Research on digital marketing with large-scale single source data

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K12880
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07090:Commerce-related
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: Onishi Hiroshi 東京理科大学, 経営学部経営学科, 准教授 (10778202)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: デジタル・マーケティング

Outline of Final Research Achievements

This study dealt with the following two open questions in the digital marketing field; (1) to comprehensively deal with the relationship between consumers’ purchasing behavior and contacting behavior both of offline media (e.g., TV commercials) and online media (e.g., banner ads), I used the large-scale single source data for empirical studies. (2) to resolve the endogeneity problem in estimating the causal relationship between media contact and purchasing behavior, I applied the state-of-the-art marketing science data analysis methods such as structural estimation models and the machine learning (Deep Learning) and made robust and accurate estimates.

Free Research Field

商学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

研究成果として、(1)構造推定モデルを大規模データに適用することにより内生性バイアスを統制した分析が可能であること、(2)近年のオンライン・マーケティング実務において重要性を増している画像効果について、機械学習による画像データ分析がマーケティングにおけるパッケージ画像評価に有効であること、また(3)製品パッケージ画像が与えるイメージ効果によって消費者の購買行動に影響があることを明らかにした。これらの研究成果を国内外の学会にて研究発表を行うとともに、学術論文として発表した。