顧客成長を促す施策立案のための特徴転移型クラスタリングモデル

DOI IPSJ

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近年，顧客に様々な特典を提供し，企業と顧客の良好な関係を築くためのツールとして，購買金額に応じて顧客にポイントが還元されるポイントカードシステムが広く普及している．現在では，従来のポイント専用カードにクレジット機能が追加されたクレジット機能付きポイントカードも利用されるようになった．クレジット機能付きポイントカードの所持ユーザ（クレジットユーザ）は，ポイント専用カードの所持ユーザ（ポイントユーザ）に比べて，ポイントが蓄積されやすく加盟店の利用増加が見込まれる．そのため，ポイント専用カードからクレジット機能付きポイントカードへの切替えを促す様々な施策検討の際に施策対象のポイントユーザを，どのクレジットユーザのセグメントにステップアップしてもらうのかを明確にすることができれば，施策対象群の特定とともに切替え促進に向けたより効果的な施策の検討が可能になると考えられる．そこで，本研究では，切替え施策立案に向けて，クレジットユーザをカード利用傾向からクラスタリングし，得られたクレジットユーザの各クラスの特徴を転移させることで，ポイントユーザをクラスタリングする手法を提案する．提案手法では，クレジットカードの各ユーザクラスに，特徴が類似しているポイントユーザを対応させることで，クラス別の施策立案を強力に支援することが可能となる．最後に，提案手法を実際の購買履歴データに適用し有用性を示す．

In recent years, the point card system has been widespread as a tool for building good relationships between companies and customers by the special favor. Some of companies provide point cards with credit card function for their customers. Compared to users of point card, users of point card with credit card function are more likely to become good customers. Therefore, when we consider various measures to encourage users to switch from point-only cards to point cards with credit functions, if we can clarify that what kind of the credit user segment the point-only card user will step up, it will be possible to identify groups and consider more effective measures to promote switching. In this study, we propose a method for planning of user switching measures. First, we cluster the card usage tendency of credit users. Then, we transfer the obtained credit users' characteristics of each class to the point users for clustering. In our proposal, it is possible to strongly support policy planning for each class by associating point users with similar characteristics with each class of credit users. Finally, we clarify the effectiveness of our model by using actual data.

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