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機械学習を応用した顧客エンゲージメント行動分析のためのマーケティングモデルの開発

应用机器学习开发用于客户参与行为分析的营销模型

基本信息

批准号：
22KJ0336
负责人：
五十嵐未来
金额：
$ 1.33万
依托单位：
Osaka University (2023)University of Tsukuba (2021-2022)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、ソーシャルメディアでのコンテンツ生成やeコマースサイトでのカスタマーレビュー投稿といった、顧客エンゲージメント行動と呼ばれる消費者行動の駆動要因および周囲へ与える影響を解明するためのモデル開発を行っている。まず、社会ネットワーク上の他者からの影響を考慮したコンテンツ生成行動については、トピックモデルと呼ばれる非構造データモデリングの手法を応用したモデルを提案し、シミュレーション実験および実データ解析によって提案モデルの性能を実証するとともに、学術論文にその成果をまとめた。共著者との議論の中で本研究の立ち位置について若干の修正があり、追加の文献調査や原稿修正があったものの、原稿は概ね完成し、現在は投稿前の最終チェックの段階であるため、来年度には国際学術誌への投稿を行い、レビュワーとのやり取りを通して出版を目指す。カスタマーレビュー投稿モデルについては、機械学習分野で発展している単語分散表現モデルを応用したレビューテキスト解析モデルを提案し、実データを用いた分析を進めた。その中で、大規模データに応用した際の推定法に関するスケーラビリティの課題が見つかったため、本年度は主にその課題を解決するための文献調査や新手法のシミュレーション実験に時間を費やした。その結果としては、まだ実用に足る手法を開発するには至っておらず、今後も引き続いて推定法の研究を行う必要がある。推定法の課題を解決することで、日々大量のレビューテキストデータが蓄積され続けていながらも十分な分析手法が確立していない現状に貢献する価値のある研究となることが予想される。

This study aims to clarify the key factors of consumer action, including the impact of social and economic factors on consumer behavior. The influence of others on social and social life should be considered. The results of academic papers should be proved. The author's comments on this study include several corrections, additional literature review, manuscript revision, manuscript summary completion, final submission before submission, submission to international academic journals in the coming year, and publication instructions. In addition to the above, it is also necessary to analyze the content of the article. The problem of the large-scale and medium-scale estimation method is solved by a literature survey and a new method. It is necessary to carry out the research on the estimation method in the future. The problem of estimation method is solved by a large number of methods of analysis, such as accumulation and contribution.