KSP-SP社の市場POSデータは，店別日次データの収集では日本において最大規模の店舗数を有している。このデータを活用した価格に依存しないプロモーション，すなわちエンド･プロモーション企画とテレビ・コマーシャルやウエブでのキャンペーンの効果測定法が開発された。これらを実現したシステムとモデルを紹介する。小売業による自社POSデータのサプライヤーへの公開は，営業に新たな業務サイクルを作り出してきた。営業は，店頭観察とデータに基づき有力な仮説を生み出し検証する能力が求められてきた。この新たな業務を支援する会社として2003年KSP-SP社は設立された。この企業の誕生した背景とサービス内容を紹介する。

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本研究の目的は，消費者の百貨店の小売ミックスに対する期待やパフォーマンス評価が店舗満足に対してどのように影響するかを明らかにすることである。本研究では，それら小売ミックスに対する期待やパフォーマンス評価をその形成メカニズムをもモデル化することにより，モデル内に説明変数として取り込んでいる。提案するモデルは，階層ベイズモデルの枠組みでモデル化し，その推定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた。検証の結果，提案するモデルの有効性が確認できた。また，個別対応型の百貨店マーケティング実務に対して，有効な知見が獲得できている。

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本研究では，非集計レベルのWebアクセスデータを用い，サイト属性と個人の異質性を考慮した複数サイトの普及モデルを提案する。提案モデルは非集計レベルのデータを用いることで個人の異質性を考慮し，複数サイトを扱うことで，どのような属性を持つサイトがどういった普及パターンを辿るのか把握することができるため，企業のHP作成や新しいWebサービスを展開する際に有効なモデルになると考えられる。具体的には，消費者異質性に対し潜在クラスを，サイト間の異質性に対し階層モデルを用いた離散型のハザードモデルによって複数サイトに対する個人の閲覧開始時期をモデリングする。提案モデルの有用性を示すために，株式会社ビデオリサーチインタラクティブ社の『インターネット視聴データ』 を利用した解析を行ったところ，潜在クラスによる採用時期や，時間による採用傾向の変化が異なることが確認された。

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