2014 Fiscal Year Research-status Report
長期的顧客価値の導出と企業の意思決定支援モデルの構築
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25380562
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
阿部 誠 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (70302677)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | CRM / スキャンパネルデータ / ベイズ統計 / ソーシャルネットワーク / 顧客生涯価値 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では以下を目的としている。
１．CRM、データベース・マーケティングにおける既存の規範モデルを学術研究、実務の両方の視点からレビューし、それらの利点、弱点、限界、実用性などを評価する。 ２．計量的な顧客の行動モデルを構築し、既存顧客に対する個人別マーケティング戦術、新規顧客に関する獲得戦略、企業価値を表わす新たな指標の導出を試みる。 ３．国内外、複数業種におけるFSP, ID 付POS, e-commerce から収集される顧客データを使い、モデルの検証をする。
既存研究のレビューは継続的に行っている。 また実証研究では、顧客データベースを使って、消費者行動をベイズ統計のフレームワークに基づいてモデル化する研究を行った。データとしては、ID付POSデータ（スキャンパネルデータ）、E-コマース・データ、ソーシャルネットワーク（Twitter）データなどを使っている。 具体的なトピックは以下である。
１．計量的な顧客の行動モデルを構築し、既存顧客に対する個人別マーケティング戦術、新規顧客に関する獲得戦略、企業価値を表わす新たな指標の導出を試みた。具体的には、スキャンパネルデータを使った行動モデルで、長期的な顧客生涯価値を最大化させるような個人別維持介入戦術、どの顧客に、何時、どのような介入を行うべきかを考察した。２．ソーシャルネットワーク（Twitter）のデータを使って、口コミという非金銭的な効果を分析するために、個人の発言傾向の異質性を考慮したインフルエンサーの識別モデルを構築した。
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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
現時点で特に大きな問題には遭遇していないため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、以下の課題を順次、進めたい。
個人レベル・モデルの展開、提案されたモデルのプログラミング、データへの応用とパラメータの推定
従来型モデルとの比較、検証、共変量との関連付けを探索
マーケティング・インプリケーションの考察
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| Causes of Carryover |
長期の海外出張のため旅費など支出がなく、余剰金が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
海外研究発表などで次年度以降に予算を使用する予定。
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