消費者アンケートを活用した飲食店顧客の多面的理解

Tsubasa Sakai, Maiko Kamada, Kento Hori, Futa Waseda

March 2019

Survey data predicts restaurant visits: Uses roughly 2,000 features covering demographics, values, and behavior.
Customer preferences extend beyond purchase history: Extracts insights from multidimensional consumer information.
Restaurants attract distinct customer segments: Identifies characteristic features of each restaurant’s customers.

Type

Publication

第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2019）

MDSデータサイエンスコンテストに優勝した際の成果を発展させ、国内学会で発表したもの。