| 研究課題/領域番号 |
19K20890
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| 補助金の研究課題番号 |
18H05689 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
0107:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
猪狩 良介 法政大学, 経営学部, 講師 (00824468)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 購買間隔モデル / 統計的データ融合 / 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 / マーケティング・サイエンス / 顧客関係性管理 / ベイズ統計学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
マーケティング・サイエンスにおける顧客関係性管理(CRM)の分野では、Pareto/NBDモデルや購買間隔モデルが提案されている。しかし、既存のCRMモデルでは、競合他社における購買を捉えられていないという課題がある。そこで本研究では、Pareto/NBDモデルなどのCRMモデルや購買間隔モデル等に他社購買の概念を組み込み、マクロ情報を融合することで、競合他社における購買を考慮しつつ、適切な推定値を得るためのモデルを開発する。提案モデルを他社購買やECサイト購買の履歴が観測されない状況の購買履歴データに応用し、既存モデルと精度の比較を行い、提案モデルの有効性を検証する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、競合店舗における購買が観測されない不完全データに対して、マクロデータとミクロデータを組み合わせる統計的データ融合手法を用いた購買間隔モデルを提案した。具体的には、購買間隔の和データを用いたガンマ比例ハザードモデルを提案し、統計的データ融合を用いてマクロ情報をミクロレベルのモデル内に組み込む方法を提案した。シミュレーション研究および実データ解析によって、既存モデルでは適切に母数を推定できないが、提案モデルでは適切に母数の推定ができることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
通常、企業側に得られる自社データベースは、自社店舗における購買のみを記録しており、競合店舗における購買行動を捉えていない。このような不完全データを解析すると、価格やプロモーション等の重要なマーケティング変数の効果を誤って推定する可能性がある。本研究では、このような問題意識に対して、マクロデータとミクロデータを組み合わせる統計的データ融合手法を活用した購買間隔モデルを提案した。提案手法は、これまでの多くの研究では考慮していなかった他社店舗における購買行動を考慮した手法であり、企業における正しいマーケティング意思決定に応用することが可能である。
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