研究分科会

EBM実証分科会

エビデンスベーストマーケティングは日本にも当てはまるのか？ ダブルジョパディや購買重複の法則、負の二項分布、NBDディリクレモデル、平均への回帰、パレートシェア、ヘビーユーザーの安定性、リテンションダブルジョパディ、ヘビーとロイヤルの相反など、EBMの根幹を成す規則性を、全国の大手スーパーマーケットやドラッグストアの実購買データで検証し、各カテゴリーにおける成長法則や境界条件を探索します。

メンタルアベイラビリティ研究分科会

アデレード大学アレンバーグ・バス研究所が提唱する「カテゴリーエントリーポイント（CEP）」と「メンタルアベイラビリティ」を軸としたブランド管理の方法を研究します。CEPをどう見つけ、定義し、網羅し、いくつ選び、優先順位をつけ、ポテンシャルを定量評価するか。メンタルアベイラビリティがなぜ購買の先行指標になるのか、どう測定・数値化・分析し、トラッキングと可視化を行うか。広告コミュニケーション開発、ブランドの健康診断、キャンペーントレースでの活用を想定しています。

デジタルアベイラビリティ研究分科会

バイロン・シャープ教授はディスプレイ広告、検索連動広告、SNS広告、オウンドメディア、ECなどを「オンラインのフィジカルアベイラビリティ」と述べています。本分科会は、Web行動ログ（モニターパネルからパーミッションを得て収集したURL・検索キーワード等）をデータソースに、生成AIやマーケティングリサーチも用いながらCEPを発見し、CEP管理におけるオンライン接点の役割と影響を検証します。

ゴール

• デジタル上の行動データからLTVの高いCEPを発見する手法を確立する
• デジタルリーチの価値を明確化し、デジタル媒体選定の具体論を導き出す

リサーチクエスチョン

• LTVの高いCEPをどのように見つけ出せるか？ 特定のCEPから入ってきた消費者が重要視する商品属性、コンバージョン率の高い属性は何か？ 検索ワードに基づく効果的なメッセージング、コンテンツが離反率に与える影響は？
• どのデジタルメディアがどのような効果を持つのか？ 各メディアの効果／効率、収穫逓減カーブは？ カテゴリーごとに短期アクティベーションが強いメディア、効果的なメディアの組み合わせは？

生成AI応用研究分科会

マーケティングの各プロセス（調査・分析、戦略立案、施策開発、実行・効果検証）において、生成AIが力を発揮する領域を洗い出し、具体的な活用方法、プロンプト開発を研究します。人間が担うべき判断やクリエイティブ性と、AIの自動化・拡張性との組み合わせによって、新たな価値を生み出す可能性を探求します。

ゴール

• 生成AIに適した業務領域の把握：マーケティング業務においてAIが力を発揮できるタスクと人間の判断が不可欠なタスクを洗い出し、適用範囲を更新する
• 具体的な活用手法・プロンプト設計の研究：EBMをマーケ業務に適用する上で適切な環境構築やAI統制ルールを設計する