Presentation Information
[1J3-GS-10d-03]Estimation of Advertising Effectiveness by Railway Company Considering Consumer Attributes and Optimization of Advertising Expenditure Allocation
〇Mayu Sekimori1, Haruka Yamashita1 (1. Sophia University)
Keywords:
optimal allocation,Hierarchical Bayesian model,Marketing
古くから広告媒体として多くの企業に取り入れられている電車広告では,広告接触者の属性や出稿先鉄道会社によって広告効果に異質性があることが想定される.したがって属性と鉄道会社ごとの効果を適切に推定し,限られた予算の中でターゲットへの広告効果が最大となるような出稿先鉄道会社の選択を行うことが望ましい.
そこで本研究では消費者属性と鉄道会社という2つの異なる粒度を同時に考慮して広告効果を推定し,予算配分を最適化する枠組みを提案する.具体的にはまず階層ベイズモデルを用いて性別・年代等の属性と鉄道会社別の効果を個別のパラメータとして推定する.次に推定した効果と各社の乗車割合に基づき,動的計画法を用いて広告予算の最適な鉄道会社別配分を算出する.キリンビール株式会社の本麒麟を対象とした効果推定では,提案モデルの精度が比較モデルを上回り,構造的妥当性を確認することができた.また提案手法による最適配分は,従来の乗車割合重視型の配分と比較して総広告効果を向上させることが示された.これは電車広告において広告効果を考慮した意思決定がマーケティングROIの改善に寄与することを実証すると考えている.
そこで本研究では消費者属性と鉄道会社という2つの異なる粒度を同時に考慮して広告効果を推定し,予算配分を最適化する枠組みを提案する.具体的にはまず階層ベイズモデルを用いて性別・年代等の属性と鉄道会社別の効果を個別のパラメータとして推定する.次に推定した効果と各社の乗車割合に基づき,動的計画法を用いて広告予算の最適な鉄道会社別配分を算出する.キリンビール株式会社の本麒麟を対象とした効果推定では,提案モデルの精度が比較モデルを上回り,構造的妥当性を確認することができた.また提案手法による最適配分は,従来の乗車割合重視型の配分と比較して総広告効果を向上させることが示された.これは電車広告において広告効果を考慮した意思決定がマーケティングROIの改善に寄与することを実証すると考えている.
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