オンラインファッション小売におけるリターンの予測

多くのオンラインファッションストアは、顧客がアイテムをほとんど費用なしで返品できるようにしてる。でも、このプロセスは余分な送料や環境への悪影響を引き起こすことがある。ファッション小売業者が地球への影響を減らそうとする中で、顧客が購入する前にどのアイテムを返品する可能性があるかを予測する方法を見つけるのが大事だよ。これによって、小売業者は計画を立てやすくなり、顧客も欲しいものを見つけやすくなるんだ。

eコマースが成長し続ける中で、ビジネスはデータを使って顧客の好みを理解することが重要だ。この理解がショッピング体験を形作るんだ。 promisingな方法の一つは、データのパターンを学ぶために高度な手法を使うこと。でも、顧客と商品情報を含むデータセットはあまりないから、こういう研究は難しい。

ファッション小売業者には、機械学習の研究を助けるためにデータを共有するユニークな機会があるんだ。ASOSみたいな大手オンラインファッション小売業者の関心の一つは、機械学習を使って返品を予測すること。ASOSはGraphReturnsデータセットっていう新しいデータセットを作った。このデータセットは顧客と商品の関係を含んでて、高度なデータ分析手法に適してる。

#データセットの概要

GraphReturnsデータセットには、2021年9月から10月までのASOSの顧客による購入と返品が含まれてる。顧客、商品バリアント（サイズや色の違いが含まれる）、購入や返品のイベントについての詳細がある。それぞれの顧客のIDは個人情報を守るために匿名化されてる。

このデータセットには、顧客と商品バリアントごとにユニークなエントリーがある。すべての顧客は少なくとも1つのアイテムを返品していて、すべての商品バリアントは少なくとも1回は購入されてる。データセットには140万以上の購入イベントが含まれてて、それぞれが返品か非返品としてラベル付けされてる。この設定で、返品予測のタスクを分類問題としてフレーム化してる。

データの基本フォーマットは、購入アクションに基づいて顧客と商品をリンクすること。リンクには、アイテムが返品されたかどうかを示すラベルが付いてる。顧客と商品の追加情報も含まれてて、平均返品率や返品理由なんかもあるよ。

データセットは、顧客の行動や商品特性が返品率にどう関係してるかの洞察を提供する。例えば、男性顧客が女性顧客に比べて返品するアイテムが少ない傾向があったり、高額の商品が返品率が高い傾向があったりする。この統計は、機械学習モデルが顧客の返品についてより良い予測を立てる助けになる。

#グラフ構造

GraphReturnsデータセットのユニークな特徴の一つは、内在するグラフ構造。顧客と商品をつなぐことで、さらに分析できる関係のネットワークが作られる。このグラフ構造は、データ分析のために高度な手法を適用しやすくするんだ。

顧客と商品ノードの他に、データセットには商品タイプ、ブランド、返品理由を表すバーチャルノードも含まれてる。これらの追加の接続が、ファッション業界の文脈で顧客行動のより複雑な分析を可能にする。

アイデアは、各ノードが顧客や商品のような異なるエンティティを表し、エッジがそれらの関係を表すグラフを作ること。データをこのように整理することで、機械学習モデルがパターンをより理解しやすくなり、予測ができるようになるんだ。

#方法論

このデータセットの有効性をテストするために、さまざまなモデルを使って顧客の返品を予測した。伝統的なアプローチ（ロジスティック回帰やランダムフォレストなど）から、グラフニューラルネットワーク（GNN）などの高度な手法まで、幅広い方法が適用された。

従来のモデルは生データに直接トレーニングされたが、GNNはデータセットのグラフ構造から恩恵を受けた。GNNはノード間の接続から学ぶことで動作するから、このタイプのデータに適してる。新しい顧客や商品に対しても結果を予測できる汎用性が高いんだ。

データセットは、意味のあるトレーニング例を保証するように慎重に構成されてる。例えば、明確な返品パターンを持つ購入イベントだけが使われて、モデルが効果的に学べるようになってる。これによって、返品しやすいアイテムとそうでないアイテムの明確な例をモデルに提供して、より良い予測を生む助けになる。

#結果

さまざまなモデルをデータセットに適用した結果、GNNが従来の機械学習方法を上回ることがわかった。GNNは高いF1スコアを達成して、正確な予測ができる能力を示したし、他のモデルと比較してエラー率も低かった。

個別の国ごとに結果を分析すると、GNNは異なる市場でのパフォーマンスも良くて、地理的な場所に基づくさまざまな顧客行動に適応できることを示唆してる。この洞察は、ファッション小売業者が特定の地域にサービスを効果的に合わせるのに役立つ。

国、商品タイプ、ブランドに基づいて予測を分析できる能力は、小売業者に顧客行動についての貴重な洞察を提供する。これによってビジネスは戦略を強化し、顧客満足度を向上させることができる。

#結論

GraphReturnsデータセットはファッション小売の研究において大きな機会を提供する。高度な分析技術をサポートするように設計されていて、顧客の返品についての予測を改善するのに役立つ豊かな構造を持ってる。

このデータセットを使ったGNNのパフォーマンスは、グラフベースの手法が従来のアプローチよりも良い結果を出せることを示してる。結果は、GNNが返品をより正確に予測できることを示していて、小売業者が計画を立てやすくし、不要なコストを削減するのに役立つ。

このデータセットを通じて顧客行動を分析することで、ビジネスは顧客にどうサービスを提供するか、そして環境への影響を最小限に抑える方法をよりよく理解できる。eコマースが成長し続ける中で、こうしたデータセットを活用することがますます重要になってくるだろう。将来的な研究で、グラフベースの手法がレコメンデーションシステムを革新し、ファッション業界の持続可能性を向上させる可能性がある。