大規模シングルソース・データによるデジタル・マーケティングの研究

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K12880
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分07090:商学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 大西 浩志 東京理科大学, 経営学部経営学科, 准教授 (10778202)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: デジタル・マーケティング

研究成果の概要

本研究は、デジタル・マーケティング領域で未だに解決されていない以下の2つのオープン・クエスチョンを取り扱った。課題(1)オフライン(テレビCMなど)とオンライン(バナー広告など)のメディア接触と購買行動の関係を包括的に扱うため、実証研究として、オンラインとオフラインの双方に渡る大規模なシングルソース・データを利用した。課題(2)メディア接触と購買行動の因果関係の推定におけるバイアスとなる内生性へ対応するため、最新のマーケティング・サイエンスのデータ解析手法である構造推定モデルや機械学習（Deep Learning）を適用し頑健で精度の高い推定を行った。

自由記述の分野

商学

研究成果の学術的意義や社会的意義

研究成果として、(1)構造推定モデルを大規模データに適用することにより内生性バイアスを統制した分析が可能であること、(2)近年のオンライン・マーケティング実務において重要性を増している画像効果について、機械学習による画像データ分析がマーケティングにおけるパッケージ画像評価に有効であること、また(3)製品パッケージ画像が与えるイメージ効果によって消費者の購買行動に影響があることを明らかにした。これらの研究成果を国内外の学会にて研究発表を行うとともに、学術論文として発表した。