2015 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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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 / 顧客生涯価値 / ソーシャルネットワーク |
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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。今年度は計算時間が短く結果が安定している経験ベイズによるパラメータ推定の可能性を探った。 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。企業のインフルエンサーに対する様々なシーディング戦略をシミュレーションによって評価した。 ３．消費者行動に関する社会心理学からの理論をモデル化し、アンケート調査によって検証した。
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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。
計算時間が短く結果が安定している経験ベイズによるパラメータ推定の実現。
結果の考察と課題のまとめ。
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| Causes of Carryover |
長期の海外出張のため旅費などの支出がなく、余剰金が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
来年が最終年度となるため、研究発信として海外研究発表を２つ予定している。
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