Exploratory アワー #763 - ハフモデルを実行したい

ハフモデルは、店舗の規模（魅力度）と顧客との距離をもとに、各顧客がどの店舗を選択するかの来店確率を推定するモデルです。

Exploratoryでは、AIデータ加工機能を使用することで、複雑な計算を手動で行うことなく、ハフモデルを簡単に実行することができます。分析結果は地図チャートを使って視覚的に確認することも可能です。

役立つ人

小売業や流通業における出店計画・商圏分析・競合分析を行う方、顧客の来店行動を分析したい方にお役立ていただける機能です。

新規出店計画や商圏分析において、各顧客がどの店舗に来店する確率が高いかを定量的に把握したい場合があります。しかし、ハフモデルの計算には店舗の魅力度の算出や来店確率の推定など複数の処理が必要であり、手動で実装するには高度な知識が求められます。

ハフモデルは、店舗の規模（魅力度）と顧客との距離を組み合わせて、各顧客がどの店舗を選択するかの来店確率を推定するモデルです。

新規出店計画や商圏分析、競合分析などに活用することができ、例えば、来店確率が低いエリアの特定や出店候補地の選定、既存店舗のプロモーション施策の立案などに役立てることができます。

来店確率は、ある店舗の魅力度を周辺全店舗の魅力度の合算値で割ることで計算されます。

これは、ある店舗が選ばれる確率はその店舗自体の魅力度だけでなく、周辺のライバル店の魅力度によっても決まるという考え方に基づいています。

魅力度は「店舗の規模 / 距離の抵抗係数乗」で計算されます。

店舗の規模が大きいほど魅力度は高まり、距離が遠くなるほど魅力度は下がります。

距離の抵抗係数は、商材の性質によって設定値が異なります。

日用品のように最寄り店舗で購入するものは2.0〜3.0、家電や家具のような比較検討が必要な商材は1.0〜1.5、ブランド品や専門品などの嗜好性の高い商材は0.5〜1.0を目安として設定します。

また、ハフモデルを実行するには、顧客情報と店舗情報の2つのデータが必要です。

顧客情報は1行が1人の顧客を表し、各顧客の緯度・経度の情報を持つデータです。

店舗情報は1行が1つの店舗を表し、店舗の規模（魅力度算出用）と店舗の位置情報（緯度・経度）を含むデータです。これらを組み合わせることで、顧客と店舗の全組み合わせに対して距離・魅力度・来店確率を計算します。

今回は前述したような1行が1人の顧客を表し、列には顧客IDと緯度・経度の情報を持つ顧客情報データ、および1行が1つの店舗を表し、店舗の規模と緯度・経度の情報を持つ店舗情報データの2つを利用します。

ノート形式でハフモデルの実行方法を確認されたい方はこちらをご参考ください。