| 研究課題/領域番号 |
10430021
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
商学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中島 望 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (00095936)
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| 研究分担者 |
大屋 幸輔 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (20233281)
田畑 吉雄 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (30028047)
竹田 英二 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (80106624)
木戸 茂 VR, 研究開発センター, 主幹(研究職)
田中 克明 摂南大学, 経営情報学部, 教授 (20155120)
杉山 静雄 電通, マーケティング統括局, 次長(研究職)
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| 研究期間 (年度) |
1998 – 2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
8,200千円 (直接経費: 8,200千円)
2000年度: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
1999年度: 1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
1998年度: 4,000千円 (直接経費: 4,000千円)
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| キーワード | 広告計画 / 広告効果 / CM認知率 / データ包絡分析 / 個人視聴率 / ノンパラメトリックアプローチ / 確率的フロンティア / データ包絡 / ノンパラメトリック / 媒体計画 / 資源配分 |
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| 研究概要 |
本研究では、ターゲットとなる視聴者層のCM認知率を最大にするようにTVコマーシャルの時間帯別の投入量を求める問題を確率フロンティアモデルで表現した。確率フロンティアモデルを採用したのは最大のCM認知率は時間帯別の投入量だけでなく、投入のタイミング、投入から認知率の測定までの時間その他にも依存するからである。このモデルにDEAをつかってノンパラメトリックに最適解を導出する方法を提案した。ノンパラメトリックな方法に依ったのは、投入量とCM認知率の間の反応関数型(確率フロンティアの確定的部分)が未知のためである。
まず、コンピュータ・シミュレーションによる数値実験で確率フロンティアの確定的部分がCobb-Douglas型の反応関数を仮定し、エコノメトリックスをつかってパラメータを最尤推定して求めた最適解と関数型を仮定せずにDEAをつかって求めた最適解と比較を行い、モデルの有効性を検証した。さらに、現実のTV-CM CARTEのデータを使い、以下の議論を行った。
(1)予算制約のもとでのCM認知率を最大となる時間帯別の投入量を求めるモデルにおいて、ターゲットとなる視聴者層のウエイトをアプリオリに与えたときの最適解と感度分析を行い、実用可能性と限界について言及した。
(2)ターゲットとなる視聴者層のウエイトをアプリオリに与えず、プランナーの局所的な選好をコンピュータとの対話によって明らかにしながら、選好解を導く対話型モデルを議論した。
(3)予算の制約ではなく、まとめ買いした各時間帯別のスポットの量を制約にし、複数のTVコマーシャルをそれらに割り当て、各TVコマーシャルのターゲットとなる視聴者層のCM認知率をそれぞれ最大にする多目的配分計画モデルを議論した。
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