2019 Fiscal Year Research-status Report
大規模シングルソース・データによるデジタル・マーケティングの研究
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18K12880
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
大西 浩志 東京理科大学, 経営学部経営学科, 准教授 (10778202)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | デジタル・マーケティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
デジタル・マーケティングは、国内外において過去10年以上に渡り多くの研究が行われてきた。本研究は、本領域で未だに解決されていない以下の2つのオープン・クエスチョンを取り扱う。課題(1)オフライン(テレビCMなど)とオンライン(バナー広告など)のメディア接触と購買行動の関係を包括的に扱うため、実証研究として、オンラインとオフラインの双方に渡る大規模なシングルソース・データを利用する。課題(2)メディア接触と購買行動の因果関係の推定におけるバイアスとなる内生性へ対応するため、最新のマーケティング・サイエンスのデータ解析手法である構造推定モデルによる分析を行い、頑健で精度の高い推定を行う。
本年度は、初年度の理論モデルを発展させつつ、２つめの課題であるメディア接触と購買行動の因果関係の推定におけるバイアスとなる内生性へ対応するため、定量調査を実施して追加データを収集した。また、分析手法の面からも因果関係推定の内生性に対応するため、トピックモデル（LDA）分析や差分の差（difference in difference）分析などの新しい構造推定モデルを適用した研究を実施し、課題の解決に寄与した。さらに、近年のマーケティング実務において重要性を増しているオンライン動画(Youtubeなど)や画像シェア(Instagramなど)の画像データを対象として、機械学習による画像データ分析を実施し、有効な分析手法であることを示した。研究成果は2019年6月に開催された国際学会や国内の学会・セミナーなどで発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、計画通り、追加的な定量調査を実施し、本年度の研究成果で得られた理論モデルをさらに進化させ、さらに構造推定モデルや機械学習を適用した実証分析を行った。研究成果は国際学会や国内学会・セミナーなどで発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、現在進めている実証分析の研究をさらに進化させ、研究論文を査読付き国際学術誌に投稿していく予定である。また、商品カテゴリとデータ期間を拡大して、新たな分析を実施する。
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| Causes of Carryover |
本年度は、研究協力者との打合せを、別件の海外学会出張と合わせて実施したため外国旅費に差額が生じた。次年度の海外での国際学会旅費に援用する予定である。
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