Omni-channel model construction considering multi-device situation by hierarchical Bayes

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K03989
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Commerce
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Fumiyo Kondo 筑波大学, システム情報系, 講師 (40322010)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: オムニチャネルマーケティング / 購買チャネル / 情報閲覧履歴 / マルチメディア / メディアタッチポイント / 顧客購買意思決定 / デバイス利用 / 顧客特性

Outline of Final Research Achievements

This research topic is related to omni-channel marketing, which focuses on customer information acquisition methods and purchasing channels, and a set of customer behaviors , which describe the structure of situations that affect purchasing decisions, was modeled by data or latent data such as information browsing, purchasing channels, devices used, media, and customer characteristics.
As major research results, we first formulated omni-channel purchasing behavior (webrooming and E-shopping) using a binomial model for three product categories including cosmetics, and a multinomial model for cosmetics in the final year using a hierarchical Bayes model. Customer segmentation also showed the existence of seven segments, including research shoppers and multi-channel enthusiasts of existing research.

Free Research Field

マーケティング サイエンス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

研究の学術的意義は、web上での情報検索行動とその後の（実店舗またはオンライン店舗であるかという）購買チャネルの選択行動との関連についてモデル化のフレームワークを提案し、さらに市場代表性のあるデータを用いた分析により経験上の知見と一致する有用な結果を得たことにある。
COVID-19パンデミック以降、オンラインショッピングが特に増え、その傾向が継続している。社会的意義としては、小売店舗にとって店舗またはオンライン店舗でどのような情報・商品を顧客に提供するかは重要な決定であるが、その際、本研究課題で示した方法による様々な商品での分析の知見により、上記の意思決定を行うことは有用であると考えられる。