グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたB2B取引関係からのLTV予測

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたB2B取引関係からのLTV予測とは

「グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたB2B取引関係からのLTV予測」とは、企業間の複雑な取引関係をグラフ構造としてモデル化し、GNNを用いて将来的な顧客生涯価値（LTV: LifeTime Value）を予測する機械学習手法です。B2B（企業間取引）では、単一顧客だけでなく、その顧客が属するサプライチェーンやパートナーシップといった多層的な関係性がLTVに大きく影響します。GNNは、このようなノード（企業）間のつながり（取引、提携など）とその特徴を学習することで、従来のモデルでは捉えきれなかった関係性の情報をLTV予測に組み込むことを可能にします。これにより、より精度の高い予測を実現し、顧客の真の価値を深く理解することで、マーケティング戦略や営業戦略の最適化、顧客離反防止などに貢献します。これは、親トピックである「LTV算出」の高度な応用例の一つであり、特に複雑な関係性を持つB2B領域においてその真価を発揮します。

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