マーケテイングにデータマイニングを活かす

佐藤 雅春
州Il…ll…lll……‖ll…＝川l‖……ll………川l潮＝l…l川……‖‖‖＝＝川Il……ll川Il…lllltlll…＝…＝‖＝＝……………lll州Illlllltltlll…………llltltllllllttl＝＝州l…州t…ttlll……ttlllt…l州胴削‖川州Il…tttl…ll……＝‖州l

コマース・通信販売調査」）．

1．伝統的マーケティングの崩壊

通販業とは，カタログ，電話，FAX，インターネ

景気のいいときはある程度どんな商品やサービスでットなどの媒体を通して，消費者との間にコミュニケも売れていく．しかし，最近は簡単にはモノが売れなーションを設け，購買というレスポンスを得るビジネ

い．2001年の全国スーパー売上高は前年比5．2％減．

スである．商品の作り手と買い手である消費者をダイ

しかし一方で海外高級ブランドのバッグなどを含むレクトに結び付ける．伝統的マーケテイングは消費者「身の回り品は」5．1％増と好調．これまで経験したこ個々のニーズには無関心であったのに対し，通販業でとのない事態に遭遇し困り果てているのが日本企業のは消費者を「個」としてとらえる．「誰が，何を，ど姿である．

うアプローチした結果として買ってくれたか」というだが，考えてみれば結局は顧客に求められている商

過去データの分析を通して「誰が，何を，どうアプロ品やサービス，言い換えればニーズにあうものだけがーチすればどの．ぐらい買ってくれるか」を知り，費用生き残る．だから，今最も重要なことは，マーケテイ対効果を見極めて，購買を促すのである（「ダイレクングの原点に戻り消費者を理解することだ．

ト・マーケテイングの実際」，ルティー和子，日本経80年代前半まで，消費者は企業が提供する商品を購入してそれで豊かさや満足を実感していた．企業は，消費者のニーズや動きをマーケット・●リサーチで捕捉

済新聞社）．

3．「個」を対象とするマーケテイング

でき，シェア拡大，売上拡大は消費者へめマス・プロ

伝統的マーケテイングが通用しなくなり，通販業のモーションで実現できた．伝統的マーケテイングの全ような「個」との関係を管理するマーケテイング手法盛期である．

が注目されている．このようなマーケテイングにおいしかし，80年代後半から，物質的な豊かさの飽和ては，医師が，検査データに基づいて診断を行い，患とともに，消費者は自分の生活スタイル（こだわり）者個々の状況にあった医療を行うのと同じように，消を演出するための消費を重視するようになってきた．

雪者個々のニーズを定量的な手法で正確に読み取るこ

こうなるとメーカは消費者が商品をどう使用するのかとが必要になる．

も掴めなくなってしまった．たとえば，建材の煉瓦を伝統的マーケテイングにおける，一方的で，かつ偶インテリアの棚に使う消費者の生活スタイルは，これ然性の強い，直感，経験や観察に基づくリサーチではまでのマーケット・リサーチでは捕捉できない．もはなく，消費者個々から体系的に収集されたデータに基や一方的なマーケット・リサーチは通用しなくなり，づき同質でない個々の消費者を把握する方法に変えな「伝統的マーケテイング」は崩壊した．

ければならない．
3．1消費行動モデル

2．通販業のマーケティング

消雪者は，カタログを取寄せる，モノを購入する，通販業が好調である．ネット人口の急増も追い風に問合せをするなど様々な消費行動をする．不足していなっているが，2001年度の売上高は前年度の2．4倍るもの（ニーズ，ウォンツ）を充足するために消費行に膨らみ，収益も上向いている（日本経済新聞社「e動を起こすと考えるのが自然である．

さとう まさはる
NTTコムウェア㈱〒108−6025東京都港区港南2−15−1
5丁2（10）

ところで，おなじような環境にある消費者は結果として同じような消費行動をとることが多い．たとえば，仕事でいつも忙しい人には，もっぱら買い物はネット© 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

通販で済ませるという行動パターンが多い．一般に人こす．前者の例でいえば，解約の原因がわかれば，間の行動様式は，社会的あるいは個人的な属性に大きその原因を除去できるプロモーションを，解約しな影響を受けるので，ニーズやウォンツと消費行動のそうな消費者に対して起こす．
ここで，プロモーションとは，商品やサービス対応関係には，一定の行動ルールがあると考えてみての企画，広告，キャンペーンなどをさしている．

