B2B eコマースにおけるバイヤー行動の予測

今日の世界では、ビジネスは製品の売買にオンラインプラットフォームをよく利用してるね。特にB2Bコマースでは、企業同士で取引するから、消費者から直接買うことは少ない。インドみたいな国では、買い手と売り手の間に強い関係や信頼、信用の取り決めを築くことが成功の鍵なんだ。多くのeコマース企業はテレコーラーとか営業の人を使って、買い手との関係を管理したり、製品をアピールしたりしてる。買い手がいつ注文を出すか予測することが、企業の成長や競争力維持、テレコール資源の効率的な管理にとってめっちゃ重要なんだよね。

#買い手の行動を予測する重要性

お客さんがいつ買い物をするかを理解することで、企業のパフォーマンスに大きな影響を与えることができる。顧客のロイヤリティを保つためには、ビジネスがどれだけ彼らの体験を簡素化できるか、質の高いサービスを提供できるかにかかってる。デジタル時代は企業にデータの宝庫を提供してくれて、顧客の行動や好みを追跡できるんだ。

多くの企業はテレコーラーを使って、お客さんに再購入の可能性がある製品を思い出させたりしてる。でも、過去の注文から将来の購入可能性を特定するのが大きな課題なんだ。これが売上を最大化し、資源を効率的に使うために必要なんだよ。

#研究と方法論

研究によれば、お客さんは時間とともに似たような購買パターンをたどるみたい。日用品でも電子製品でも同じ。過去の購入履歴に基づいて、特定の買い物をする可能性を予測する方法がいくつか提案されてる。この研究では、XGBoostという機械学習手法とポアソンガンマモデルという統計モデルを組み合わせたユニークなアプローチを取ったよ。

目的は、次の2日間にどのお客さんが注文を出す可能性が高いかを予測すること。XGBoostは予測タスクでの信頼性が高いことで知られてて、ポアソンガンマモデルは買い手の購買習慣やそのタイミングを分析するのに役立つ。これらの2つの手法を組み合わせて、お客さんの注文可能性に基づいてランク付けしたリストを作ることで、予測の精度を向上させることができるんだ。

#会社の背景

ウダーンはインド最大のB2B eコマースプラットフォームで、テクノロジーを通じて貿易を変革する目的で設立された。電子機器から食料品まで、さまざまな分野で運営されていて、ウダーンは300万人以上の登録ユーザーと、インドの900以上の都市に約30,000のベンダーをつないでいる。毎月何百万もの取引を扱っている。インドの伝統的なB2B市場では、デジタルプラットフォームにあまり慣れていない都市部と農村部のバイヤーが関わっている。

この競争が激しい環境で成功するために、ウダーンは顧客の注文を手助けし、プロモーションについて知らせるために大規模なテレコーラーのチームを雇ってる。だから、顧客の行動を理解して、これらの担当者の効果を高めることがすごく重要なんだ。

#予測モデル: XGBoostとポアソンガンマ

私たちの研究の主なタスクは、次の2日間に顧客がどれだけ製品を買う可能性があるかを測ることだった。取引が時間とともにどう変わるかを学ぶために、2日間のインターバルを使った。XGBoostモデルは、その精度で知られる木ベースのモデルで、顧客の購入決定に直接影響を与える重要な特徴を選んだ。たとえば、特定のアイテムをどれくらいの頻度で買うかってことね。

私たちの方法では、XGBoostとポアソンガンマモデルを組み合わせて、継続的な購買行動とリピート購入の頻度との関係を考慮した。これにより、異なるグループの顧客の行動をよりよく理解できるんだ。

#モデルのスタッキング

XGBoostとポアソンガンマモデルを使って、スタッキングと呼ばれるシステムを作ったよ。スタッキングは、いくつかのモデルの出力を最終的な予測に組み合わせるんだ。今回は、ロジスティック回帰モデルを使って、両方の予測エンジンからの結果を組み合わせた。

最終モデルは、XGBoostからのスコアを取り入れ、誰が購入する可能性が高いかを予測し、ポアソンガンマモデルからは個別の購買行動に関するインサイトを得る。これらの2つの情報源を組み合わせることで、各顧客の注文を出す可能性をよりよく評価できるんだ。

#データ収集と処理

ウダーンの広範なデータベースからデータを使って、お客さんの購入を時間的に反映した情報を得た。データは、顧客の行動と注文の関係を正確に表すように調整された。クラスの不均衡もあって、ある結果（購入しなかった顧客）が別の結果（購入した顧客）よりも圧倒的に多かった。

この問題を解決するために、全体のデータの質を維持しつつ、各グループのサンプル数をバランスさせる技術を使った。この丁寧な処理によって、信頼できる分析ができて、モデルの予測力を向上させることができたんだ。

#モデルのパフォーマンス

XGBoostモデルのパフォーマンスは、顧客の行動を予測する効果を測るためにいくつかの指標を使用して評価された。モデルの設定を系統的にテストし、調整することで、AUCスコアという一般的な予測モデル評価方法で良い結果を得たよ。

スタッキングモデルを最適化したら、パフォーマンス指標が向上して、私たちのアプローチの正当性がさらに確認された。最終結果では、スタックモデルが単独のXGBoostモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、機械学習技術と従来の統計的アプローチを組み合わせるメリットが明らかになったんだ。

#実際の応用

モデルの効果を確認した後、顧客とのインタラクションに実際の結果を適用するフェーズに進んだ。3週間の間、モデルを使って、購入の可能性が高い顧客をターゲットにするテレコーラーをサポートしたよ。顧客を買う可能性に応じて分類して、テレコーラーが注文を出す可能性の高い人に焦点を当てられるようにした。

コンバージョン率、つまり連絡を受けた顧客のうち、実際に購入した割合は、このターゲットアプローチによってかなり改善された。以前のシステムでは控えめなコンバージョン率だったが、新しいモデルの導入によって大幅に増加し、データ主導の戦略が販売プロセスを改善できることを示しているんだよ。

#結論

要するに、顧客の購買パターンを理解するのは、特にB2B eコマース業界の企業にとって重要なんだ。XGBoostのような高度な予測モデルを採用して、ポアソンガンマモデルと統合することで、ビジネスは買い手の行動についての深い洞察を得られる。

これらのモデルの実際の実装は、顧客のコンバージョン率を大きく改善した結果となり、販売戦略の最適化における効果を示している。この研究は、リアルタイムデータ分析を取り入れて予測を洗練させるなど、さらなる改善の可能性を開くもので、最終的には企業がより良いサービスを提供し、収益成長を促進できるようになるんだ。