【序論】
近年、オムニチャネルマーケティングが注目されており、様々なデバイスやチャネルを活用して消費者に直接的な接触を行い、商品・サービスを提供することが求められるようになってきています。しかし、複数のチャネルを活用することで、どのチャネルからの貢献が大きいのかという問題が浮き彫りになっています。特に、購買行動に至るまでの過程で多くのチャネルを経由する場合、どのチャネルの影響がより大きいのかの判断は非常に難しいといえます。そこで、オムニチャネルアトリビューションというアプローチが提唱され、貢献が大きいチャネルを明確にすることが目的とされています。 本研究では、従来のアトリビューション研究に加え、データドリブンアプローチを組み合わせることで、より正確なアトリビューションの解析を目指します。従来の手法では、各チャネルの貢献を定量的に評価するのに時間がかかり、正確性も確保しきれないという問題がありました。しかしながら、最近ではWeb解析やビッグデータ解析の進歩により、データの蓄積量が大きくなっています。これにより、より高精度なアトリビューションの解析が可能になってきました。 本論文では、データドリブンアプローチを組み合わせた、より高精度なオムニチャネルアトリビューションの解析手法を提案します。具体的には、複数のチャネルでの消費者の行動をデータとして収集し、それらを機械学習アルゴリズムによって解析することで、各チャネルの貢献度を評価します。また、提案手法の有効性を示すために、実験を行い、従来のアトリビューション手法との比較を行います。 その結果、提案手法によって、より高精度なアトリビューションの解析が可能であることが示され、オムニチャネルマーケティングにおいてより適切な戦略決定ができると考えられます。本論文が、オムニチャネルマーケティングの分野において、より正確なアトリビューションの解析を目指す研究者や事業者に役立つことを期待しています。
【本論】
オムニチャネルマーケティングを活用するにあたり、どのチャネルからの貢献が大きいのか判断することは非常に重要です。そこで、従来のアトリビューション手法に加え、データドリブンアプローチを組み合わせた方法を提案します。 本研究では、複数のチャネルでの消費者行動を収集し、機械学習アルゴリズムによって解析することで、各チャネルの貢献を評価します。これにより、より高精度なアトリビューションの解析が可能になります。 本論文では、提案手法の有効性を示すために実験を行い、従来のアトリビューション手法と比較しています。その結果、提案手法によってより高精度なアトリビューションの解析が可能であることが示されました。 この研究は、オムニチャネルマーケティングの分野において、より正確なアトリビューションの解析を目指す研究者や事業者に役立ちます。特に、データドリブンアプローチを組み合わせた手法は、より時間効率的であり、正確性も高いことが示されました。
【結論】
本論文は、データドリブンアプローチを組み合わせたオムニチャネルアトリビューション解析手法を提案しています。この手法は、複数チャネルからの消費者行動データを解析し、機械学習アルゴリズムを用いて各チャネルの貢献度を評価するものです。実験の結果、提案手法は従来手法よりも高精度なアトリビューション解析が可能であることが示され、適切な戦略決定に役立つことが期待されます。これにより、本研究はオムニチャネルマーケティングの分野において、より正確なアトリビューションの解析を目指す研究者や事業者に貢献することが期待されます。
