お知らせ

成約率予測モデルに関する論文が第19回FIT情報科学技術フォーラム公演論文集に掲載

過去企画へのオーバーフィッティングを回避した成約率予測モデルの構築

第19回FIT(Forum on Information Technology)情報科学技術フォーラム公演論文集に、有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクス所属の毛利 研、深澤 信也らが執筆した論文が掲載されました。

■掲載論文

Construction of conversion rate prediction model which avoids overfitting to past events
過去企画へのオーバーフィッティングを回避した成約率予測モデルの構築

執筆:毛利 研、深澤 信也、他4名

本論文では、四半期ごとに実施された過去約1年間分のDM(ダイレクトメール)企画で商品を案内した顧客データを利用して、商品案内後のある一定期間(Delayed feedback)にその内容に紐づく契約の成約が期待される確率を算出する成約率予測モデルを提案しています。この予測モデルは、以下の課題を解決したことが新規性として挙げられます。

  • DMを発送する企画内容は毎回同様のものではなく、送付先の性質や件数が一定程度異なるため,単純にモデルを構築すると,過去における特定の企画にオーバーフィッティングする。
  • 事前の調査にて、企画毎に繰り返しDMが送付される対象者については成約率の低下が判明していたため、企画を独立に考えると想定通りに成約率が向上しない可能性がある。

なお、本論文にて構築した予測モデルは特定業界に限らずDMメールを送付する多くの企業にも参考となるもので、先に挙げた課題はDMに限らずe-mailやアプリのプッシュ通知にも適応できるものです。

 

■掲載誌

第19回FIT情報科学技術フォーラム公演論文集、情報論的学習理論と機械学習(2)、F-009、(2020)

関連リンク:https://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2020/FIT2020_program/data/html/abstract/F-009.html(外部サイト)

Deloitte Analyticsトップページへ戻る

サービス内容等に関するお問い合わせは、下記のお問い合わせフォームにて受付いたします。お気軽にお問い合わせください。

オンラインフォームより問い合わせを行う

お役に立ちましたか?