もよさそうである．
このような考えのもとに，消費行動を「行動ルールに媒介されたニーズやウォンツの充足行動」としてモデル化（図1）する．もちろん，同じニーズやウォン

4．データマイニングとはここでデータマイニングについて定義をしておく．

ツを持ち，おなじ環境にある人が異なる行動をとるこマーティングについていえば，データマイニングとは，ともありうるので，基本的にはアバウト性を含んでい消費行動の履歴データから消費に関する知識を発見する．

ることである．その日的によって二つに分けることが
3．2 消費行動モデルに基づくマーケテイング
マーケテイングの憤点は，ニーズやウォンツを正しできる．

① KnowledgeDiscovery

く理解することである．前述の消費行動モデルで考え人間の経験などに基づく発想では到達しにくい

ると，消費行動の結果から逆にたどれば，ニーズやウ特徴やルールの発見を期待して行われる．たとえォンツに到達することができる．観察者が行動ルールば，次のようなものである．

から消費者のニーズやウォンツを追体験するわけだ．

●会員登録後2週間以内の来店頻度が○以上の顧三つのステップに分けることができる．

客は，適切なインセンティブを与えると継続的（D 第1ステップ：行動ルールの発見
消智行勤にはどのようなルールが存在するかをに購入する優良顧客になる．
●不満行動を○週以内に△以上示した顧客は，以発見するステップ．現実の消費行勒の結果に学ぶ後の購買が途絶える．

ことが趣旨であるので，大量のデータ解析が必要

また，発見した知識を通してその原因，なぜそのような行動ルールが現れるのかを探索するきっになる．
（診 第2ステップ：ニーズ，ウォンツの探索発見された行動ルールを通じてその原因となっかけにもなる．

（診 Predictionているニーズやウォンツ，あるいは阻害要因を探発見したルールをもとに生起モデルを作成し，索するステップ．たとえば，解約する人に共通の消費行動を予測する．「不正使用がどの程度発生

ルールがわかれば，解約の原因となっている不涌するか？」，「購買可能性の高い消費者は誰か？」などの原因を理解する見通しが得られる．というような問題の解決を重要視する．

③ 第3ステップ：消費者個々へのプロモーション

しかし，データさえあれば貴重なルールが得られる

プロモーションを起こすべき消費者を把握し，というものではない．とりあえず手に入るデータだけニーズやウォンツを充足するプロモーションを起では説明力に限界がある．データの説明力を高める（種類，畳…）ことが必須である．

5．マーケテイングヘのデータマイニング
ニーズの活用ウォンツ

データマイニングなどのデータ解析法は「個」を対象とするマーケテイングにおいて有用である．具体的な活用法に入る前に，データ解析法について若干考察
社会的属償 慣習等
個人的属性 先天的なもの（人口統計学的A性）
年l令、性別、職業、学歴、収入

後天的なもの
習t■態度、動機付け、学習、知覚、パーソナリティなどをする（表1）．
一般にデータ解析法には方向性により前向き，後向きの二つかある（人工知能学会研究会資料「データ処理サイクルの中でのデータマイニングの位置付け」，

図1消智行動モデル津本周作）．
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ータマイニングは後向き解析に相当する．

（∋ 前向き解析法

観察開始時点に対象の消費集団をニーズやウォ大量の消費行動データから行動ルールを発見す

ンツの仮説に基づいていくつかの群に分類する．

るのには適している．ただし，その原因を追求す

その後，消雪行動を観察し仮説を検証するというるには前向き解析を併用しなければならない．

方法である．この情報収集の流れは，原因→結果マーケテイングにデータマイニングを活かすにはこの因果律にそっており，前向き解析と呼ばれる．

れらの特質を理解しておく必要がある．ここでは次の最終的に正確に原因を追究するには，前向き探索ようなステップを提案する（図2）．

が適している．

（ヨ ステップ1

しかし，消費行動の原因は，あらかじめ適切な収集された消費行動データからデータマイニン仮説を立てることが困難なことが多い．本解析法

グ（後向き解析法）で行動ルールを発見するを適用する場合には事前に仮説が絞られているこ（KnowledgeDiscovery）．とが望ましい．ない場合以外は現実的ではない．

