延滞ユーザへの督促メールにつていて

タイトルの件、質問いたします。

・数千件のクレジットを延滞しているユーザへメールをします。
・その際に、統計学的に、どんな属性【特徴】のある顧客へメールを送信する事が
　効果【回収率】がつながるのか、統計学的に、最適な回答をだしたいと考えています。
・その為の検証をしたいのです。
・既に、もう、　何回か送信をしているので、その中で効果のあった顧客は把握できています。
・質問したいことるは、どんな、特徴を拾えば、次にいかせるかです。

例えば

・この曜日に送信する顧客は効果がある。入金してもらえる。
・この時間帯とか
・年収いくらい以上の人とか
・年齢が若い人とか。メールがよくみるとかです。

要するに

・どんな、特徴がある人が、入金をしてくれるかを検証するには
・どんな項目の統計を取ればいいかです。

教えて頂けると幸いです。

No.1 回答者： stomachman 回答日時： 2018/07/09 10:39

メールで督促するのにコストは掛からんのだから、どんどん送れば良さそうなもので、変な研究だなと思います。

また、人の「特徴」ということを表す情報の一番は、本来ならクレジットカードを申請したときの自己申告とその後の信用調査のはず。調査なんかろくすっぽやらないでカードを乱発するのは、一定の率で焦げ付いたって、トータルのコストはその方が安い、と計算した上でのことに違いなく、さらにむやみに分割払いを推奨するのも「お金ないのなら借金しろ」と言っているに等しく、これらは結局のところその一定の率の人々を困窮状態に追いやってるわけで、倫理的に大いに問題がある。とか、そういう話はさておきです。

　年齢性別住所以外には申請時の基礎情報が使い物にならんとすると、特徴を抽出できそうな情報源は購買行動（金額・時期・曜日・時刻・店のクラス・分割払いの利用など）と滞納状態とを含む履歴情報だけじゃ？それらを今はやりの機械学習（無料ソフトがいろいろあります）にぶっ込んでみるのが簡単じゃないでしょうかね。学習結果を解析すればどんな特徴が結果に反映されているか、その傾向を掴めることもある。そしたら、じゃあどうするか、どんな情報を新たに取りに行くのが良さそうか、それをどうやって取るか、ともう一度考える。
　古典的なアプローチとしては、督促状の効果がなさそうなヤツの見分け方を考える。「カード破産スレスレになって行き詰まっちゃうようなダメなヤツ、あるいはいざとなると開き直るような厄介なヤツって、どんな購買行動をする？」ということを想像したり、事例を分析して、購買行動の特徴を選んでみるわけで。