日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

原著論文

顧客のライフスタイルを考慮した EC サイトにおけるリピート購買分析
深野 剛正†1

和田 昌樹†1

大竹 恒平†1

生田目 崇†1

概要：本論文では，ファッション EC サイトの購買履歴データと一部の顧客に対して行われた意識・行動アンケート
調査データを用いた初回購買顧客のリピート購買分析を行う．従来，こうした分析を行う場合は，すべての分析対象に対して共通に獲得されたデータ項目を用いて行われる．しかし実際には，本研究のように一部のデータは一部の対象に関してのみ得られている場合もある．近年，こうしたデータに対してデータを組み合わせるデータ融合技術に注目が集まっている．本研究ではこうした分析に注目し，一部の顧客から得られたライフスタイルに関するアンケート
回答を全対象のライフスタイルの分析に用いる．そして，対象データ全体の共通項目からアンケートの回答が得られていない対象のライフスタイルを推定する．推定されたライフスタイルも含めて，リピート購買に関する分析を行い，リピート要因を探るのとともに，その影響について考察する．
キーワード：リピート購買，ペルソナ分析，データ融合，ロジスティック回帰分析

1. はじめにるにはどのような条件が関係するかについて分析するが，利用するデータも踏まえて，初回購買行動の特徴並びに，近年，インターネット利用者の増加を背景に，老若男女生活意識を用いたモデルを提案する．以下でこうした方針

問わずパソコンやスマートフォンを用いたインターネットに関連する既存の研究についてまとめ，さらに本研究とのシ ョ ッ ピ ン グ が 流 行 し て い る ． 電 子 商 取 引 （ Electronic

関連について述べる．

Commerce，以下 EC）市場の著しい成長により，EC サイ

顧客の維持を考える上で，自社が有する顧客がどのようト間や出店店舗間における顧客争奪が激化しており，差別な顧客であるかを理解することは重要である．顧客理解の化が必須となっている．サイト規模を拡大するにあたって，際に用いられる代表的な手法の一つに，ペルソナ分析があ

新規顧客の獲得・既存顧客の維持の 2 点が重要である．そる．ペルソナとは，対象となる製品やサービス，企業におの中でも特に，既存顧客を維持していくことが EC サイト

ける典型的な顧客（ターゲット）を想定し，その顧客の人の発展や継続には重要である．

物像や価値観，ライフスタイルなどを設定した上で，具体既存顧客の定着化において最大の壁は，2 回目の購買と的な人物像としたものである [2]．作成したペルソナを用言われている．一般に，1 回目の購買から，2 回目の購買いることで，ターゲットとなる顧客の人物像を理解・共有に至るまでに最も顧客離反が大きいとされており，EC サ

し，顧客満足度を高めるために必要な，製品やサービス，イト事業者にとっては，初回の購買客を，どのようにして適切なアプローチを分析することができる [3]．

2 回目の購買に到達させるかが課題である [1]．

また，自社の有する顧客の価値観を適切に理解すること

しかし一方で，一定割合のトライアル購入は致し方ないは，個人の嗜好や消費行動を推定する要素に留まらず，ため，どのような顧客に注力すれば顧客維持を効果的に行CRM (Customer Relationship Management) の観点からも重えるかを理解する必要がある．

要視されている．顧客の価値観の推定には，会員登録や，本論文は，経営科学系研究部会連合協議会主催「平成 28

アンケート調査の際に得られる人口統計的データや，心理年度データ解析コンペティション」の研究成果をもとにま的データを用いることが主流である．また，昨今の情報通とめたものである．本コンペティションでは EC サイトに

信技術の進展に伴い，SNS やマイクロブログなどのソーシおける顧客の購買履歴と，一部の顧客のアンケートデータャルメディアからの顧客価値観の推定を目的とした，谷田が提供された．こうした一部分のデータに含まれる有益ならの一連の取組みがある [4-6]．谷田らは，顧客価値観を

顧客情報をいかに有効活用するかが本分析の主眼である．

抽出することは，マーケターにとって，ターゲティングや

2. 既存の研究と本研究の目的

セグメンテーション，あるいはポジショニングを行う際の前節で述べたように，自社の顧客を維持することは，多くの企業にとって重要な課題である．特に流通業を対象とした消費者の継続購買に関する分析は，過去にも数多くなされている．本研究では，特に初回購買から継続購買に至†1 中央大学（連絡先：nama@indsys.chuo-u.ac.jp）
投稿：2017 年 11 月 30 日
採択：2018 年 3 月 1 日ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