② ステップ2
ステップ1で発見された行動ルールをもとに，（∋ 後向き解析法

消費行動を起こした人，起こさなかった人を対ニーズやウォンツの仮説を立て，前向き解析法に照として両者の要因の有無について比較する方法

より仮説を検証する．また，それらを充足するプである．この情報収集の流れは，結果→原因で因ロモーションを企画する．
③ ステップ3

果律の逆向きとなり，後向き解析と呼ばれる．デ

表1データ解析法
前向き解析法
手順

後向き解析法

仮説立案→データ収集→仮説検証

データ収集→仮説抽出

方向

原因→結果

結果→原因

適した調査

ニーズ、ウォンツの探索

行動ルールの発見

調査コスト

大ボトルネック

仮説立案

調査手法

実験計画法等小
説明力の高いデータの収集
データマイニング

人工知能学会資料：「データ処理サイクルの中でのデータマイニングの位置づけ」（津本周作）を参考に

作成

ステップ1

スタート

商品・サービスション

企画、広告otc

騒客の購買などの消費
行動履歴データを集める†説をターゲットリスト

検定†の方法を計画する†

消費行動履歴データから、行動ルールを抽出

説を立てる

行動予脈デルを作成

図2 マーケテイングへのデータマイニングの活用© 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.

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オペレーションズ・リサーチ

ステップ1で発見された行勅ルールから，消費4）．

者の行動予測モデルを作成し，プロモーション効

このようにして最終的に残った五つの説明変数によ果の高い消智者をターゲティングする（Predic−りクラスタ分けを行った．その結果の一例を図5に示tion）．

す．これらの結果から以下のような行動ルールを導き

ステップ2で企画したプロモーションを，ターだすことができた．

ゲティングした消費者に対して実行する．

（》 購入する全員は入会後，比較的短期間のアクセ

現場で使える有用な行動ルールの発見，あるいはニスが多い．サイトへの期待からアクセスが多くなーズやウォンツの仮説を生成するためには，消智者とることが考えられる．

接している現場の人たちの参画が不可欠である．

（参 入全以前にサイトを訪問したことがある顧客は購買につながる傾向にある．購買をする会員は明6．通販業におけるデータマイニング事例

確な目的を持って入会していることが考えられる．

マーケテイングにデータマイニングを適用した事例（ヨ キャンペーン目的での入会者はほとんど購買にを以下に紹介する．A通販会社は，Webチャネルを結びついていない．言い換えると，購入している主体に順調に登録会員を増やし 数10万人を超える全員は，「購入する」■っもりで入会していること大型通販ショッピングサイトとなった．目下のマーケが考えられる．これまで行ってきたキャンペーン

テイングの課題は如何にして顧客価値を高めるかであは，新規全員の増加を目的に，ある期間内に加入る（表2）．本論文では，紙面の関係で，課題1のスした全員に対しては一律ポイントを与えるというテップ1，2と課題2のステップ3について紹介する．

ものであったが，その見直しの必要性を示唆して6、1課題1のステップ1：行動ルールの発見いる．

ステップ1の目的は，データマイニング（Knowl・これらのルールから，さらに深い仮説として購買すedge Discovery）により「非購買会員」と「購買会る全員はかなりはっきりした期待を持って入会してい員」はどのような行動の違いがあるのかを明らかにする可能性が高いことを示している．また，入会後の適ることである．ニューラルネットワークを用いて「非当な時期に，Webログから次のような情報を読み取購買全員」と「購眉全員」をクラスタに分ける方法をれば，有望な全員を識別できる可能性も示している．

とった．有用な行勤ルールを導くため，マーケテイン・アクセス数（入会後1週間程度でもある程度把握

グ担当者との7●レインストーミングを通してより説明可能）力の高い変数を求める工夫をした（図3）．しかし，・入会前の訪問有無

このような方法をとると大量の説明変数ができ上がる・キャンペーン関連コンテンツへのアクセス割合

ため，有効なものを絞り込むことが重要になる（図表2 A通販全社におけるマーケテイング課題
課題1

課題2

購買実績のない「非購買会点J か「への内容ら購買会旦」転換を促す。

ステップ1

マーケテイングの進め方「非購買会良」と「膜寛会員」の ル

行動ールを発見する。

する。

「非購買会負」のニーズやウオ 「一回購買会且Jのニーズやウオンツを発見する。
ンツを発見する。
「購買会鼻」に移行しやすい

ステップ3 「非購箕会員」に、ニーズやウオ ンツの充足プロモーションを行う。

2002年9月号

r一回のみの爛層会員」と「継続「継続購買会負」に移行しやす充足プロモーションを行う。

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（13）5丁5データ準備

図3 データマイテング・プロセス概要（課題1のステップ1）／／／〆岬叫、＼＼デー細り．欄間関係チェック
集計した説明変数の偏り（同一値の割合．0の決定本による義約有効性（有意確率にて判断）を元に絞込みを行う

