講演情報
[5Yin-A-23]オンライン旅行代理店におけるポイント付与キャンペーンの売上アップリフト予測
〇孫 冀恒1、鹿島 久嗣1、竹内 孝1、新 恭兵1、松井 諒生2、吉住 宗朔2、梅谷 俊治2 (1. 京都大学、2. 株式会社リクルート)
キーワード：
アップリフトモデリング、ゼロ過剰モデル、マーケティング効果予測
本研究では，オンライン旅行代理店（OTA）における宿泊予約促進を目的としたポイント付与キャンペーンの効果を，ユーザー単位で予測する手法を提案する。OTA では，ユーザーごとにポイント付与の有無や付与量を調整することで効率的なマーケティング施策が可能である一方，その効果を事前に正確に予測することは容易ではない。本研究では，ポイント付与による宿泊予約売上の増分を予測するためにアップリフトモデリングを適用する。宿泊予約売上は，予約が行われなかった場合には 0 となるため，ゼロ過剰な分布を持つという特徴がある。この性質を考慮し，本研究では，予約の発生確率を予測するモデルと，予約が発生した場合の売上額を予測するモデルを組み合わせたゼロ過剰アップリフトモデルを構築する。提案手法では，ポイント付与による予約確率の変化と売上額の変化を個別に推定し，それらを統合することで，予約売上額の期待値におけるアップリフトを推定する。実データを用いた実験の結果，予約売上額のアップリフトを直接予測する従来手法と比較して，提案するゼロ過剰アップリフトモデルはアップリフト効果を向上させることを示した。