2016 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, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (70302677)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | CRM / 顧客生涯価値 / ソーシャルネットワーク / スキャンパネルデータ / ベイズ統計 |
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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。具体的には、 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。 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 |
計算時間が短く、結果が安定している経験ベイズ法によるパラメータの推定。
結果の考察と課題のまとめ。
国内外の学会での研究成果の発信。
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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 |
研究発信として海外研究発表を予定している。
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