適正送料を予測する説明変数、自社品番・商品名・都道府県・サイズ 他に何かいいのあるかな？
提供された指標から、適正送料を予測することが十分可能です。ただし、これらの指標にはさまざまな情報が含まれていますが、いくつかの追加情報が役立つ可能性があります。以下は、提供された指標に加えて検討すべき追加情報の例です。
- 購買頻度:
各顧客がどれだけ頻繁に購買するかに関する情報があれば、特定の顧客が定期的に注文するかどうかを把握でき、送料の割引や特典を提供する際に役立ちます。 - 季節性の情報:
季節や時期によって需要が変動する商品であれば、季節性の情報を追加することが重要です。これにより、需要が高い時期には適正送料を調整することが可能になります。 - 地理的な特徴:
都道府県のみでなく、配送先の市区町村や地域ごとに送料が異なる場合があります。したがって、より詳細な地理的な情報を収集し、それを特徴量として追加することが重要です。 - 競合情報:
同じ商品を販売している競合他社の情報や価格を収集し、それを分析することで、競争力のある適正送料を設定する上で役立ちます。 - 天候情報:
天候が配送に影響を与える場合は、天候情報を収集し、それを特徴量として追加することが有益です。例えば、悪天候時に送料が増加する可能性があるため、天候情報を考慮することでより正確な送料の予測が可能になります。
これらの追加情報を収集し、特徴量として適切に組み込むことで、より正確な適正送料の予測が可能になります。ただし、データの収集と前処理には注意が必要であり、適切な特徴量を選択することが重要です。