苦戦していたメニュー分析の手法に活路が見出せました。
先ず利用POSレジデータごとに、アソシエーションルールを活用し、Kohonen手法でクラスタリングを行う。
利用時点の嗜好をグルーピングできる。
その後、その利用クラスターを投入し、K-means手法で、顧客ごとにどのような組合せで利用しているのかをクラスタリングする。
そうすると、発見できます。継続性のキーになるアイテムが。
ただしメニューを細分化しすぎている場合、集約したり、重要なキーアイテムが明確化できるような工夫が必要になります。
掘り探る時間とコストの関係で深く掘り探れませんでしたが、ニーズグルーピングで上位化する顧客は特徴付けられないが、逆に休眠化する顧客の特徴が発見できます。
最後にこれをデシジョンツリーで総合クラスタリングするともっと立体的に見えるはずだが、時間が有りませんでした。
デシジョンツリーを使用しても、おそらくメニューグループニーズは相関性が非常に薄い状態でしかでないので第一階層には出現しないでしょう。
10年間ぐらいの継続性を見るともっとはっきりするのですが。
さらに奥深く重要キーを発見できる可能性が有ります。