人工知能学会誌を読む(1997年 7 月号)

大規模データベースからの知識獲得

「流通業におけるデータマイニング」では、 マーケティング戦略として、次の４種が掲げられている。

1. 顧客数増加をねらう
2. 発注率増加をねらう
3. 平均発注回数増加をねらう
4. 客単価増加をねらう

また流通業におけるデータの種類は次の通りである。

売上データ（POSデータ）

顧客が買物をするたび発生するデータで、売上処理のため記録されるデータ。 レシートデータなど。形式は次の通り。
(T#, 顧客番号, 商品コード, 値段, ＜日付＞, ＜レジ番号＞)
ここで T# はトランザクション番号。

顧客データ

顧客の会員登録時に生成されるデータ。 形式は次の通り。
(顧客番号, 顧客名, 住所, 生年月日, 性別, 職業, 家族構成)

商品データ

商品の分類や在庫、発注先などのデータ。 形式は次の通り。
(商品コード, 商品名, 値段, ＜分類コード＞)

このあとそれぞれのデータの大きさが掲げられているが、 POSデータは数百万のオーダであるという。 年間なのか、積算なのかよくわからない。

このあたりから、「これを買った人は、あれも買っています」という、 例のお勧め方法が出てきたのだろう。まだ宝の山は眠っているのかもしれない。

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