| Project/Area Number |
20K13624
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
Igari Ryosuke 法政大学, 経営学部, 准教授 (00824468)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 購買間隔モデル / 顧客関係性管理 / マルチチャネル戦略 / 生存時間解析 / 階層ベイズモデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 統計的データ融合 / 複数チャネル / 消費者行動分析 / ベイズ統計学 |
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| Outline of Research at the Start |
消費者は様々な店舗やECサイト等で商品を購入しているが、企業側に得られる自社データベースは自社店舗における購買のみを記録しており、競合店舗やECサイトにおける購買行動を捉えていない。本研究では、複数チャネルおよび競合店舗における購買行動を考慮した購買間隔モデルを開発する。特に、自社データでは観測されない顧客の競合店舗やECサイトにおける購買行動をモデルに組み込むことで、購買行動の不均一性や顧客の離反メカニズムを明らかにし、購買間隔モデルの一般化をはかる。また、提案モデルを購買履歴データや企業の顧客データ、Webアクセスデータなどの多面的なデータに応用して知見を得る。
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to develop interpurchase-timing models considering purchase behavior in multiple channels and competing stores. Two major studies are being conducted. In study (1), we proposed an interpurchase-timing model incorporating unobserved purchasing behavior at competitors stores, and proposed a statistical data fusion method that combines both macro and micro data. In study (2), we constructed an interpurchase-timing model for EC sites and real stores using a competing risk model that captures survival time under competitive events. The result of study (1) is currently under review in a peer-reviewed international journal. And, the results of study (2) have been published as a peer-reviewed paper.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年では流通チャネルが多様化し、消費者は様々な店舗やECサイトで商品を購入している。しかし、企業側に得られる購買履歴は自社店舗における購買のみを記録しており、競合店舗やECサイトにおける購買を捉えていない。そのため、これまで学術分野で研究されてきた購買間隔モデルはこれらの現状に対応しておらず、マーケティング実務に応用する上で課題があった。本研究では、学術論文としての新規性を保ちつつ、実務課題にも対応しているという点で、学術的にはもちろん、社会的にも意義がある。加えて、本研究では準ベイズ法などの最先端の統計手法を用いており、統計学論文としても学術的意義がある。
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