Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

顧客生涯価値 / 顧客関係管理（CRM） / 離脱 / 周期性 / ベイズ推定 / CRM / 顧客関係管理 / 消費者行動

本研究の目的は、顧客データ（購買履歴、購買以外の行動データ）から、消費者の行動をモデル化し、個人別にパラメータを推定し、その顧客が将来にわたって企業にもたらす価値－顧客生涯価値 (CLV)－を算出することである。さらにCLVの概念を拡張し、顧客を新規獲得した場合に創出されるであろう価値、さらには購買以外の非金銭的な行動(エンゲージメント)による価値を含めることによって、企業がより適切な経営判断を下せるような手法を提案したい。
昨年度は特に購買データの拡張に焦点をあてて研究を行った。阿部（2011）は、非契約型取引において、一人ひとりの購買履歴を集約したRFMデータから、行動特性（購買、取引金額、離脱）を顧客別に推定して、その生涯価値を算出した。一人の顧客から得られるRFMという3指標のみでは行動に関する情報量が絶対的に不足しているため、顧客別に特性（パラメータ）を推定するモデルでは、購買はランダムに発生するというポアソン仮定が必要であった。この仮定は、周期性のある単一カテゴリの購買には当てはまらない可能性がある。したがって、RFMデータを超えて1回1回の購買を記録した履歴データを用いて、この仮定に制約されない、周期性のある取引にも適用できる、生涯価値モデルを構築した。　研究の成果は、「周期的な購買行動に対応した顧客の生涯価値の導出と顧客維持介入戦略への応用」JIMSマーケティング・サイエンス，Vol.28，No.1，29-
48，2020年、にまとめられている。
今年度はまず、購買データが少ない顧客に対しても本モデルのパラメータ推定を可能にする手法を検討した。また、顧客の購買行動（購買、取引金額、離脱）が、顧客特性やマーケティング変数に依存するモデルを開発した。具体的には、MCMC法による階層ベイズモデルを検証中である。

データベースマーケティング / CRM / 消費者異質性 / 消費者理論 / 消費者の相互作用 / 市場ダイナミックス / 購買履歴データ / ベイズ推測 / ベイズモデリング / 消費者相互作用 / 消費者の異質性 / 動的変化 / ネット上の情報処理

本研究では、CRMを実践する手法体系としてのデータベース・マーケティングと消費者理論による知見とを融合させ、顧客の理解をさらに深めて顧客行動の予測能力を高める枠組みを探求することを通してCRMの新たな展開を目指し、その成果を国際発信してゆくことを目的とした。大規模な顧客データベースを活用してCRMにとって有用な個に特化したマーケティングモデルを開発し、さらには実験に基づく消費者理論を深める消費者行動研究、ダイナミックに変化する市場や消費者行動を捉えるモデルを開発し、それらを国内外の雑誌論文や学会・研究集会で成果を発信した。その際、国際的なフロントランナーとの国際連携を強化し、国際的にも通用する研究成果を創生した。第二年度及び最終年度の2回にわたり国際的先端研究者を招聘した国際研究集会を開催し、外部評価を中間および最終段階で受けながら研究を進めた。さらに初年度および第三年度に国内研究集会を開催し、国内の研究連携を強めるとともに当該領域の国内研究者への研究成果を発信した。研究課題期間を通じて、合計、54編の学術論文、91件の学会発表、15件の図書刊行を実現した。

【研究分担者】
中島望	大阪大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
阿部誠	東京大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
佐藤忠彦	筑波大学	大学院ビジネス科学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
渋谷覚 (澁谷覚)	東北大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
近藤文代	筑波大学	大学院システム情報工学研究科	講師	(Kakenデータベース)
和合肇	京都産業大学	経済学部	教授	(Kakenデータベース)
里村卓也	慶應義塾大学	商学部	教授	(Kakenデータベース)
石垣司	東北大学	大学院経済学研究科	講師	(Kakenデータベース)