抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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顧客の離脱が観測できない“非契約型(Non-contractual)”顧客関係管理で,優良顧客の判別にRFM(recency,frequency,monetary-value)分析が広く使われていることは,リセンシー,フリクエンシー,マネタリバリューの3指標が顧客の購買行動を簡潔に集約していることを裏付けている。しかし既存のマーケティング文献では,これらの指標間の関係,そして顧客生涯価値(CLV)との関係で矛盾した結果が報告されており,さらなる研究による一般経験化の必要性が求められている。本論文では,RFM指標の根底にある顧客の3行動プロセス-購買頻度,生存期間,1回当たり購買金額-をモデル化し,これらの相互関係とCLVとの関連を分析する。提案された階層ベイズ・モデルでは,この3行動プロセスを顧客のデモグラフィク変数と関連付けることで,CLVの高い新規顧客獲得への知見などの経営上の示唆を得る。本モデルを百貨店とCDチェーン店のポイントカード(Frequent Shoppers Program)データに当てはめたところ,ベンチマークであるPareto/NBDに基づいたモデルと比較して,推定用と検証用サンプルの両方で,集計・非集計いずれのフィット基準においても優れていた。さらに,顧客関係管理に関するいくつかの本質的な争点が解明された。第1に,この研究で使われたデータでは,購買頻度と購買金額に相関が見られ,従来のPareto/NBDに基づいたCLVモデルは適応できないことが分かった。また,相関の方向は百貨店の場合は負,CDチェーン店の場合は正であり,データによって異なることが確認された。第2に,生涯価値への影響を離脱,頻度,金額の3つの顧客行動プロセスに分解し,それぞれを顧客のデモグラフィック変数と関連付けることによって,新規顧客獲得に対する有用な知見が得られた。これら3つの行動プロセスは生涯価値に逆の影響を与えてお互いに相殺することもあり,その場合CLVに対する影響は正味では小さくなる。第3に,パラメータの推定誤差を考慮しないとCLVや弾力性などの推定に大きなバイアスが生じ,マネジャーの意思決定に重大な過ちが生じる可能性がある。...(著者抄録)
