情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

インターネット上に公開されているWEBサイトの複雑化・大規模化が進み、WEBが人々の日常的に利用する重要な情報獲得源の一つとなっている。そのような発展の中でPC事業者は、年齢等の基本的な顧客情報だけではなく、ユーザがWEBページをクリックした際のWEBサーバーに送られるリクエストにより、「何秒サイトを閲覧したか」「どのブラウザで閲覧したか」などのWEBログデータを得ることができる。WEBログデータはユーザのニーズを知る手がかりの一つとして注目されており、顧客の行動を予測する際は、基本的な顧客情報やWEBログデータを用いることで分析が行われている。
しかし、機械学習等での顧客の解約行動の分析は解約・継続の判定や状態の分析しかできず、顧客の解約行動のプロセスを判断することはできない。
そこで本研究では、エージェントモデルシミュレーションシステムを構築し、顧客データ・外部的要因を踏まえシミュレーションを行うことで、顧客の解約行動を明確なものにすることを目指す。