新しいレーベンシュタイン距離を用いたカスタマージャーニーのパターン抽出と予測

人工知能学会 第129回 知識ベースシステム研究会

本研究では、近年消費者行動の分析に用いられているカスタマージャーニーについて、形式的な定義と分析手法を提案した。具体的には、カスタマージャーニーを系列データの一種として定式化した上で、レーベンシュタイン距離に基づく新たな距離指標を用いて系列間の距離を測定し、この距離に基づくクラスタリング手法およびノンパラメトリック回帰手法を構築した。実データによる検証の結果、提案手法はパターン検出および予測の双方において有用であることが示された。これらの知見は、今後の消費行動分析への応用が期待される。
共同発表者（記載順）：金城 敬太, 中澤 佑唯