消費者像を精神的心理的な側面や行動から精緻に説明することを可能とし，マーケティング施策にインスピレーショ
ンを与える効果があると述べている．
抽出した顧客価値観は，ID 付き POS データやアクセス
ログデータ，会員データといった企業が有する様々な消費者行動データと共に用いられる．中でも，消費者行動の推定モデルについては，レコメンデーションやサービスデザ

19日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
インの領域において，様々な取組みが行われている [7-10]．

た．

また，これまでの顧客維持を目的とした研究では，このようなデータを用い，顧客の判別モデルを作成することで，対象とした会員データ

優良顧客の特定 [11, 12] が試みられている．



期間内に 1 回以上購買を行っている顧客



年間の購買金額が 200 万円未満の顧客

以上で述べたように，顧客の継続購買をどのように把握するかについては，意識・行動の両面で考えることが好ま

対象者数

しい．また，ペルソナ分析を消費者理解の一つの方法とし

アンケート回答者：3,115 人て行うことで，消費者の生活意識の意味付けを行うことが

アンケート未回答者：98,335 人可能となる．またペルソナを変数として購買への影響を分析することで，消費者意識やライフスタイルを消費者行動

また，本研究で用いたデータ期間は以下のとおりである．

と結び付けることができる．こうした分析を通して，顧客データ期間の真のニーズやウォンツに迫ることができると考えられる

とともに，企業にとっては顧客の意識や行動に合わせたよ
り適切なプロモーションを考察するための有益な情報となアンケート期間：2016 年 3 月 17 日～2016 年 3 月
23 日

購買観察期間：2015 年 4 月 1 日～2016 年 3 月 31 日

りえると考える．
前述の通り，本論文は「平成 28 年度データ解析コンペ
ティション」で提供されたデータを元に分析した成果をも4. 分析とにしている．本コンペティションで提供されたデータに本研究では，まず，アンケート回答や購買行動からアン

は生活価値観や購買以外の行動アンケートが含まれる．たケート未回答者の生活価値観を推定する．そして，行動デ

だし，アンケート回答は 3,144 人分であり，これらのアンータや顧客属性，推定した生活価値観を用いた，新規顧客

ケート回答がない顧客が他に 100,000 人存在する．アンケ

から継続的に利用する顧客と離反していく顧客の判別モデ

ート調査は主に市場での顧客意識などを分析・評価するたルを提案する．全体の流れは図 1 の通りであり，それぞれめに利用されるが，直接顧客に対してマーケティング施策

を次節以降説明する．

を実行しようとした場合，アンケート回答者に限定された施策となってしまう．実際は，アンケート調査を実施してStep1: 因子分析による生活価値観の評価

いない顧客の方が大多数であるので，こうしたアンケート
調査の結果をすべての顧客を対象とした分析に利用できな
いことになる．アンケート調査は行動実績の他生活意識等，

Step2: クラスタ分析による顧客のセグメンテーション

購買行動などに影響を及ぼすと考えられる重要なデータも含まれるが，データが取得できない限りは分析に用いることはできない．そこで，こうした欠点を補うために，本研

Step3: ペルソナ分析による各クラスタの特徴評価

究では一部の顧客に実施されたアンケート結果から抽出された生活価値観について，アンケート未実施の顧客に対して推定し，ペルソナ分析を行う．そして，推定された結果

Step4:自己組織化マップによる顧客の生活価値観の推定を用いてリピート顧客の分析を行い，継続顧客となる条件を抽出する分析モデルを提案する．

3. 分析に使用したデータ
本研究では，「経営科学系研究部会連合協議会主催平成Step5:リピート顧客の判別
図1

分析のフレームワーク

28 年度データ解析コンペティション」で提供された，あるファッション系 EC サイトの 2015 年 4 月から 2016 年 3

4.1 Step 1：因子分析による生活価値観の評価

月の購買データ，顧客データ，商品データ，アンケートデ

まず，生活価値観を類型化するために，アンケート回答

ータを使用する．ただし先に述べた通り，アンケートは一を用いた因子分析 [13] を行う．用いたアンケート項目は，部の顧客のみからしか得られていない．対象の EC サイト

