| 研究課題/領域番号 |
25380562
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
阿部 誠 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (70302677)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
|
| キーワード | CRM / スキャンパネルデータ / ベイズ統計 / 顧客生涯価値 / ソーシャルネットワーク |
|---|
| 研究実績の概要 |
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。具体的なトピックは以下である。
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。今年度は計算時間が短く結果が安定している経験ベイズによるパラメータ推定の可能性を探った。 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。企業のインフルエンサーに対する様々なシーディング戦略をシミュレーションによって評価した。 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。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現時点で特に大きな問題には遭遇していないため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後、以下の課題を順次、進めたい。
計算時間が短く結果が安定している経験ベイズによるパラメータ推定の実現。
結果の考察と課題のまとめ。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
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。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
来年が最終年度となるため、研究発信として海外研究発表を２つ予定している。
|
