2020 Fiscal Year Research-status Report
Consumer Behavior Modeling for Super Smart Marketing
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20K01983
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
石垣 司 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (20469597)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 消費者異質性モデル / 超スマート社会 / 購買履歴データ / ベイズモデリング / 推薦システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。この考え方は、購買データベースに基づいて個別の消費者の特性に合わせて展開される個別化マーケティングと親和性が高い。特に、購買ビッグデータを用いた大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに対応できる超スマートなマーケティングの実現は現代的な課題の一つである。多種多様な商品の購買ビッグデータを用いたマーケティングを考えると、従来の経済学的なマーケティングモデルでは計算量が巨大化してパラメータの推定が困難となる。一方、機械学習手法を用いた個人の購買行動予測のための購買ビッグデータ分析では、マーケティング活動に対する消費者の反応メカニズムや、参照価格に代表される消費者状態の時間変化を考慮していない。そのため、マーケティング研究が志向する、消費者が購買行動に至るメカニズムに関する高度な知見を直接的に得ることは難しい。
本研究では、購買ビッグデータから「必要としている消費者×必要な商品×有効なマーケティング施策×必要な時」の情報を抽出することができる超スマートなマーケティングを実現する消費者行動モデルの研究を行っている。今年度は、多種多様な商品に対する消費者状態の時間変化をとらえることを目的として、現在までに申請者が開発したビッグデータ対応型消費者行動モデルを発展させた。そこでは、大量の消費者、多種多様な商品、有効なマーケティング施策を予測するための基盤となる時系列モデルを作成した。また、多様な情報を提示可能な推薦システムに関する研究も行った。
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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
本研究では、小目標１：超スマートマーケティングモデルの開発と実装、小目標２： ID付きPOSデータとスキャンパネルデータを用いた実証分析、最終目標：個別化マーケティングのための知見抽出と段階を分けて、最終目標の達成を目指している。今年度は、その中の小目標1に関する研究を実施し、上記の研究実績を得ることができた。このペースで研究を推進することで、最終年度までに本研究の目的を達成することができると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、ID付きPOSデータやスキャンパネルデータを利用して、開発途中の超スマートマーケティングモデルを用いた実証分析を行う予定である。そこでは、予測指標や誤差指標を用いた効果測定を行うことで、開発したモデルは従来の個別化マーケティングモデルと比べて予測や誤差などの観点から有効に作用することを明らかにすることを予定している。また、そのモデルを用いて、大量の消費者と多種多少な商品群に対して消費者異質性と消費者状態の時間変化を考慮した個別化マーケティングのための高度な知見の抽出を行うことも予定している。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの流行による旅費使用がなくなった分の差額である。それらは次年度以降に本研究のために有効に活用する予定である。
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