2004 Fiscal Year Annual Research Report
データ包絡分析とニューラルネットワークによる最適広告媒体配分モデルに関する研究
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15530293
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
田中 克明 摂南大学, 経営情報学部, 教授 (20155120)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹田 英二 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (80106624)
瀬戸口 香 社会法人日本広告審査機構, 次長
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| Keywords | 広告計画 / データ包絡分析 / ニューラルネットワーク / 媒体選択計画 |
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| Research Abstract |
本年度は昨年開発した、性質の異なる広告4媒体(新聞、雑誌、ラジオ、テレビ)に対する配分問題に対して、データ包絡分析アプローチを使った最適配分モデルの適用可能性をさらに多くのデータを使って検証してみた。今回のデータでの知見は、実務家の間では広告予算が少ない場合には広告4媒体に平均して投入するのではなく、主として雑誌を中心とした印刷媒体に予算が投入され、利用可能な予算が多い時には、テレビと印刷媒体でも雑誌よりは新聞へと広告の投入方法が変わるという現象が明確になった。この研究成果は平成16年の12月に開催された日本マーケティング・サイエンス学会で「DEAアプローチによる媒体選択計画」というタイトルで報告した。この報告に関して某広告代理店の役職者が、顧客へのデータ分析サービスの一環として共同研究させてほしい旨の依頼があった。このモデルの実用可能性を共同研究を通してより高められるのではないかと期待している。
一方ニューラルネットワークの本研究への適用に関しては、入力変数と出力変数間の関数関係の解明に利用可能性があると考えられる。の科その理論的な背景と短所長所を多くの文献のサーベイを通じて確認している。さらに現在一般に入手可能な、いくつかのニューラルネットワークを計算できるパッケージソフトを試用して、それぞれのソフトの有効性と限界を明確にして我々の研究に利用可能であるのかについて検討を進めている。入手した、定評があり代表的なソフトはSAS社のエンタープライズマイナー、SPSS社のクレメンタイン、数理システム社のS-PLUSの3つのソフトであり、計算速度、解の安定性、柔軟性などの観点から比較検討している段階である。その他個人的に作成したいくつかのプログラムに関してもインターネットなどを検索して探索中である。
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