2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of Customer Behavior Prediction Model for Internet Advertisement Distribution
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17K17731
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
本橋 永至 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 准教授 (50707239)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | インターネット広告 / マス広告 / 広告効果測定 / 状態空間モデル / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度は主に多種のメディアの効果を統一的に測定するモデルの構築，アンサンブル学習とLDAの統合による動画広告効果の要因分析，スマホアプリのプッシュメッセージを活用したモバイルクーポン効果検証の3つの研究を行った．
多種のメディアの効果を統一的に測定するモデルの構築については，プロトタイプモデルが完成し，現在，実証分析に向けて，推定アルゴリズムの高速化やデータ収集等を進めている．
アンサンブル学習とLDAの統合による動画広告効果の要因分析については，コンピュータビジョンを用いて，動画広告から解釈可能なキーワードを抽出し，ブースティングにより広告効果に対して重要な要素を特定する手法を構築した．特徴量となるテキスト情報は，LDAから得られるトピック分布を利用した．研究成果は，人工知能学会論文誌にて，査読付き論文として掲載された．
スマホアプリのプッシュメッセージを活用したモバイルクーポン効果検証については，実験により，モバイルクーポンの特性を明らかにした．具体的には，①過去開封実績は正に有意であり，過去開封実績の多い人は，メッセージや配信時間に関わらずクーポンを開封する傾向がある，②時間メッセージと配信時間の交互作用項は正に有意であり，配信時間帯とその時間帯に因んだメッセージをセットで伝えることは，開封のフックとして有効である，などが明らかになった．研究成果は，日本マーケティング・サイエンス学会第108回研究大会にて発表された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
分析に用いるデータの収集に予想以上の時間を要したため，当初の計画より若干の遅れが生じている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度はこれまでの研究成果をまとめ，それを学会と論文の双方で発表する．
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| Causes of Carryover |
研究の進捗に遅れが生じたため，当初購入する予定だった物品が購入できず，また，発表予定だった学会に参加することができなかった．
繰越し分については，主に今年度購入予定だった物品の購入と学会発表の旅費に充当する．
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Research Products
(2 results)
