A study on effective measure verification based on a reinforcement learning approach to maximize marketing effectiveness

Research Project

Project/Area Number	24K07935
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	Sophia University
Principal Investigator	山下遥上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	後藤正幸早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	強化学習 / 実験計画 / ビジネスアナリティクス
Outline of Research at the Start	本研究では，ウェブマーケティングにおいて，ユーザーごとに最適な施策を明らかにするための効率的な強化学習のフレームワークを提案していく．これにより，ユーザーの購買意欲を効果的に刺激し，購買につなげるためのアプローチを確立させることを目的とする．具体的な研究の流れは以下のとおりである．まずは複数種類考えられる施策をどのように講じることが効果を最大化するのかを明らかにするための実験計画法の提案を行い，施策をユーザーごとに適用する場合の最適な適用法の開発を行う．また，実験の効率化のために被験者を削減しうる実験計画法へと発展させる．さらに実際にECサイトと協働で実証分析を繰り返し，妥当性を検証していく．