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Deep Neural Network Models to Recommend Product Repurchase at the Right Time - A Case Study for Grocery Stores
분야 공학 > 로봇
저자 Hee Seok Song
발행기관 한국데이타베이스학회
간행물정보 Journal of Information Technology Applications & Management 2018년, Journal of Information Technology Applications & Management Vol.25 No.2, 73page~90page(총18page)
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목차
부제 :
Abstract
1. Introduction
2. Existing Research
3. Proposed Deep Neural Network Models
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
References
 
 
영문초록
Despite of increasing studies for product recommendation, the recommendation of product repurchase timing has not yet been studied actively. This study aims to propose deep neural network models usingsimple purchase history data to predict the repurchase timing of each customer and compare performances of the models from the perspective of prediction quality, including expected ROI of promotion, variability of precision and recall, and diversity of target selection for promotion. As an experiment result, a recurrent neural network (RNN) model showed higher promotion ROI and the smaller variability compared to MLP and other models. The proposed model can be used to develop a CRM system that can offer SMS or app-based promotionsto the customer at the right time. This model can also be used to increase sales for product repurchase businesses by balancing the level of ordersas well as inducing repurchases by customers.
 
 
Promotion System, Purchase Timing, Recommender, Recurrent Neural Network, Product Repurchase, Multilayer Perceptron, Retail Business
 
 
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