2022 Fiscal Year Research-status Report
Examination of Consumer Behavior Model Using Social Media Information in Purchasing Action Process
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21K13385
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
大竹 恒平 東海大学, 情報通信学部, 講師 (10780520)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア / マーケティング / 消費者行動 / コミュニティ / インフルエンサー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度は，令和3年度に行ったソーシャルメディア・マーケティングに関する体系的な調査結果に基づき，ECサイト事業者との実証研究に向けたディスカッションによる問題点の抽出と，分析方針の策定，店舗アカウントを対象としたTwitter上のデータ取得を行った．具体的には，ソーシャルメディア・マーケティングに取り組んでいる分析官を対象に，現在ソーシャルメディア・マーケティングとして取り組んでいる内容，取り組みにおける問題点・課題，実務におけるマーケティング施策としての計画などについて，ヒアリングを行った．上記のヒアリングの結果より，同一エリア内に存在する複数の店舗であっても顧客の嗜好が大きく異なるため，各店舗が運営するTwitterアカウントから繋がりに関するデータや情報を抽出し，顧客特性を捉えることが有効であると考えた．そこで，同一エリア内に存在する3店舗のアカウントを対象に，それらのアカウントをフォローしているユーザ（1次フォロワー）並びに，1次のユーザをフォローしているユーザ（2次フォロワー）に関するデータを，TwitterAPIによるクローラーを作成し収集した．
上記に加えて，学術論文やプロシーディングスを中心としたサーベイを行い，最新の研究動向について調査を行った．また，令和3年度に協力企業より提供を受けた，ID付きPOSデータ並びに，会員データの一部を用いて，顧客ロイヤルティや，商品間の同時購買に着目した分析を行い，消費者行動モデルに利用可能な予備分析を行った．
今年度の研究成果は国内及び国外査読付き論文並びに，フルペーパー公開のある査読付き国際会議において，発表を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和4年度は，ECサイト事業者とのディスカッションを通じ，問題点の抽出と，分析方針の策定を行うことができた．また，一部店舗に関するTwitterデータについても取得することができた．現在，フォロワー数が多い公式アカウントについてもTwitterAPIを用いたデータ取得を開始している．
協力企業より提供を受けたID-POSデータ，会員データ，メールマガジンの発信履歴データなどを用い，今年度取り組む消費者行動モデルを検討するうえで必要な予備分析を行った．具体的には，顧客ロイヤルティの判別モデル，顧客の離反要因の特定，商品カテゴリ間の同時購買関係に着目した商品評価など，機械学習・多変量解析の技法を用いた分析に取り組んだ．
一部令和4年度に提供予定であったデータについて，担当者の移動に伴い提供が遅れており，現在提供に向けて準備を進めている最中である．また，新型コロナウィルスの流行の影響で，当初予定していた国際会議への参加を一部見送ったため，その分の研究成果については本年度発表する予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度は，前年度までに行ってきたソーシャルメディア・マーケティングに関する体系的な調査結果並びに，消費者行動モデルに関する予備分析の結果を踏まえ，マーケティングデータ（ID-POSデータ，会員データ，メールマガジン等のマーケティング施策に関するデータ）に加えて，令和4年度に取得したTwitterデータ（ユーザ間のフォロー関係に関するデータ及び新たに取得予定である投稿データ）を用いた，規範モデルの作成及びその評価に取り組む．具体的には，消費者間のコミュニティ構造に関する分析と店舗間での比較，コミュニティ内で中心的な話題（トピック）の特定，コミュニティに対して影響力が高いと考えられるユーザ（インフルエンサー）の特定など，社会ネットワーク分析，自然言語処理解析，時系列解析のフレームワークを用い，複数の店舗に関する実データを用いた消費者行動モデルの作成に取り組む．また，これらの研究により得られた知見を活用したマーケティング施策を立案し，実務における検証を通じてその評価に取り組む．
これらの研究成果については，学術誌への論文投稿並びにフルペーパーの国際会議での研究発表を中心に行う予定である．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの流行に伴い，予定していた幾つかの国際会議への参加を取りやめたため，次年度使用額が生じた．該当の成果に関しては，本年度発表を行う予定である．
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