| Project/Area Number |
17K04029
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Commerce
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
Mizutani Naoki 岡山理科大学, 経営学部, 准教授 (30330533)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2018: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | マーケット・セグメンテーション / レビュー・データ / ネットワーク分析 / 最適化 / レビュー情報 / スクレイピング / 自然言語処理 / 商学 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a method of acquiring market segmentation useful for marketing activities, analyzing review-information of products and services posted on web-sites from consumers. The proposed method classifies products and consumers into groups using a network analysis method based on the relationships between products obtained from review information from consumers. We also proposed a mathematical model that expresses the segmentation scale with time fluctuation. And we established a method for estimating the parameters of the mathematical model from actual data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
マーケット・セグメンテーション手法の確立と、セグメンテーションの時系列的変化を表現する数理モデルの導出によって、マーケットの状況把握が容易に実施できるようになるとともに、効果的なマーケティング戦略を適時に実施可能になると考えられる。その際に必要となるデータは、商品やサービスに関して消費者から発信されたレビュー情報やSNSへの投稿情報であり、容易に入手可能で情報入手のためのコストは安価である。アンケートよりも偏りが少ないことなど、企業におけるマーケティング活動において有用な方法である。
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