データ包絡分析DEAによる個人視聴率を使った広告計画の効率性の評価

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10430021
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 中島 望 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (00095936)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大屋 幸輔 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (20233281) ; 田畑 吉雄 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (30028047) ; 竹田 英二 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (80106624) ; 杉山 静雄 電通, マーケティング統括局, 次長(研究職) ; 田中 克明 摂南大学, 経営情報学部, 教授 (20155120)
• Keywords: 広告計画 / 広告効果 / CM認知率 / データ包絡 / 確率的フロンティア / ノンパラメトリック

Research Abstract

平成10年度の研究を踏まえ、本年度はより具体的に、ターゲットとなる視聴者層のCM認知率を最大となる時間帯別の投入量を求める簡単なモデルを構築した。TVコマーシャルの時間帯別の投入量から得られる最大のCM認知率を確率的フロンティアで表現し、データ包絡分析の考えをつかってエンピリカルなデータからノンパラメトリックに確率的フロンティアを推定し、最適な投入量を求めるのが特徴である。最大のCM認知率は時間帯別の投入回数だけでなく、投入のタイミング、投入から認知率の測定までの時間間隔その他にも依存すると考えられるので確率的フロンティア・モデルを採用している。
実験例としてTV CM KARTEのデータをもとに、ターゲットとなる視聴者層のウエイトをアプリオリに与えたときの最適解と感度分析をいくつかのケースについて行い、実用可能性と限界について言及した。
これらの成果は1999年5月にSyracuse Universityで開かれたMarketing Science Conferenceで報告した。
さらに、異なったターゲット視聴者層をもつ複数のTVコマーシャルの投入計画を支援するため、視聴者層のウエイトをアプリオリに与えず、プランナーの局所的な選好をコンピュータとの対話によって明らかにしながら、選好解に導く対話型多目的評価モデルに発展させた。その成果を1999年11月にPhiladelphiaで開かれたConference lNFORMS Philadelphiaで報告した。