0．653＊ 0．958
紳士服 0．021＊ 1．674
0．443
紳士洋品 0．132＊ 2．289＊ 0．983
子供服 0．228＊ 0．623＊ 0．535＊
呉服 0．015＊ 2．660＊ 0．634
寝装品 0．086＊ 2．135＊ 0．903
家具 0．035＊ 1．936
0．752

1．132
0．670＊
0．673＊ 0．759＊
1．401＊
1．655
2．327＊ 0．922
0．523＊ 1．301＊
2．415
1．309＊
2．017＊ 0．964
1．535
0．999

家庭用晶 0．128＊ 2．493＊ 0．743
2．139＊ 1．059
美術・宝 0．009＊ 5．107＊ 1．217
3．846＊ 1．122
0．610＊ 0．634＊ 1．160＊
趣味雑貨 0．199＊ 0．836
スポーツ 0．026＊ 3．466＊ 1．326
4．342＊ 0．758＊
食料品 4．937＊ 2．174＊ 0．543＊ 1．327＊ 0．164＊
食堂 0．206＊ 2．188＊ 0．650＊ 2．050＊ 0．905＊
その他 0．063＊ 1．401

0．444＊ 0．946

7崇im2 7崇ごm，
各客層 後／前近隣若年 口0．859

近隣年配 1．766＊ 1．022
遠方若年 0．704＊ 1．039
遠方年配 1．649＊ 1．111

年配の顧客が多くの作男を行っている．

表8を見ると，祝日や金曜以外の夜など，比較的百貨店が空いている時間帯に併男が多いことがわかる．

表8 曜日と時間帯での併買誘発効果の相違

5．おわりに

7￡ヲ㌔っ

午前

データ規模の問題から一般化線形モデルを個々の来

午後

夜

0．267＊ 1．117＊

平日 口

金曜 0．053＊ 0．471＊ 0．750＊
土曜 0．944＊ 0．141＊ 1．141＊
日曜 0．200＊ 0．315＊ 1．204＊
祝日 3．985＊ 2．112＊ 5．453＊

店に当てはめることができなかったので，個人属性や日々の環境変化の利用は性別年齢と曜日時間帯に限定したものとなった．例えば，販売促進活動の効果が図5のようにあることはわかっているが，これをモテリレに取り込み個人のより詳細な分析を行えば，CRM（Customer Relationship Management）の基礎資料

タ解析研究部会の方々に感謝する．また，本研究を進として有効な情事馴こなると考えられる．さらなる分析

めるに当たって，解析に協力してくれた群馬大学の荒法の開発が一つの課題となる．

井学，村井崇浩，中西剛太郎，斎坂真吾，黒田和宏ら

来店データ1件1件のもつ情報は希薄であるが，そ学生各位に感謝する．

れを部門や品番への訪問があったかどうかのみに集約
参考文献

することによって，多くの情報が引出せることを示した．個々の顧客はさまぎまであるが，その一般傾向を［1］McCullagh，P．and Nelder，F．R．S．：GeneYalized

層別して把握することにより，マーケテイングターゲ

Linear Models，Chapman＆Hall，London，1989．

ットに対する効果を予測することなどが可能になると［2］伊藤幹夫他訳：Splusによる統計解析，シュプ1）ンガ
ー・

考える．

［3］Chambers，）．M．and Hastie，T．J．eds．：Siatistical

謝辞 データ解析コンペティションの過程で，貴重な御意見を下さった日本OR学会マーケテイング・デー

丁4（10）

フェアラーク東京，2001．

ModeLsin S，Wadsworth，Inc．，1991．
［4］関庸一：ID付きPOSデータからの顧客行動パタンの抽出，オペレーションズ・リサーチ，48（2），75−82，2003．

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