図4 説明変数の集約

6．2 課題1のステップ2：ニーズ，ウォンツの探索のキャンペーンの他に，入会時の期待の内容を正しくステップ1で得られた行動ルール，およぴそれらか把捉し，それを充足する新たなキャンぺ−ンを検討すら導かれたより深い仮説から，ニーズやウォンツ探索の糸口が見えてきた．「A通販全社に対して明確な期待感を持って入会する人が購買に至る」ので，これまることにした．

まず仮説を検証するため，入会動機をアンケートで調べることにした．集まったアンケートの回答と，非でのような一律ポイントを与える新規全員獲得のため 購買会員と購買全員の間にはどのような相関があるか© 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.

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上のグラフにおいてひとつの円がそれぞれひとつのクラスタを表す．

図5 クラスタリング結果の一例（分析アルゴリズム：Cohonen8×6）
データ準備

説明変数集計項目検討
ビジネステーマ選定

行動バターンの違いを表現できる項目を考える

冨克明変数集計

説明変数集

考えた項目を実際のデータに当てはめる（＝変数）変数の作成 ㊧串㊨変数の取捨選択

たくさんのアクセス㊧㊨㊨⇒1ケ月の飴アクセス数

深夜に使う人⇒23−8時までのセッション蝕

⇒㊨……

†亡しい人
⇒平均滞在時間

統計的検証、クレンジング

システム環境準備

⇒●＠●
㊨…・…‥

・Wモbログ・受注データ

図6 データマイニング・プロセス概要（課題2のステップ3）

を，ニューラルネットワークを用いて分析した．の購買履歴から，全員と商品の関連分析を行い，商品その結果，有効であった説明変数の中から，入会時充実のヒントを得るとともに，全員に対するリコメン点で「買いたい商品があるかどうか」が入会後の購眉ドモデルを作成することにした．これらは前向き解析に大きな影響を持つことがわかった．しかし，これだ法により行ったが，紙面の都合上詳細については割愛

けでは十分ではない．そこで，さらに購眉全員の過去する．

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2002年9月号（15）5〃

6．3 課題2のステップ3：会員ターゲティングの数と，その範囲に含まれる実際に「継続購買会員」

ステップ3の目的は，データマイニング（Predic−になった全員の数をもとにモデルの予見効果をグラフtion）により「1回のみ購買全員」と「継続購買会化することができる（図7）．横軸は，スコアの高い員」の行動の違いを手がかりに「購買会員」の中でも全員からⅩ％を選び，縦軸はその中で「継続購買会「継続購買会員」になりやすい会員をターゲティング員」になった会員の割合がY％であることを示してし，プロモーションを行うことである．

いる．スコア上位10％で見ればランダムで選んだ場

まず，ロジスティック回帰法を用いて「継続購買会合に比べて約3倍にアップしていることがわかる．こ員」へのなりやすさ（確率）を定量化する予見モデル

れが予見の能力である．筆者らの手がけた事例では，を作成した．ステッ701と同様に，マーケテイング担2−3倍程度であれば実用上はほぼ十分である．

当者とのブレインストーミングを通してより説明力のこのモデルを用いればプロモーション対象会員個々高い変数を求める工夫をした（図6）．のスコアを計算できるので，全員個々の期待購買額が「継続購買会員」へのなりやすさのスコアyは下記計算できる．これからプロモーションの会員一人あたのように表される．れ，エ2‥・は説明変数，れ∂2…は定りの費用を差し引いて全員個々に費用対効果を計算し，数である（表3）．確率はこれをロジット変換して求プ．ロモーションを行うべき全員を選び出す．
また，予見した会員を二つのグループに分け，一方める．には実際にプロモーションを行い，もう一方は二回目

y＝∂lJl＋み2ユ：2＋占3J3＋…十∂。

予見モデルの予見能力は，過剰適合や不足適合のなの購買を起こすかどうかを，放置テストしてみた．そいベストのモデルを選択したあと，過去に「継続購買の結果，時間が経つに従い，放置した会員が実際に購会員」になった会員のデータ（評価用データ）を用い買をする様子が観察でき，事前の評佃結果とほぼ同じて評価する．モデルで予見したあるスコア以上の会員予見能力を確認できた（図8）．

