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カンファレンス (国内) アップリフトモデリングに基づく費用対効果の高いクーポン配布対象者の決定法
政廣 蓮, 土岐 佳輝
2024年度 人工知能学会全国大会 (第38回) (JSAI2024)
2024.5.28
インターネットの普及に伴い，電子商取引(EC)は著しく進展し，巨大な市場を開拓した．総務省によると，世界中でのECの売上金額は4.25兆ドルに達し，今後も増加することが予想される．EC関連の企業は顧客獲得のために施策を講じてきた．割引クーポンは顧客獲得のための有効的な手段である．従来の研究により，クーポンがユーザーの購買意欲を高めることが確認された．しかし，クーポンの配布には有益なことだけではない．クーポンの使用により生じる割引額は，クーポンの提供者側が補填する必要があり，収益を減少させる．さらに，クーポンの配布の仕方は予算により制限される．こうした理由から，我々は費用対効果の高いクーポンの配布方法を考案することを目的とした．本論文では，アップリフトモデリングに基づく費用対効果の高いクーポンの配布方法を提案した．提案手法は機械学習により推定された費用対効果の指標をもとに，クーポン配布対象者を決定する．クーポン配布のシミュレーションを行い，既存の配布方法と比較することで，我々の提案手法が有効であることを示した．
Paper :
アップリフトモデリングに基づく費用対効果の高いクーポン配布対象者の決定法
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