アンケート質問項目のうち表 1 にある「人生において重視

では，服以外にもシューズやバッグ，財布などの小物までする価値観」である．なお，回答は（1：当てはまらない，取り揃えている多数のショップやブランドが存在しており，

2：あまり当てはまらない，3：やや当てはまる，4：当てはファッションのトータルコーディネートが可能である．

まる）の 4 段階である．

本研究では以下の条件に当てはまるデータを対象としⓒ2018 Japan Social Data Science Society

20日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
表1

アンケート項目表3

質問番号

人生において重視する項目

1

分割された 5 つのクラスタの概要

クラスタ

各因子得点の平均

番号

人数

1

2

3

安定

1

561

-0.641-1.003-0.141

0.396

2

感性・精神性2479-0.422-0.1500.800-0.8653565-0.279

0.521

0.250

0.749

3

業績・名声

4

895

-0.0700.168-0.667-0.340

4

競争・勝利

5

615

1.263

0.301

0.254

0.125

5

個性

6

資格

クラスタ 1 から 5 はそれぞれ因子得点の平均から「成7所属

功・学習を重視しないクラスタ」，「個性を重視するクラス

8

専門性タ」，「安定を重視するクラスタ」，「個性を重視しないクラ

9

出世スタ」，「成功を重視するクラスタ」と名づけた．

10

富

11

有名

4

4.3 Step 3：ペルソナ分析による各クラスタの特徴評価
クラスタ分析で求められた 5 つのクラスタに対しペルソ
ナ分析をおこなう．ペルソナ分析は，顧客のプロフィール

本研究では，試行錯誤の結果，4 因子モデルを採用した．

や行動を把握し，理解するために顧客のプロフィールを明

なお，因子負荷量の推定にあたり，直交回転の一種である

らかにする分析であり，後述するリピート顧客像を評価す

バリマックス回転を行っている．分析の結果得られた因子る際の手がかりとする．本研究においては，購買データ，とその因子負荷量の分析結果を表 2 にまとめる．

アンケートデータをもとにペルソナの構築を行った．以下に，各クラスタから読み取れるペルソナについてまとめる．

表2

因子分析によって求められた因子負荷量

クラスタ 1：成功・学習を重視しないクラスタ

人生重視価値12

3

440 代以上の女性の割合が最も多い，専業主婦クラスタ

業績・名声

0.765

0.184

0.155

0.050

である．1 年を通して，バーベキューや海水浴などのイ

競争・勝利

0.742

0.129

0.097

-0.001

ベントへの参加率が一番低い．インターネットやパソコ

出世

0.649

0.314

0.034

0.076

ンはあまり詳しくない．周囲との付き合いはあまり積極

有名

0.507

0.259

0.131

-0.084

的に広げようとしない．
クラスタ 2：個性を重視するクラスタ

富

0.411

0.130

0.157

0.256

資格

0.212

0.632

0.004

0.113

30 代後半以上の男性の割合が最も高い，個性派クラス

所属

0.431

0.561

-0.043

0.116

タである．他のクラスタと比べ，イベントの参加率は低

専門性

0.179

0.515

0.292

-0.147めである．音楽フェスへの参加率は高い．また，アンケ

感性・精神性0.086-0.018

0.676

0.180

ート項目を集計すると，既製品に飽き足らず，自分なり

個性

0.144

0.125

0.620

-0.139のカスタマイズをしたい回答者が多いことも分かった．

安定

0.046

0.035

0.003

0.750

寄与率 (%)

20.69411.171

9.134

6.746

累積寄与率 (%)

20.69431.86440.99847.744

クラスタ 3：安定を重視するクラスタ
20 代後半の女性の割合が最も多い，社交派クラスタである．バレンタインデーやホワイトデー，旅行，クリス
マスパーティなど，他人と交流するイベントへの参加率

因子負荷量の値（表 2 の太数字の価値項目）から，第 1 因子から第 4 因子まで順に「成功重視因子」，「学習重視因子」，「個性重視因子」，「安定重視因子」と名づけた．

が高い．
クラスタ 4：個性を重視しないクラスタ
30 代後半，40 代以上で 6 割近くを占める高年齢クラス
タである．イベントについては，他のクラスタに比べて4.2 Step 2：クラスタ分析による顧客のセグメンテーショ
ン

