主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 第34回全国大会(2020)
回次: 34
開催地: Online
開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12
大阪大学 産業科学研究所 産業科学AIセンター
株式会社電通デジタル
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
顧客生涯価値（LTV）は顧客評価における重要な指標であり，LTVを正確に予測することで顧客に対しより適切なマーケティングを行うことが可能になる．本稿では，購買ログデータを対象とし，顧客ID，商品ID，時間の組みで表されるイベントシーケンスから潜在的な購買特性を発見し，それらに基づくLTV予測を行うための手法を提案する．実データを用いた実験では，提案手法が与えられた購買ログの中から有用な購買特性を発見し，従来手法よりも高い精度でLTV予測を行うことを確認した．
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら
