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Research on estimating latent states for customer purchase using big data analysis

Research Project

Project/Area Number 16K17200
Research Category

Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

Allocation TypeMulti-year Fund
Research Field Commerce
Research InstitutionFukui University of Technology

Principal Investigator

Nogiwa Daisuke  福井工業大学, 環境情報学部, 講師 (90736125)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2019-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords購買行動 / 潜在クラス分析 / マーケティング・サイエンス / 構造方程式モデリング / 商学
Outline of Final Research Achievements

It is the contribution that this study suggests the scheme of estimating customers’ or consumers’ latent state that we cannot observe directly. And this study can evaluate these latent states on this scheme by empirical research. Especially, as purchase history data analysis estimate dynamic transition of customers’ latent state, it is able to define “cherry picker” relatively This study enables us to confirm changing attitude on chain stores’ customer by means of purchase history data.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、近年活用が求められているビッグデータを用いて、顧客の行動結果(購買や探索行動など)からその結果に至る潜在状態を推定する試みである。具体的には、実店舗だけでなく、ECサイトの購買履歴データやアクセスログデータを解析することによって、同店舗やチェーンにおける相対的な顧客の潜在状態を推定ならびに評価する枠組みを提案することが可能である。従来では、質問紙調査を複数回実施することでその状態を確認するという手段であったが、コストや時間的制約があり実務上困難な状況である。このスキームを活用することで、顧客の態度の移り変わりといった変化をデータ解析からとらえることが可能になる利点が存在する。

Report

(4 results)
  • 2018 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2017 Research-status Report
  • 2016 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2019 2018 2016

All Journal Article (3 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Peer Reviewed: 3 results) Presentation (2 results)

  • [Journal Article] Investigation shopping visit timing considering individual consumers’ heterogeneity ― application hierarchical bayesian duration model for hair salon customers’ loyalty data―2019

    • Author(s)
      Daisuke Nogiwa, Eisaku Sato
    • Journal Title

      OMUL,TERRA & UNIVERSUL

      Volume: 1

    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Quantitative Analysis for Industrial Structure in the Philippines2018

    • Author(s)
      Arisa Hayashi, Daisuke Nogiwa
    • Journal Title

      OMUL,TERRA & UNIVERSUL

      Volume: 1 Pages: 229-239

    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Tomohito Okabe, Daisuke Nogiwa2018

    • Author(s)
      Estimation of unobserved dynamics of individual partisanship: a Bayesian approach
    • Journal Title

      Behaviormetrika

      Volume: 45 Pages: 25-55

    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Presentation] 顧客異質性に対応した来店間隔モデルの研究2018

    • Author(s)
      野際大介,佐藤栄作,守口 剛,中村 博
    • Organizer
      日本マーケティング・サイエンス学会第103回研究大会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 顧客の潜在状態の変化が購買行動へもたらす影響の研究2016

    • Author(s)
      野際 大介
    • Organizer
      日本マーケティング・サイエンス学会
    • Place of Presentation
      大阪大学
    • Year and Date
      2016-11-26
    • Related Report
      2016 Research-status Report

URL: 

Published: 2016-04-21   Modified: 2020-03-30  

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