平均的な参加率となっている．
クラスタ 5：成功を重視するクラスタ

因子分析で求められた因子得点を用いて，k-means 法

10 代，20 代前半が最も多い，活発的なクラスタである．

[14] を用いたクラスタ分析を行った．その結果を表 3 に示

バーベキューや海水浴，花火大会など，大人数で楽しむ

す．クラスタ数については Calinski and Harabasz の指標 [15]イベントへの参加率が高い．周囲との付き合いはあまりなどを参考に 5 とした．

積極的に広げている．モバイル機器はいつも手放せない．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

21日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
表4

独自に定義した変数の一覧

変数の種類

変数名

時間帯

季節

深夜

購買時間が 0～3 時

早朝

購買時間が 3～6 時

朝

購買時間が 6～9 時

昼

購買時間が 9～15 時

夕方

購買時間が 15～18 時

夜

購買時間が 18～24 時

春

購買月が 3～5 月

夏

購買月が 6～8 月

秋

購買月が 9～11 月

冬

購買月が 12～2 月

G01

購買商品の平均価格が 0 円～1,999 円

G02

購買商品の平均価格が 2,000 円～2,999 円

G03

購買商品の平均価格が 3,000 円～4,999 円

G04

購買商品の平均価格が 5,000 円～8,999 円

G05

購買商品の平均価格が 9,000 円以上

超人気ショップ・ブランド（G1）

1 年間の累計購買商品数が上位 25%

人気ショップ・ブランド（G2）

1 年間の累計購買商品数が上位 25%～50%

普通ショップ・ブランド（G3）

1 年間の累計購買商品数が上位 50%～75%

不人気ショップ・ブランド（G4）

1 年間の累計購買商品数が下位 25%

商品価格帯

ショップ・ ブランド人気度

変数の説明

4.4 Step 4：自己組織化マップによるアンケート未回答顧
客の生活価値観の推定数はすべて区間[0,1] に基準化している．
表 5 は，アンケート未回答者の所属クラスタを推定した

データ分析において，複数のデータを組み合わせて使う概要である．所属クラスタについては，推定されたセルにことで個別のデータからは得られない結果を得ようとする

含まれるアンケート回答者数の多数決で決定した．アンケ

分析手法をデータ融合と呼ぶ [16]．たとえば購買履歴とアート回答者の人数が同数の場合は，クラスタ分析の結果のンケート回答の 2 つの別々のデータにおいて，個人属性と人数が少ないクラスタに所属するものとした．

して年齢と性別はいずれのデータも得られているとする．
データ融合では，これら共通に得られている項目を手掛かりに，本来別々のデータである購買履歴とアンケートを組

表 5: 所属クラスタを推定した顧客の概要

クラスタ番号

人数

1

12,163

2

6,642

3

13,533

4

53,9285

12,069

み合わせることでアンケートから得られる意識項目と購買実態を結び付けて利用できるようにする．
本研究においては，こうしたデータ融合の概念に基づいて，一部のアンケート回答者の結果から未回答者のライフスタイルを推測する．分析にあたっては，本研究では自己組織化マップ[17] を用いた価値観推定を行った．購買行動をもとに，同様の行動をしている顧客をグルーピングし，
グループごとに生活価値観を推定する．なお，マップのサ

4.5 Step 5：リピート顧客の判別

イズは10 × 10 とした．これ以上大きいと含まれる顧客数

初回購買から半年以内に購買を行うか否かの判別モデが少ないセルがあり，逆に小さくすると，一つのセルに多ルをロジスティック回帰分析[18]を用いて予測し正解率をくの顧客が配置されてしまい，特徴づけが難しくなるから評価した．対象とする顧客は，2015 年 4 月～9 月までにである．また，セルの隣接関係は六角格子型のマップを用登録を行い，登録をしてから 1 回目の購買を行ったトライ

いている．使用した変数は購買商品のカテゴリー・カラー・

アル顧客とした．

価格帯，購買ブランド・ショップ，季節・平日休日・時間帯，セール商品・予約商品，利用デバイスである．
独自に定義した変数については，表 4 に示す．なお，変ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

なお，学習用のデータとテスト用のデータを 4:1 に分け，正答率の算出にはテスト用データを用いた．
説明変数には，購買した商品カテゴリ，セール期間の始22日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
まり・終わり，注文金額，購買個数，登録日から初回購買

