論文の概要: A Hybrid Statistical-Machine Learning Approach for Analysing Online
Customer Behavior: An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02255v1
- Date: Thu, 1 Dec 2022 19:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 19:21:49.327722
- Title: A Hybrid Statistical-Machine Learning Approach for Analysing Online
Customer Behavior: An Empirical Study
- Title（参考訳）: オンライン顧客行動分析のためのハイブリッド統計的・機械学習アプローチ:実証的研究
- Authors: Saed Alizami, Kasun Bandara, Ali Eshragh, Foaad Iravani
- Abstract要約: 我々は、中国最大のオンライン小売店であるJDにおいて、特定の商品カテゴリーに対する454,897人のオンライン顧客行動を分析するハイブリッド解釈モデルを開発した。
以上の結果から,顧客の製品選択が約束される納期に無関心であることが分かるが,この要因は顧客の注文量に大きな影響を及ぼす。
特定のディスカウントアプローチがより効果的である製品クラスを特定し、異なるディスカウントツールの使用を改善するためのレコメンデーションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.126171264016785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply classical statistical methods in conjunction with the
state-of-the-art machine learning techniques to develop a hybrid interpretable
model to analyse 454,897 online customers' behavior for a particular product
category at the largest online retailer in China, that is JD. While most mere
machine learning methods are plagued by the lack of interpretability in
practice, our novel hybrid approach will address this practical issue by
generating explainable output. This analysis involves identifying what features
and characteristics have the most significant impact on customers' purchase
behavior, thereby enabling us to predict future sales with a high level of
accuracy, and identify the most impactful variables. Our results reveal that
customers' product choice is insensitive to the promised delivery time, but
this factor significantly impacts customers' order quantity. We also show that
the effectiveness of various discounting methods depends on the specific
product and the discount size. We identify product classes for which certain
discounting approaches are more effective and provide recommendations on better
use of different discounting tools. Customers' choice behavior across different
product classes is mostly driven by price, and to a lesser extent, by customer
demographics. The former finding asks for exercising care in deciding when and
how much discount should be offered, whereas the latter identifies
opportunities for personalized ads and targeted marketing. Further, to curb
customers' batch ordering behavior and avoid the undesirable Bullwhip effect,
JD should improve its logistics to ensure faster delivery of orders.
- Abstract（参考訳）: 従来の統計的手法を最先端の機械学習技術と組み合わせて、中国最大のオンライン小売店であるJDで、特定の商品カテゴリーの顧客454,897の行動分析を行うハイブリッド解釈モデルを開発した。
多くの機械学習手法は、実際には解釈可能性の欠如に悩まされているが、我々の新しいハイブリッドアプローチは、説明可能な出力を生成することで、この問題に対処する。
この分析は、顧客の購入行動に最も大きな影響を与える特徴や特徴を特定することを含み、それによって、高いレベルの精度で将来の販売を予測し、最も影響のある変数を特定できる。
以上の結果から,顧客の製品選択が約束される納期に無関心であることが分かるが,この要因は顧客の注文量に大きな影響を及ぼす。
また, 各種ディスカウント方式の有効性は, 特定の製品とディスカウントサイズに依存することを示した。
特定のディスカウントアプローチがより効果的である製品クラスを特定し、異なるディスカウントツールのより良い使用を推奨する。
異なる製品クラスにおける顧客の選択行動は、主に価格によって行われ、顧客層によっても少なくなる。
前者は、いつ、どのくらいのディスカウントを提供するべきかを決める際に注意を喚起するが、後者はパーソナライズされた広告とターゲットマーケティングの機会を特定する。
さらに、顧客のバッチ注文動作を抑制し、望ましくないブルホイップ効果を避けるため、jdは注文の迅速な配信を確保するためにロジスティクスを改善しなければならない。
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