Developing Interpurchase-Timing Models Considering Competing Stores and EC Sites: Generalization and Multifaceted Application

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K13624
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07090:Commerce-related
• Research Institution: Hosei University
• Principal Investigator: Igari Ryosuke 法政大学, 経営学部, 准教授 (00824468)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 購買間隔モデル / 顧客関係性管理 / マルチチャネル戦略 / 生存時間解析 / 階層ベイズモデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 統計的データ融合

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to develop interpurchase-timing models considering purchase behavior in multiple channels and competing stores. Two major studies are being conducted. In study (1), we proposed an interpurchase-timing model incorporating unobserved purchasing behavior at competitors stores, and proposed a statistical data fusion method that combines both macro and micro data. In study (2), we constructed an interpurchase-timing model for EC sites and real stores using a competing risk model that captures survival time under competitive events. The result of study (1) is currently under review in a peer-reviewed international journal. And, the results of study (2) have been published as a peer-reviewed paper.

Free Research Field

マーケティング・サイエンス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年では流通チャネルが多様化し、消費者は様々な店舗やECサイトで商品を購入している。しかし、企業側に得られる購買履歴は自社店舗における購買のみを記録しており、競合店舗やECサイトにおける購買を捉えていない。そのため、これまで学術分野で研究されてきた購買間隔モデルはこれらの現状に対応しておらず、マーケティング実務に応用する上で課題があった。本研究では、学術論文としての新規性を保ちつつ、実務課題にも対応しているという点で、学術的にはもちろん、社会的にも意義がある。加えて、本研究では準ベイズ法などの最先端の統計手法を用いており、統計学論文としても学術的意義がある。