マセマティカ エテルナ
オープンアクセス

概要

顧客行動、解約、コンバージョンのモデル化と予測に人工知能と機械学習を適用する研究

アルデリック・ピエール*

デジタル企業は、商品、製品、サービスの重要な提供者となり、従来の市場に取って代わるようになっています。このビジネスの成長により、顧客基盤を拡大し、収益を増やすために、デジタル企業間で熾烈な競争が繰り広げられています。この目的のために、デジタル企業は現在、新規顧客を獲得することの重要性を認識しており、さらに重要なのは、新規顧客の獲得は既存顧客の維持よりもコストがかかるため、既存顧客を維持することです。そのため、e 企業は、顧客との強い絆を構築し、解約の可能性のある顧客を予測し、潜在的な解約者に対して積極的な行動をとるためのあらゆる取り組みを支援するために最善を尽くしています。

本稿では、潜在的な顧客離脱予測と、購入せずに電子企業から離脱する傾向のある訪問者の予測の両方を実行する時系列マルコフモデルに基づくフレームワークを構築します。マルコフモデルは、データの時間的パターンの状態を観察できる統計モデルです。提案モデルは、「RecSys2015」と呼ばれる公開データセットに実装され、その結果をベンチマーク用の他のアルゴリズムと比較します。