2017 Fiscal Year Research-status Report
消費者行動理論を考慮した消費者の動的選択行動に関する研究
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17K03999
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
里村 卓也 慶應義塾大学, 商学部(三田), 教授 (40324743)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 購買意思決定 / 消費者選択モデル / 学習モデル / 先見的消費者行動 / ヒューリスティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は消費者行動理論を考慮した消費者の動的選択行動のモデルを構築し実証分析を行うことで、学習と先見的行動が選択行動に与える影響を明らかにすることである。さらにこの結果を利用してマーケティング戦略上の示唆を得ること目指す。そのために、評価時点でのヒューリスティクスを考慮した先見的消費者行動モデルの構築、学習による評価ウエイト自体の変化を考慮した動的選択モデルの構築、動的選択行動モデルを用いたマーケティング戦略評価方法の開発、の３点についての研究を進める。
平成２９年度は、評価時点でのヒューリスティクスを考慮した先見的消費者行動モデルの構築に取り組んだ。まずは選択行動での評価方法についてのレビューを行った。ここでは合理的な消費者における選択対象の評価と心理学におけるヒューリスティックスに加えて、機械学習の分野で用いられる意思決定方法についてもサーベイし、本研究での活用方法について検討を行った。
次にデータから統計的に評価方法に関するパラメータを推定するための手法を検討した。これまでマーケティング分野で従来から利用されてきたシミュレーションによるマルコフ連鎖モンテカルロ法に加えて、数値的最適化を行うことで計算時間を短縮することができる変分ベイズ法についても検討を行った。
また動的な消費者行動のモデル構築と実証分析として、複数サービスを異なる間隔で繰り返し利用する形態の業態における動的モデルの構築と実証分析を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成２９年度は評価時点でのヒューリスティクスを考慮した先見的消費者行動モデルの構築を行う予定であった。計画では先見的消費者行動のメカニズムとしてヒューリスティックスを組み込むことを目指していたが、現段階では既存研究におけるヒューリスティクスについてサーベイした段階であり、ヒューリスティックスを組み込んだモデル化には至っていない。既存研究にあるインデックス法以外のヒューリスティクスで先見的消費者行動において、適用可能かつ有効性が高いものを検討し、モデルとして構築する必要がある。
以上が研究の達成状況で「やや遅れている」とした理由である。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は先見的消費者行動モデルを構築し、データによる実証分析を行う。また学習による評価ウエイト自体の変化を考慮したモデルを構築する。
最初に評価時点でのヒューリスティクスを考慮した先見的消費者行動モデルを構築し、このモデルを統計的に推定するプログラムを開発し、実証データによる分析を行う。動的な消費者行動を分析するためには、長期的に消費者の選択行動を記録したパネルデータを利用することが適切であるため、そのようなデータを入手して推定を行う。この成果をもとに英文論文の作成と国際学術誌への投稿を行う。
続いて、学習による評価ウエイト自体の変化を考慮したモデルを構築し、実証分析を行う。モデル化においては、製品属性へのウエイトが変化するモデルを考えるが、このモデルでは現在までの行動しか考慮することができないため、将来における選好構造の変化を表現するためのモデルを開発する。
また、先見的消費者行動に関する研究がQuantitative Marketing and Economics Conference（シカゴ大）で行われているため、この会議に参加して最先端の研究の情報収集を行う。また海外共同研究者と研究の進捗について打ち合わせを行う。
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| Causes of Carryover |
平成２９年度に実施予定であった先端的研究の情報収集のための会議出席ができなかったため、次年度使用額が生じた。
平成３０年度は平成２９年度に実施予定であった先端的研究の情報収集のための会議出席を行う。モデル推定のためのワークステーションを購入し、分析環境を整える。また、共同研究者との打ち合わせのための旅費を研究費として使用する。
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