1. Confidential :Discussion purpose only
Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
機械学習とオペレーションズリサーチによる
ポイント付与最適化
日本オペレーションズ・リサーチ学会
2017年秋季研究発表会
2017年9月14日
ヤフー株式会社
*瀬賀信一郎 山中勇紀 野村知加
2. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P2アジェンダ
自己紹介
ポイント付与施策の課題
提案手法
シミュレーション結果と実配信結果
まとめ
6. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P6ポイント付与施策が流行
ポイントを付与して、購入やサービス利用を促進する施策
代金の一部にポイントを使ってお金を使わせようとする
期間限定ポイントで一定期間内に利用を促進する施策もあり
従来手法
全ユーザに一律一定のポイントを付与
7. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P7目的に応じて効率良くポイントを付与したい
ユーザによってポイント付与の効果が異なる
ポイントを貰わなくても利用するユーザ
僅かなポイントを貰えば利用するユーザ
多くのポイントを貰わないと利用しないユーザ
・・・・
効率良くポイントを付与して目的を達成したい
総購入金額の最大化
購入者数を最大化
新規購入者数を最大化
・・・・ 今回ご紹介
9. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P9今回ご紹介する問題設定
ユーザ毎に付与するポイント数を変える
500, 300, 100, 3, 0(付与しない)の5種類
制約条件
全ユーザに付与する合計ポイント数が決っている(予算制約)
新規購入者数を最大化する
1年以内Y!ショッピングで購入していないユーザを”新規購入者”
“顧客育成”として、”新規購入者”を最大化してシェアを拡大
10. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P10機械学習×オペレーションズリサーチ
機械学習により、ユーザ毎に各ポイント付与時の購入確率算出
ORにより、予算制約の下、購入確率の総和を最大化する
購入確率の総和を最大化
11. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P11ユーザ毎に各ポイント付与時の購入確率算出
Support Vector Machine (SVM)による購入予測モデル構築
500, 300, 100, 3, 0(付与しない)の5種類の購入予測モデル
学習データ収集
ランダムに5種類のポイントを未購入者に付与したデータを収集
予測モデルの素性(約200種類)
サービス毎のサイト閲覧回数,保有ポイント数,年齢,性別,・・・
正解データ
“購入した/購入しない”(正例/負例)の2値
SVMのスコアをシグモイドフィッティングして確率値に変換
確率の平均値、正例/負例の割合を一致させる
)}(exp{1
1
BSVMScoreA
P
SVMScore
P
12. Confidential :Discussion purpose only Copyright (C) 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
P12検索連動型広告の予算消化最適化問題
バイナリ変数による整数線形計画問題として最適化
GNU Linear Programming Kit (GLPK)を利用