表3 ロジスティック回帰法の説明変数
内容

±ム打力

一刀．390027 × 8しDATE

2000／g／30から最終アクセスまでの期間

鴫．了0963g x WZ＿FLG＿1

クレジットカードの使用＋1．138861× WZ＿FLG●2 周辺機器の購入＋0，83599了 × WZ＿紙A＿05○×によるインターネット接続＋0．284970 ×WZ＿KYL5

キャンペーン期間に対象商品を購入＋0．104530 × WL10GAC

入会後1週間でのお買得関連コンテンツへのアクセス致−0．1g9946 × WL13GAC

入会後1週間でのキャンペーン関連コンテンツヘのアクセス致十5．683743 × WL13GDAC 入会後1週間でのキャンペーン関連コンテンツヘのアクセス数割合−0．079902 × WL31JAC

入会後3セッションでの通常商品のバスケット投入数＋0．232ヰ36 × WL39GSC

入会後1週間でのリスト（NEW）へのセッション数−0．561609 〉く WL39GDSC 入会後1週間でのリスト（NEW）へのセッション散剤合＋0．204942）く WL40蝕C

入会後1週間でのリスト（HOT）へのセッション数

一■．206977 × WL401AC

入会後1セッションでのリスト（HOT）へのアクセス数−0．688498 x WL42GDSC 入会後1週間でのリスト（商品X）へのセッション致割合
・〃．064337 × WL45GAC

入会後1週間でのリスト（商品Z）へのアクセス数＋0．853018 × WL．45GDSC 入会後1週間でのリスト（商品Z）へのセッション数割合＋0．834047 x 肌＿48GDSC 入会後1週間でのリスト（商品U）へのセッション数割合＋0．311812 × 札75JS（：入会後3セッションでの全コンテンツヘのセッション数＋8．055190 × WLOllSC

最終セッションから10日間でのトップページヘのセッション数＋8．458405 × WLOllDSC 最終セッションから10日間でのトップページへのセッション数割合＋0．312513）く ⅥL131SC

最終セッションから10日間でのキャンペーン関連コンテンツへのセッション致−14．41880 xl肌＿211DAC 最終セッションから10日間での検索リストヘのアクセス数割合＋9．011233 x 帆．361DAC 最終セッションから10日間でのリスト（2ページ目）へのアクセス数割合＋2．了07558）く WL．503【〉SC 最終セッションから30日間でのリスト（商品U）へのセッション数割合−3．丁57865© 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.

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帆 帆 帆 鍋 肌 鍋 肌 m 9〇．8〇．犯 6〇． 5〇．他

称ゴ可亜由古岳盛

30．0％

20．0％

10．0％

0．0％

0．0％ 10．0％ 20．0％ 30．0％ 40．0％ 50．O1 60．仇 70．0％ 80．0％ gO．肌 100．0
スコア上位会見比率

一丁argetApproach−R8ndomApproach

図7「継続購買全員」予見モデルの予見能力
r2000／10／14」までの2件目購入者「2000／10／31」までの2件目購入者「2000／12／3りまでの2件目購入者「2000／2／28」までの2件目購入者

特に，顧客との関係をデータに基づいてマネジメント

7．最後にすることは，金融業，流通小売業，通信業などの業種

データマイニングに対する関心は，これまでの技術を問わない共通の課題になりつつある．広い意味では的な可能性についての議論から具体的にどのような用CRMであろうが，CRMにはコールセンタでの応対途にどのように活用するのかに移ってきたように思う．

マネジメントなども含まれているので，我々はこれを© 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.

2002年9月号（17）5丁9消費者を把接して，日本型の「顧客管理」を作ってい「顧客管理」と呼んで区別している．
欧米の顧客モデルをそのままあてはめられても日本の顧客は違和感を覚えるであろう．データから正しくくことが求められている．このような用途にデータマイニングは，大きな役割．を期待されている．

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