Research of consumers' price perception based on micro-dynamic pricing

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ダイナミックプライシングは、データサイエンス技術を活用したマーケティング領域での応用分野の一つである。産業界においても、多くの企業がデータサイエンスを業務に取り入れて収益向上や業務効率化を実現しようと尽力している。しかしながら、収集されるデータがビッグデータになるほど、多くの収益が上がると幻想を抱き、データを蓄積することが目的となっている企業も多く散見される。そのため、本研究の本題であるパーソナル化されたダイナミックプライシングのモデル構築とID-POSデータを用いた実証分析と並行して、企業はデータサイエンスを活用することで、データをどのようにマネタイズして、価値を創造するかについて整理しながら、データサイエンスの本質についてまとめた。これは、経営研究の学術誌に投稿して、データサイエンスビジネスに対する拠り所として著した。さらに、ダイナミックプライシングに関連したサーベイ研究を行い、国内以外での活動についてまとめ、ID-POSデータの提供企業とのワークショップを開催して、ダイナミックプライシングに関する実現性と運用性について意見交換して、具体的なモデリングの方向性に道筋をつけた。消費者レベルの来店確率と特定商品（例えば、ファミリーアイス商品）の購買確率を同時モデリングするために、ネステッドロジットの枠組みで数理モデルを構築し、一つの小売店舗に限定してID-POSデータを用いて実証した。特定商品の購買頻度が少ないこともあり、来店予測精度は高いものの、それと比較して購買予測はやや劣り、消費者の異質性も大きい。これらモデリングから得られた結果に基づいて、マイクロダイナミックプライシングとして、消費者レベルの最適価格を試算し、実売価格との比較にもとづいて考察した。