表7までの日数，ショップ・ブランドにおけるクラスタを用いた．また，自己組織化マップで推定したクラスタを用いた．
目的変数は，初回購買から半年以内に購買を行うか否かの2 値である．なお，グループなどの択一形式の変数については，一つの水準を基準としてモデルから取り除いている．
まず，分析対象のすべてのデータについて判別を行う．
このとき，所属クラスタも説明変数として用いている．な
お，個性を重視しないクラスタを基準として除いた．また,登録日から初回購買までの日数については 0 日を基準とクラスタ 1 の分析結果

説明変数

係数

切片

有意性

オッズ比

-0.433 .

平均購買金額

0.000 *

1

アンダーウェアを購買-1.233 **

0.291

帽子を購買

-0.719 *0.487

日ごとのセール率0.624 .

1.865

注文金額.弱高価格-0.3130.731

登録から2～6日の間

0.969 **

2.635

登録から7～21日の間

0.908 **

2.478

登録から22～44日の間

0.829 *

2.291

比較的人気のショップ・ブランドで購買する顧客

0.431 *

1.539

普通なショップ・人気のブランドで購買する顧客

0.916 ***

2.5

不人気のショップ・ブランドで購買する顧客

1.592 ***

4.914

した．分析の際に，AIC (Akaike Information Criteria) を基準として変数減少法を用いた．

表8

結果を表 6 にまとめる．なお，表中の記号はそれぞれ***は 0.1%有意，**は 1%有意，*は 5%有意，.は 10%有意を表

クラスタ 2 の分析結果

説明変数

係数

切片
注文金額

す．
あった．この結果を見ると，いくつかの生活価値観に関するクラスタが選ばれており，生活価値観が異なるとリピー
ト購買の有無に影響を及ぼす変数が異なる可能性がある．
表6

全データの分析結果

説明変数
切片

係数

有意性 オッズ比-0.910 ***

注文金額

0.000 *

1.000

購入個数

0.064 **

1.066

トップスを購買0.360 ***

1.433

パンツを購買0.336 ***

1.399

シューズを購買

0.121 *

1.129

ジャケット・アウターを購買

0.202 *

1.224

ワンピースを購買

0.271 **

1.311

セール終了日-0.191 *0.826

セール率が高い日に購買

0.341 **

注文金額が中価格の顧客

0.087

注文金額が弱高価格の顧客登録から1日

オッズ比0.000 *

水着.着物.浴衣

このモデルによる検証用データの正答率はおよそ 60%で

有意性

0.170
1

-15.400

0

平均購買金額

0.000 *

1

トップスを購買0.350 .

1.418

ワンピースを購買

0.744 *

2.105

バッグを購買-0.488 .

0.614

日ごとのセール率1.314 **

3.721

注文金額.弱低価格

0.417

1.517

登録から7～21日の間

0.745 .

2.106

登録から22～44日の間

0.991 .

2.694

登録から45日以上

0.848 .

2.334

超人気ショップ・超人気ブランドで購買する顧客-1.286 ***0.276

比較的人気のショップ・ブランドで購買する顧客

0.940 .

2.56

不人気のショップ・ブランドで購買する顧客-2.001 ***0.135

不人気のショップ，普通のブランドで購買する顧客

1.169 *

3.219

表9

クラスタ 3 の分析結果

説明変数

係数

有意性

オッズ比

切片

0.755 ***

注文金額

0.000 .

1

購買個数0.270 *

1.31

1.406

平均購買金額

0.000 **

1

1.091

トップスを購買0.308 *

1.36

0.119 .

1.126

パンツを購買0.405 *

1.499

0.377 ***

1.458

バッグを購買-0.2630.769

登録から2～6日の間

0.601 ***

1.824

セール商品を購買-0.193 **0.824

セール期間の始まり

0.314

1.369

登録から7～21日の間

0.922 ***

2.514

登録から1日0.867 ***

2.38

登録から22～44日の間

0.829 ***

2.291

登録から2～6日の間

0.698 ***

2.01

登録から45日以上

0.682 ***

1.978

登録から7～21日の間

1.204 ***

3.333

超人気ショップ、超人気ブランドで購買する顧客

0.320 ***

1.377

登録から22～44日の間

0.729 **

2.073

比較的人気なショップ・ブランドで購買0.231 ***

1.260

登録から45日以上

0.605 **

1.831

不人気なショップ・ブランドで購買-0.102 .

