その他の研究業績等に関する事項

基本情報

氏名 金城 敬太
氏名(カナ) キンジョウ ケイタ
氏名(英語) Kinjou Keita
所属 大学 ビジネス
職名 准教授
researchmap研究者コード
researchmap機関

翻訳書、学会発表、講演、作品等の名称

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

単・共の別

共著

発行又は発表の年月

2023/09

その他の分類

学会発表

発行所、発行雑誌等又は発表学会等の名称

人工知能学会 第129回 知識ベースシステム研究会

概要

In this study, we proposed a formal definition and method for analyzing the customer journey, which has recently been used to analyze consumer behavior. Specifically, we defined the customer journey as a type of series data. We measured the distance between series using the new distances based on the Levenshtein distance and proposed clustering, nonparametric regression methods based on this distance. The results of the validation on actual data showed that the proposed method is valuable for pattern detection and forecasting. These findings can be used to analyze consumption behavior in the future.