[1G5-OS-13c] OS-13

6:25 PM - 6:40 PM JST(9:25 AM - 9:40 AM UTC)

[1G5-OS-13c-04] Predicting Conversion Rates in Sales Calls with a Two-layer Additive Risk Model

〇Honoka Yamashita¹, Naoki Nishimura², Yufu Kasahara², Shunsuke Kanemitsu², Yuchi Matsuoka², Shunnosuke Ikeda¹, Noriyoshi Sukegawa³, Yuichi Takano¹ (1. University of Tsukuba, 2. Recruit Co., Ltd., 3. Hosei University)

Keywords:

outbound sales calls,conversion rate prediction,shape constraints,model interpretability

営業活動における成約率予測は，少数の正例しか含まれない不均衡データから有望な顧客を特定する難易度の高いタスクであり，実務導入には「高精度な予測」と現場が納得できる「解釈性」の両立が求められる．信用リスクの推定の目的で提案された二層加法リスクモデルは，ドメイン知識を活用した形状制約付きの二層のニューラルネットワークであり，各変数の寄与を可視化でき解釈性に優れている．一方で，形状制約として数値変数の単調性しか考慮されておらず，形状制約の決定にドメイン知識を要する点に課題がある．そこで本研究では，営業架電の成約率予測を目的として，改良型の二層加法リスクモデルを提案する．本手法は，JSダイバージェンスを用いた最適ビニングによる数値変数の閾値決定と形状制約の同定，および階層的クラスタリングによるカテゴリ集約を，いずれもデータから自動的に学習する．公開データを用いた数値検証では，提案手法は高い解釈性を維持しながら比較手法と同等の予測精度を達成した．