0.903

比較的人気のショップ・ブランドで購買する顧客-0.589 ***0.555

普通なショップ・人気のブランドで購買する顧客-0.409 *0.665

成功・勉強を重視しない顧客

0.559 ***

1.749

不人気のショップ・ブランドで購買する顧客

0.293 ***

3.644

個性を重視する顧客-0.327 ***0.721

不人気のショップ，普通のブランドで購買する顧客

0.315 .

1.37

そこで以下では，生活価値観のクラスタごとにリピート
購買に関するロジスティック回帰分析を行う．所属クラス
タについては説明変数からは外した．変数選択については，
上記のモデルと同様 AIC を基準とした変数減少法により行った．各クラスタの結果を表 7～11 にまとめる．
なお，結果の考察は次節で行う．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

23日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
表 10

クラスタ 4 の分析結果

説明変数

係数

なお，登録から初回購買までの日数の期間が長い方が，有意性

初回リピートする確率が高い．これは，とりあえず登録だ

オッズ比

け済ませ，欲しい商品が発売されるタイミングやその商品

切片

1.028 ***

購買個数0.100 ***

1.106

トップスを購買0.407 ***

1.503

パンツを購買0.445 ***

1.56

シューズを購買0.212 **

1.236

ジャケット・アウターを購買

0.368 **

1.444

ワンピースを購買

0.288 *

1.333

スカートを購買

0.204

1.227

セールの終わり-0.227 .

0.797

ラスタに所属している顧客は平均的なクラスタと比べ，他

セール期間の始まり-0.225 .

0.799のサイトを利用することに対して抵抗を持っているからで

大型セール日

0.337

1.401

日ごとのセール率

0.426 **

1.531

登録から1日0.328 **

1.388

登録から2～6日の間

0.571 ***

1.77

登録から7～21日の間

0.998 ***

2.712

登録から22～44日の間

0.946 ***

2.574

登録から45日以上

0.801 ***

2.228

超人気ショップ・超人気ブランドで購買する顧客

0.332 **

1.394

比較的人気のショップ・ブランドで購買する顧客

0.280 **

1.323

普通なショップ・人気のブランドで購買する顧客-0.1790.836

不人気のショップ・ブランドで購買する顧客-0.171 .

0.843

不人気のショップ，普通のブランドで購買する顧客

0.415 ***

1.515が安くなるセール期間に狙いを定めたりして利用している可能性の一端を示していると考えられる．
クラスタについては，成功・学習を重視しないクラスタ（クラスタ 1）のリピート率が高くなる．これは，このクはないかと考えられる．一方で，個性を重視するクラスタ（クラスタ 2）は，平均的なクラスタと比べ初回リピートしにくいという結果が得られた．ちなみに，ファッション
に力を入れるこのクラスタでは，ファッションにおける課
題に「買いたい服がない」ことを挙げていた．以上のことから，この EC サイトでは物足りずに，他の EC サイトや実店舗へ移動してしまっているのではないかと推測される．
5.2 各クラスタの考察

表 11

クラスタ 5 の分析結果

説明変数

係数

次にクラスタごとのモデルの結果について考察する．
有意性

どのクラスタでも，アンダーウェアや帽子など，あまり変

オッズ比

切片

-0.083

平均購買金額

0.000 *

1

トップスを購買0.473 **

1.604

い．また，セールが盛んな時に初回購買を行った顧客は，シューズを購買0.488 **

1.629

ワンピースを購買

0.370

1.447

初回リピートしやすいということがわかった．

バッグを購買0.318 .

1.375

セール期間の始まり

0.408

1.504

登録から2～6日の間

0.426 .

1.531

初回購買までの期間が 2～6 日の顧客が最も初回リピート

登録から7～21日の間

0.463 .

