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レコメンデーションに誘導されやすい顧客を抽出する吉兆度方式の効率化
○高島隼也，高山 毅，村田嘉利，佐藤永欣，加藤大樹（岩手県大）
近年、売り上げの向上を目的とする「レコメンデーション」への注目が高まっている．レコメンデーションとは，商品や顧客ごとの特性に注目して，購入される可能性が相対的に高い商品を，店側からプッシュ型サービスとして顧客側へお勧めするものである．著者らの研究グループでは、レコメンデーションに誘導されやすい顧客の抽出方式として、吉兆度方式を提案している.本稿では、この吉兆度方式の効率化をはかる.具体的には、「RFM分析と吉兆度方式の融合」、「顧客を年齢層や性別で分離することによるレコメンデーションヒット率の向上」、「誘導側品番の先決めによる、ビジネスとしての可用性の向上」等を行い、実験を通じて評価する.