2021 Fiscal Year Annual Research Report
The Customer experience (CX) management in the IoT age - Analysis, Design, Calculus for the Customer Journey
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17K04017
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| Research Institution | Niigata University of International and Information Studies |
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Principal Investigator |
木村 誠 新潟国際情報大学, 経営情報学部, 教授 (40367420)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 顧客経験 / カストマージャーニー / 顧客ロイヤリティ / ロイヤリティプログラム / システム・ダイナミクス / シミュレーション / 予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の3分野である「理論研究分野」（先行研究の整理）、「モデル計算研究分野」、「事例研究分野」の全てについて、顧客ロイヤリティを中核概念として再構築して整理し直すことで顧客セグメント間の遷移を考慮した集約的なカストマージャーニーの中期予測、複数種類のシナリオ導出までつなげることができた。スマートフォンアプリのロイヤリティプログラム会員数の時系列データと顧客セグメントシェアの実績データに基づいた近似計算を行い、その妥当性を確認した。市場予測として，不確実性が高い複雑プロセスである顧客行動による需要変動をピンクノイズとしてモデルに組み込んだ感度分析のシミュレーションから信頼区間別推定値を算出し，顧客セグメント推移の憂慮シナリオおよび期待シナリオの導出までを手順として整理した。これらの成果を英語論文「Customer segment transition through the customer loyalty program」に記述した。この論文は、2022年2月にAsia Pacific Journal of Marketing and Logistics誌上でOpen Access論文として出版され、その成果を全世界に公開できるようになった。この英語論文の出版を通じて、本研究テーマの開始時点の目的は達成できたと考えている。
本研究テーマの到達点は、市販されているシステム・ダイナミクス開発支援環境に標準搭載されているモデリングおよび解析機能のみを用いた近似計算および中期予測の結果に留まっていることは否定できない。今後は、システム・ダイナミクス方法論で構築したモデル（連立時間差分方程式）に、統計解析ソフトウェアも併用した統計的因果推論および機械学習機能も併用した研究にまで発展させたい。
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