2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research on estimating latent states for customer purchase using big data analysis
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16K17200
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| Research Institution | Fukui University of Technology |
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Principal Investigator |
野際 大介 福井工業大学, 環境情報学部, 講師 (90736125)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | マーケティング・サイエンス / 構造方程式モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度における研究フェーズであった異なる流通チャネルにおけるID付きPOSデータに基づく実証分析を実施することで、推定方法の妥当性やマーケティング施策に関連する整理をすることであった。すでに投稿中の論文については、査読プロセスの継続中であるが、先行研究では定義できていない顧客特性を動的に構造方程式モデリングに定式化していたため、時間を要している状況である。それゆえ、研究進捗に遅れが出ていたが、こちらについても解消できたと考えている。また、他業態の分析については、購買頻度が異なる関係で単純にそのまま移行することができないということも明らかになった。一方で、もう一つの課題であった買い回り状況に対する情報取得が困難な条件をもとに想定したモデリングは未だ開発には至っていない状況であった。
上記のことから、ID付きPOSデータやECサイトのアクセスログデータといった購買履歴データの解析により、業態特性と顧客の潜在状態の遷移が異なる状況であることは確認できた。さらに、当該実証研究に基づき、データ取得によってはチェーンの施策に対するマーケティングプロモーション効果の検証を当該モデリングで対応できる枠組みとなったことが成果であると考えられる。しかしながら、課題も多く消費者行動に対する本研究のスキームを普遍化するところまでは至っていないということも明らかになった。これは先行研究や実務上においても、顧客の潜在状態として定義したモデルが想定通り動的に変化していることが定量的に理解できたため、先行研究で想定されていた顧客特性として静的に定義されていた内容にも動的な変化が生じていることを想定すべきあるいう示唆が得られた。
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