著者

佐藤 忠彦

出版者

特定非営利活動法人 組織学会

雑誌

組織科学 (ISSN:02869713)

巻号頁・発行日

vol.55, no.3, pp.4-20, 2022-03-20 (Released:2022-04-20)

参考文献数

12

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本稿は,計量経営学の進展を狙いとし,その要素技術になるデータサイエンスの基本事項を紹介することを目的とする.本稿では,まずデータサイエンスの入力となる「データ」の特性を述べ,「モデル化に対する基本姿勢」を紹介したうえで,主要なツールとなる「統計モデル」と「機械学習モデル」の概要を説明する.また,経営学でも有効活用しうる「ベイズモデル(統計モデルの一種)」の解析例も併せて紹介する.

著者

山田 浩喜 佐藤 忠彦

出版者

日本行動計量学会

雑誌

行動計量学 (ISSN:03855481)

巻号頁・発行日

vol.47, no.2, pp.161-172, 2020 (Released:2021-04-21)

参考文献数

21

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In this paper, POS data with IDs of drugstores is applied to the analysis method proposed by Govaert & Nadif (2010). By using the Poisson latent block model with snacks purchase history data at drugstores located in the Gifu region, we cluster both the customers and the snacks brands simultaneously, and grasp the snack brand group that the customer group with a high purchase frequency choose. Furthermore, based on the model estimation, we discuss effective marketing measures in drugstores. Although we analyze only snack category, it can be extended to other product categories and is an effective way to summarize Big Data.

著者

山田 浩喜 佐藤 忠彦

出版者

日本行動計量学会

雑誌

行動計量学 (ISSN:03855481)

巻号頁・発行日

vol.43, no.1, pp.53-68, 2016 (Released:2016-09-09)

参考文献数

35

被引用文献数

2 1

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The purpose of this research is to reveal how the marketing mix strategy in the department store influences the customer's shopping trip behavior to the department store. The model represents the mechanism of frequency of coming to the stores with framework of an hierarchical Bayes Poisson regression model. The model includes three explanatory variables: “Store loyalty”, “Direct mail”, and “Events”. These variables are also modeled by functional form with parameters. As a result, we could confirm that direct mail is one of the marketing mix variables that have the most effect on frequency of coming to the store.

著者

山田 浩喜 佐藤 忠彦

出版者

日本行動計量学会

雑誌

行動計量学 (ISSN:03855481)

巻号頁・発行日

vol.49, no.1, pp.83-98, 2022 (Released:2022-11-10)

参考文献数

44

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Drug stores have recently expanded in size and widened available product categories. Efficient store management requires accurate and rapid data analysis and in-depth understanding of customers' purchasing characteristics. In this study, we apply the block clustering method to point-of-sale (POS) data with identifications (IDs) in drug stores in Japan's Gifu region to examine the purchasing characteristics of product categories. Since this method can simultaneously evaluate customers and product categories, it is possible to investigate data more easily and quickly than other analytical methods used for customers and product categories. We construct blocks combining clusters of customer and product categories and identify the customers that stores should prioritize and specific product categories that should bolster marketing measures. This study proposes a method that retailers can employ when considering decisions on marketing activities such as product lineups, sales floor layouts, or pricing strategies.

著者

山田 浩喜 佐藤 忠彦

出版者

日本行動計量学会

雑誌

行動計量学 (ISSN:03855481)

巻号頁・発行日

vol.47, no.1, pp.41-57, 2020 (Released:2020-12-11)

参考文献数

52

被引用文献数

1

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We attempt to clarify the mechanism of the amount of money of purchase by each customer in a department store in Nagoya city using the Bayesian regression model. Specifically, we use two types of explanatory variables, “Direct mail”, and “Events”, to research a relationship between the purchase amount and department store's strategy. Direct mail means the number of mails that the department store uses to inform their customers about new items, privileges of card holders, and storewide events. We also add “frequency coming to the store” as explanatory variables. Additionally, we adopt type-1 Tobit model to presume the optimal value for the dependent variable, if the dependent variable in the regression model is zero. Furthermore, we examine the relation between department strategy and the customer's attributes by incorporating customer's attributes into the hierarchical model.

著者

佐藤 忠彦 領家 美奈

出版者

一般社団法人 日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.52, no.1, pp.1-31, 2022-09-13 (Released:2022-09-14)

参考文献数

32

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本研究は,同一説明変数に対する複数の異質な回帰係数を同時に推定可能にする階層ベイズ回帰モデルを提案し,その有効性を検証することを目的とする.提案モデルの有効性は,数値実験と実データを用いた解析で検証した.数値実験では,真のモデルを精度高く再現できるという意味で,提案モデルの有効性を確認した.また,POSデータを用いた実証分析では,提案した枠組みで市場反応を製品異質性と時点異質性に分解可能であることを示した.提案した枠組みは,反応係数の明示的な要因分解を実現し様々な社会科学現象のモデル化およびそのモデルに基づく意思決定で有効活用できる.

