2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Market Segmentation Method using Review Data
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17K04029
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
水谷 直樹 岡山理科大学, 経営学部, 准教授 (30330533)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | マーケット・セグメンテーション / レビュー情報 / スクレイピング / ネットワーク分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、消費者の嗜好の多様性を反映した精度の高いマーケット・セグメンテーション手法を確立することにある。本研究では、マーケット・セグメンテーションのためのデータとして、商品・サービスに対して消費者が Web 上に投稿した膨大なレビュー情報を活用することを特徴とする。
研究目標を4つの課題に分けて順次実施してきた。第0課題(レビューデータの収集および前分析)、第1課題(レビューデータの信頼性検証)、第2課題 (レビューデータからのマーケティング・セグメンテーション手法の提案)、第3課題(実データにもとづく提案手法の評価)、とし、それぞれ推進してきた。投稿者個人の嗜好を分析し分類するには、相当数のレビューデータが必要となり、収集には多大な時間がかかった。レビュー件数にして100万件の収集を実施し、データ収集を本年度中に完了した。そして、レビューデータの中には、信頼できないようなデータが多々存在するため、それら不適当なデータを除去、あるいは補正する手法を適用して、データの信頼性を高める処理を施した。
また、マーケティング・セグメンテーションの手法として、個々の商品、レビュー発信者 それぞれのネットワーク関係に着目したネットワーク分析を取り入れる手法を提案した。映画レビューデータに対して、この手法を適用し、映画作品の分類を行った。マーケティング・データに対して、ネットワーク科学の手法を導入することによって、客観的なマーケティング・セグメンテーション手法を確立することができた。さらに、マーケティング・セグメンテーションの時系列的変化について、その動的変化を探る数理モデルを提案した。特定時点のセグメンテーションを行う手法、そして時系列変化を推定する手法が確立でき、応用の幅が広がった。
本年度は、それら成果の発表活動として、２件の査読論文の投稿を行った。
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