比例ハザード性を仮定した混合分布による購買履歴データの分析

摘要

Retail discounts are widely implemented at stores and e-commerce sites (EC sites). We propose a new mixture distribution model for classifying customers based on their reactions to discounts. For a mixture distribution with an ordered structure, a proportional hazard model is a natural fit. Using a bootstrap method, we evaluate the estimators obtained by an expectation-maximization (EM) algorithm. The usefulness of the proposed model is tested by analyzing the EC sites' purchase history data. Evaluation using recency/frequency/monetary (RFM) analysis reveals a cluster of good customers characterized by a high probability of buying discounted items.%値引きは小売店，ECサイトで広く行われる施策である.本研究では混合分布を用いて，セール品の購買しゃすさという観点から顧客を分類する新しいモデルを提案する.順序の構造のある混合分布に対しては，比例ハザードモデルを自然に用いることができた.パラメータ推定にはEMアルゴリズムを用いる.推定量の性質については，ブートストラップ法を用いて評価した.提案モデルの有用性はECサイトの購買履歴データの分析を行うことで示す.セール品への反応という観点から顧客を分類することで，興味深い知見が得られる.RFM指標で評価した結果，従来バーゲンハンターとして忌避されがちな，セール品を購入する確率の高いクラスタが，相対的に優良な顧客となることが示唆された.