1.589

しやすい．また，人気のないショップ・ブランドを購買し登録から22～44日の間

1.065 **

2.901

登録から45日以上

0.620 *

1.859

超人気ショップ・超人気ブランドで購買する顧客

0.706 **

2.026

比較的人気のショップ・ブランドで購買する顧客

0.539 **

1.714

不人気のショップ・ブランドで購買する顧客-0.590 **0.555

ル各クラスタと比べ，正答率がとても高くなった．これは，不人気のショップ，普通のブランドで購買する顧客-1.346 ***0.26

このクラスタが最も当てはまりが大きいことを示唆してい5. 考察
以下に，前節までの分析結果から得られる知見についてまとめる．

われていない商品を購買する顧客は，初回リピートしにく

成功・学習を重視していないクラスタ 1 では，登録からた顧客は，初回リピートしやすいことがわかった．
個性を重視するクラスタ 2 では，全体で行った判別モデると考えられる．また，このクラスタには，初回リピートに最も特徴があると考えられる．人気のあるショップ・ブ
ランドで購買する顧客は初回リピートしにくく，人気のないショップ・人気度が普通なブランドの商品を購買する顧客が初回リピートしやすい．このクラスタに所属する顧客

5.1 全体の判別モデルの考察は個性を重視していると推定されるので，多くの人が買っロジスティック回帰分析の結果から，初回購買の商品にていない商品を好んで購買しているからではないかと考え関しては，トップスやパンツなど全体的によく買われていられる．登録から初回購買までの期間は，22～44 日の期間

る商品を買うと初回リピートしやすく，水着・着物・浴衣である顧客が最も初回リピートしやすいことがわかった．

などあまり買われていない商品を買うと，初回リピート顧

これは，サイトを続けて利用しようと思っている新規顧客

客になりにくいということがわかった．

が，じっくりと欲しい商品やセールの期間を待っているた

ブランドやショップに関しては，全体としては人気のブめだと考えられる．

ランド・ショップでの購入がリピートにつながる傾向にあ

安定を重視するクラスタ 3 では，最も人気のないショッ

る．これは，まだ使い慣れていないサイトということもあ

プ・ブランドの商品を購買する顧客が，最も初回リピート

り，リスク回避したいといった顧客心理が働いているのでしやすい．

はないかと考えられる．また，セールの終わり，日ごとの個性を重視しないクラスタ 4 の結果は，新規顧客全体でセール率の変数に比べ，セール日に購買する顧客の方が，作ったロジスティック回帰分析のモデルと似た結果となっ初回リピートしやすい．

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24日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
た．それは，このクラスタが，他のクラスタと比べて最も参考文献

人数が多いためと考えられる．したがって，クラスタ 4 は[1] 株式会社コアフォース， “初回リピート（２回目購入）が大切な理由” https://wakuten.net/初回リピート（２回目購入）が大切な理由（2017 年 7 月 15 日閲覧）
[2] 水本徹, “業務用製品開発におけるペルソナの活用─人物像を作るのではなく，顧客像を作る─,” 情報処理学会デジタルプ
ラクティス, Vol. 6, No. 4, pp. 264-270 (2015).
[3] Cooper, A., The Inmates Are Running the Asylum: Why High Tech
Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity, 2nd Ed.,
Sams (2004).
[4] 谷田泰郎, 河本裕輔, 馬場彩子, “マイクロブログにおける潜在的価値観の推定,” 人工知能学会全国大会論文集, Vol. 27, pp.
1-4 (2013).
[5] 谷田泰郎, 馬場彩子, 河本裕輔, 藤井絵美子, “価値観モデルを利用したマイクロブログ発信者の社会的類型の推定,” 言語処理学会第 19 年次大会発表論文集, pp. 628-631 (2013).
[6] 谷田泰郎, “価値観マーケティングと社会知ネットワーク,” 人
工知能学会論文誌, Vol. 29, No. 5, pp. 456-463 (2014).
[7] Petteri, N., Antti, S., Andreas, F., Fabian, B. and Patrik, F.,“PromotionRank: Ranking and Recommending Grocery ProductPromotions Using Personal Shopping Lists,” ACM Transactions on
Interactive Intelligent Systems, Vol. 4, No. 1, pp. 1-23 (2016).
[8] 櫻井瑛一, 本村陽一, 安松健, 道田奈々江, 坂本和夫, “ビッグデータと確率モデリング技術を用いた自動車ディーラーにおける自動車ユーザモデルの構築,” 人工知能学会第 27 回「社会における AI」研究会予稿集, 6 pages (2016).
[9] 井上拡子, 原田利宣, “ファジィ AHP を用いた製品レコメンド
システム” 日本感性工学会論文誌，Vol. 11, No. 2, pp. 255-263(2012).
[10] 西尾義英, 藤井絵美子, 安松健, “Web サイト閲覧行動のモデリングと評価,” 人工知能学会第 28 回全国大会予稿集, 4 pages(2014).
[11] 田中孝昌, 濱口智大, 西郷拓海, 津田和彦, “スーパーマーケットの店舗別販売傾向と RFM 分析を利用した優良顧客分類,”
人工知能学会第 20 回知識流通ネットワーク研究会予稿集, pp.
1-6 (2017).
[12] 高橋雅和, 山田隆志, 津田和彦, 寺野隆雄, “双方向リコメン
デーションシステムによる小売流通マーケティングの改善手法,” 電気学会論文誌 C, Vol. 130, No. 2, pp. 317-323 (2010).
[13] 豊田秀樹, 「因子分析入門―R で学ぶ最新データ解析」, 東京
図書 (2012).
[14] 新納浩幸, 「R で学ぶクラスタ解析」, オーム社 (2007).
[15] Calinski, T., and Harabasz, J., “A Dendrite Method for Cluster
Analysis,” Communications in Statistics Theory and Methods,
Vol.3, No.1, pp.1-27 (1974).
[16] 星野崇宏，「調査観察データの統計科学」岩波書店 (2009).
[17] Kohonen, T., Self-Organized Mapping, 2nd Ed., Springer, (2001).
[18] 豊田秀樹（編著）,「回帰分析入門」， 東京図書, (2012).

