| Project/Area Number |
20K01983
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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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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 消費者行動モデル / ビッグデータ / 推薦システム / ベイズモデル / マーケティング / 統計的モデリング / 機械学習 / 消費者行動モデリング / 消費者異質性モデル / 購買履歴データ / ベイズモデリング / スマート社会 / 超スマート社会 |
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| Outline of Research at the Start |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。特に、大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに同時に対応できる超スマートなマーケティングは現代的な課題の一つである。本研究では「必要としている消費者×必要な商品×有効なマーケティング施策×必要な時」の情報を抽出することができる超スマートマーケティングモデルを開発を目指す。それにより、個別化マーケティングの高度化、動的な商品の在庫・発注量の最適化、超スマートな顧客関係管理等の実現などが期待できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
The leverage of big data for marketing is required in modern business environments. The purpose of this study is to develop a statistical model to analyze consumer behavior for a wide variety of product using big data. The study addressed three main topics and we obtained results on them.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。購買データベースに基づいて個別の消費者の特性に合わせて展開される個別化マーケティングと親和性が高い。特に、購買ビッグデータを用いた大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに対応できる超スマートなマーケティングの実現は現代的な課題の一つである。本研究成果は、大量の消費者と多種多少な商品群に対して消費者の異質性と状態変化を考慮した個別化マーケティングのための高度な知見の抽出することに貢献できる可能性がある。
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