| 研究課題/領域番号 |
20K01983
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07090:商学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
石垣 司 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (20469597)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 消費者行動モデル / ビッグデータ / 推薦システム / ベイズモデル / マーケティング / 統計的モデリング / 機械学習 / 消費者行動モデリング / 消費者異質性モデル / 購買履歴データ / ベイズモデリング / スマート社会 / 超スマート社会 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。特に、大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに同時に対応できる超スマートなマーケティングは現代的な課題の一つである。本研究では「必要としている消費者×必要な商品×有効なマーケティング施策×必要な時」の情報を抽出することができる超スマートマーケティングモデルを開発を目指す。それにより、個別化マーケティングの高度化、動的な商品の在庫・発注量の最適化、超スマートな顧客関係管理等の実現などが期待できる。
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| 研究成果の概要 |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。購買データベースに基づいて個別の消費者の特性に合わせて展開される個別化マーケティングの高度化を目指して、①多数のパラメータをもつ消費者行動モデルの構築とID付スキャンパネルデータを用いた実証分析、②知識グラフやグラフ構造の近接性の指標を取り入れた推薦システム、③大規模消費者パネルデータと消費者アンケートを用いた消費者の解釈レベルと価格反応係数の階層ベイズモデルにより実証分析の3つを主に行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。購買データベースに基づいて個別の消費者の特性に合わせて展開される個別化マーケティングと親和性が高い。特に、購買ビッグデータを用いた大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに対応できる超スマートなマーケティングの実現は現代的な課題の一つである。本研究成果は、大量の消費者と多種多少な商品群に対して消費者の異質性と状態変化を考慮した個別化マーケティングのための高度な知見の抽出することに貢献できる可能性がある。
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