著者

佐藤 忠彦

出版者

駒澤大学北海道教養部

雑誌

北海道駒沢大学研究紀要 (ISSN:02866978)

巻号頁・発行日

no.21, pp.p1-17, 1986-03

著者

宮津 和弘 佐藤 忠彦

出版者

一般社団法人 日本統計学会

雑誌

日本統計学会誌 (ISSN:03895602)

巻号頁・発行日

vol.48, no.2, pp.113-146, 2019-03-29 (Released:2019-10-07)

参考文献数

34

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心理会計のもとでは,経済学の原理である金銭の代替可能性が完全には成立しておらず,同じ金銭的価値の財でも,消費者の使用目的や購買状況に応じて,異なる価値基準を有する.本研究では,心理的状況の変化を心的負荷と在庫金額という二つの潜在指標で捉えてモデル化し,消費者の内面的要因が来店間隔に与える影響を解明する.これにより,一見非合理的とも思える消費者の購買行動を,行動経済学の観点から理解する.本提案モデルでは,心理的状況を閾値変数とした閾値型モデルに消費者の異質性を階層ベイズの枠組みで取り込み,マルコフ連鎖モンテカルロ法で推定する.小売店舗のID付POSデータを用いて実証分析した結果,消費者の購買行動には心理的状況が影響し,来店間隔の生起メカニズムに差があることを示した.

著者

山田 浩喜 佐藤 忠彦

出版者

日本マーケティング・サイエンス学会

雑誌

マーケティング・サイエンス (ISSN:21874220)

巻号頁・発行日

vol.20, no.1, pp.17-41, 2012 (Released:2013-07-30)

参考文献数

37

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本研究の目的は,消費者の百貨店の小売ミックスに対する期待やパフォーマンス評価が店舗満足に対してどのように影響するかを明らかにすることである。本研究では,それら小売ミックスに対する期待やパフォーマンス評価をその形成メカニズムをもモデル化することにより,モデル内に説明変数として取り込んでいる。提案するモデルは,階層ベイズモデルの枠組みでモデル化し,その推定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた。検証の結果,提案するモデルの有効性が確認できた。また,個別対応型の百貨店マーケティング実務に対して,有効な知見が獲得できている。

著者

田口 淳子 立本 博文 佐藤 忠彦

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

年次学術大会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.32, pp.185-189, 2017-10-28

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一般講演要旨

著者

宮津 和弘 佐藤 忠彦

出版者

応用統計学会

雑誌

応用統計学 (ISSN:02850370)

巻号頁・発行日

vol.44, no.3, pp.161-182, 2015

被引用文献数

1

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本研究は,心理的財布と関連して,消費者の心的構成を考慮した購買点数の生起メカニズムをモデル化し,その現象を明らかにすることを目的とする.本研究では,①消費者の購買時における心的状況を表す心的負荷,②心的負荷と閾値パラメータの大小関係で心理的財布の切換が生じる構造を表現する階層ベイズ閾値ポアソン回帰モデルによる購買点数生起メカニズムの2つをモデル化する.モデルの推定は,マルコフ連鎖モンテカルロ法で実施する.小売店舗のID付POSデータを用いて実証分析した結果,消費者の購買意思決定には購買時の心的状況が間接的に影響し,心理的財布の違いによって購買点数の生起メカニズムに差があることを示した.また,副次的であるが,提案モデルを用いると消費者ごとの給料日が推定できることも示した.

著者

佐藤 忠彦

出版者

筑波大学

雑誌

若手研究(B)

巻号頁・発行日

2006

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平成19年度の研究は,動学的統計モデルによるID付きPOSデータを用いた計量分析として行った.ID付きPOSデータとは,総合スーパーやスーパーマーケットで日々蓄積されている番号化された形で個人が特定できる時系列購買データであり,最も集計されていないデータである.その意味で,平成19年度の研究は18年度の研究を発展させた研究となる.研究は,前年度同様マイクロ・マーケティングの現象に関連した消費者来店行動の解析をテーマにし研究した.これらの課題は,消費者行動研究の主たる研究分野に位置づけられるものであるが,動学的な統計モデルを用いた形式で研究はなされていない.今後益々発展を望まれている研究課題であるといえる.具体的には,(1)消費者の小売店舗への来店行動および(2)カテゴリー購買積行動を解析するための動的個人モデルの提案及び解析事例の提示を行った.通常マーケティング分野では、(1)や(2)の解析を行う場合、個人毎のデータを全て用いてモデルの推定を行う.しかし、one to oneマーケティングやCustomer Relationship Management(CRM)といった当該分野における今日的課題の解決には、そのアプローチでは不十分である.その問題点を克服し、個々人の動的行動を表現するために、本研究では個人毎モデルの提案、検証を行っている.モデル化は一般状態空間モデルの枠組みで行い,その状態推定には粒子フィルタ/平滑化のアルゴリズムを用いた.モデルは実際のID付POSデータへ適用し,その有効性の検証を行った.その結果,本稿で提案するモデルが個人の来店行動及び購買生起行動の解析に適用できることが示された.(1)及び(2)の課題は,現在学術雑誌に投稿し,審査中である.

著者

上原 宏 佐藤 忠彦 吉田 健一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.205-216, 2008 (Released:2008-03-11)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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This paper proposes a method to measure the effects of TV advertisements on the Internet bulletin boards. It aims to clarify how the viewes' interests on TV advertisements are reflected on their images on the promoted products. Two kinds of time series data are generated based on the proposed method. First one represents the time series fluctuation of the interests on the TV advertisements. Another one represents the time series fluctuation of the images on the products. By analysing the correlations between these two time series data, we try to clarify the implicit relationship between the viewer's interests on the TV advertisement and their images on the promoted products. By applying the proposed method to an Internet bulletin board that deals with certain cosmetic brand, we show that the images on the products vary depending on the difference of the interests on each TV advertisement.