平均的なクラスタであるといえるであろう．
成功を重視するクラスタ 5 では，人気であるショップ・ブランドで購買した顧客が初回リピートしやすく，人気のないショップ・ブランドを購買した顧客は初回リピートしにくいとわかった．それは，このクラスタの若者の割合が少し多いためだと考えられる．登録から初回購買までの期間は，22～44 日の期間である顧客が最も初回リピートしや
すい．
なお，判別の精度は，クラスタ 2 ではおよそ 80%と高かったが，それ以外のクラスタでは，全体のモデルに比べて顕著には高くなかったが，クラスタによって異なる特徴を抽出できた．

6. まとめと今後の課題
本研究では，アンケートデータを使用して顧客のクラス
タ分けを行った．それを用いて，クラスタの特徴付けやアンケートデータのない顧客の所属クラスタを推定した．そのクラスタを変数とし，ロジスティック回帰分析による初回リピートの判別モデルを作成した．
また，クラスタごとに判別モデルを作成し，初回リピー
トの特徴を，登録から初回購買までの日数・初回購買のブランドとショップ・所属クラスタの 3 つから把握した．この結果から，登録から初回購買までの日数が 1～3 週間の期間の顧客が初回リピートしやすいこと，人気のショッ
プ・ブランドで購入する顧客の方が初回リピートしやすい
ことがわかった．顧客クラスタについては，成功・学習を重視する顧客が初回リピートしやすく，個性を重視する顧客が初回リピートしにくいことがわかった．
本研究では，顧客へのアプローチ後の効果を検証していないため，実際のマーケティングが顧客定着に対して効果が表れるのか検証していく必要がある．
また，本研究で構築したモデルの予測精度は十分ではな
いため，新たに変数を作成するなど，精度を向上させる必要がある．

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第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

Repeat Purchase analysis in EC Site by Considering Customer’sLifestyleTakemasa FUKANO†1 Masaki WADA†1
Takashi NAMATAME†1

Kohei OTAKE†1

Abstract: In this study, we analyze repeat purchase behavior of new customers in an EC site using purchase records of all
customers and questionnaire responses with respect to life style from partial customers. When we analyze using data, use only
common variables that are obtained from all objects, conventionally, However, like as this study, there are some case that somevariables were obtained from partial objects. For these data, data fusion technique, which integrates plural data, is focusing. In
this study we use same nature technique, we use lifestyle questionnaire from partial customers to analyze all customers’ lifestyle.
Then, we estimate a lifestyle of each customer using above questionnaire and common variables. Moreover, we analyze repeatpurchase behavior to investigate the effect of variables and to consider the effect of estimated lifestyle.
Keywords: Repeat Purchase, Persona Analysis, Data fusion, Logistic Regression†1 Chuo University (Correspondence Author: nama@indsys.chuo-u.ac.jp)
Submitted: 30/11/2017
Accepted: 01/03/2018ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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