本研究では店舗内での消費者の逐次的な商品選択ログを蓄積できるスマートカートから得 られたデータを活用し，事前の購買行動が事後の商品選択に与える影響について調べた。顧 客8,924人による45,094回の購買機会を分析したところ， 1 ）カートに値引きないしクーポン 商品があるとき，また 2 ）選択までに既に店内に長く滞在しているとき，高額商品を選択し 易くなることが示唆された。また階層モデルによる消費者異質性理解のための分析からは， もともと値引き商品を買いやすい顧客ほど 2 ）の傾向が強まることなどが示唆された。

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顧客の離脱を観測できない非契約型CRMでは，BTYD（Buy Till You Die）モデルを使うこ とによって離脱を推測できる。その代表的なモデルであるPareto/NBD では，リセンシーと フリクエンシーという最小限の購買データから推測を可能にするために，購買行動に強い仮 定を置いている。しかし，購買がランダムに発生するという仮定は，周期性のある店舗，カ テゴリー，商品の購買には相応しくない。また，購買率と離脱率に関する 2 つのガンマ分布 が独立という仮定では，購買行動と離脱行動の関係が無視されている。 本研究では，個々の購買の時点と金額を含んだ顧客購買履歴データを用いて，周期性の有 り無しいずれの購買行動にも対応する柔軟な顧客生涯価値モデルを構築する。先行研究が豊 富なPareto/NBD 系モデル同様，離脱はランダム， 1 回当たりの購買金額は顧客内で対数正規 分布にしたがうと仮定する一方，購買には周期性に対応するロジスティック閾値モデルを採 用する。提案モデルからは，生涯価値や購買の規則性など，CRMに有用な様々な顧客別のマー ケティング指標が得られる。 実証分析では，ヘアサロンの購買（訪問）履歴データを用いて，ランダム購買を仮定した個 人モデル（PE）と混合分布による集計モデル（Pareto/NBD）とで比較した。その結果，検証デー タでの予測精度に関しても，パラメータの安定性に関しても，提案モデルがPE やPareto/ NBDより優れていた。さらに顧客維持戦略への応用として，生涯価値の増加を最大にする 最適介入レベルを顧客別に算出した。

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The helpfulness of online reviews can be driven by several factors: review attributes, reviewer attributes, review contents, review sentiments, and review language styles, among others. Although previous studies identified the importance of these factors, most of them only concentrated on a few of the factors and did not take a holistic view. In the field of computer science, researchers always focused on the review content and sentiment by mining content words, and neglected language styles determined by function words. This article aims to extend existing research on the classification of online reviews and their helpfulness by taking all of these factors into account. A theoretical framework that integrates（ 1） reviewer attribute,（ 2） review attribute,（ 3） review content,（ 4） review sentiment, and （5） review language style is proposed. Based on the framework, this study analyzed online reviews on iPads that are written in English and posted on Amazon.com. For the analysis of review content, topic modeling was applied through the latent Dirichlet allocation（ LDA） technique. For the analysis of review sentiment and language styles, a text processing software named LIWC （Linguistic Inquiry and Word Count） was used. A set of Poisson regression analysis was conducted, taking the number of “helpful” votes to the message as a dependent variable. Since significant relationships with the five factors are obtained, the effectiveness of the proposed framework integrating these was confirmed. This integrated view uncovers novel insights. Theoretical and practical implications are also discussed.

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