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| 日本マーケティング学会 カンファレンス・プロシーディングス Vol.13 |
| ベイジアンネットワークを用いた分類条件別購買傾向の分析 |
| 村松 康汰 千葉工業大学 博士後期課程 |
| 武田 善行 千葉工業大学 准教授 |
| 加藤 和彦 千葉工業大学 教授 |
| 発行： |
| 分類：一般報告 |
| 掲載形態：フルペーパー |
| 要約 ： マイクロマーケティングでは顧客の詳細なニーズを把握する為に大規模データを用いたデータマイニングが盛んに行われている。顧客関係管理はRFM分析等の分析手法を用い顧客満足度向上による収益増加を目的として行われている。 本研究では顧客細分化を行う事でRFM 分析の精度向上を図る為，顧客クラスタ毎の購買傾向について四半期毎に商品カテゴリ別ベイジアンネットワークを用い因果関係を明らかにする。また，分類条件別に比較を行うことで，詳細な因果関係を明らかにすることを目的とする。 分析は販売履歴データを対象に，製品別に購買頻度と購買金額が上位20%の顧客に対しクラスタ分析を用い分類し分析を行った。結果として，各クラスタを四半期ごと分析する事で季節性を考慮した購買傾向を明らかにした。顧客細分化を行う事で詳細な購買傾向の分析が可能である可能性が示唆された。 |
| キーワード ： 顧客関係管理 RFM分析 クラスタリング |
| ページ ： pp. |
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