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

2000 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) ; 木戸 茂 VR, 研究開発センター, 主幹(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11年度はターゲットとなる視聴者層のCM認知率を予算制約のもとで最大にするように、TVコマーシャルの時間帯別の投入量を求める問題を確率フロンティア・モデルで表現した。そしてDEAをつかってノンパラメトリックに最適解を導出する方法を提案し、現実のTV CM CARTEのデータを使いモデルの妥当性と限界を議論した。 ノンパラメトリックな方法に依ったのは、投入量とCM認知率の間の反応関数型(確率フロンティアの確定的部分)が未知のためである。
本年度はコンピュータ・シミュレーションによる数値実験で確率フロンティアの確定的部分がCobb-Douglas型の反応関数を仮定し、エコノメトリックスをつかってパラメータを最尤推定して求めた最適解と関数型を仮定せずにDEAをつかって求めた最適解と比較を行い、モデルの有効性を検証した。
さらにモデルを発展させ、
1.予算制約ではなく、まとめ買いした各時間帯別のスポットの量を制約にし、
2.複数のTVコマーシャルをそれらに割り当て、各TVコマーシャルのターゲットとなる視聴者層のCM認知率をそれぞれ最大にしたい、
という多目的配分計画問題を議論した。その成果は、2000年11月Texasで開かれたINFORMS San Antonioで報告した。