[論文レビュー] Validating Gravity-Based Market Share Models Using Large-Scale Transactional Data

Yoshihiko Suhara, Mohsen Bahrami+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2019

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 12被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、複数のカテゴリにわたる実店舗の取引データを用いて、Huffの重力ベース市場シェアモデルの妥当性を検証している。多様な業態の小売業者に対して回帰分析とモデル適合を適用することで、特に食料品、衣料品、給油所、飲食店において、モデルの正確性が強く実証的裏付けを示している。特に、主要な人口統計的多様性がモデルの妥当性を高めていることが明らかになった。

ABSTRACT

Customer patronage behavior has been widely studied in market share modeling contexts, which is an essential step towards modeling and solving competitive facility location problems. Existing studies have conducted surveys to estimate merchants' market share and factors of attractiveness to use in various proposed mathematical models. Recent trends in Big Data analysis allow us to better understand human behavior and decision making, potentially leading to location models with more realistic assumptions. In this paper, we propose a novel approach for validating Huff gravity market share model, using a large-scale transactional dataset that describes customer patronage behavior in a regional scale. Although the Huff model has been well-studied and widely used in the context of competitive facility location and demand allocation, this paper is the first in validating the Huff model with a real dataset. Our approach helps to easily apply the model in different regions and with different merchant categories. Experimental results show that the Huff model fits well when modeling customer shopping behavior for a number of shopping categories including grocery stores, clothing stores, gas stations, and restaurants. We also conduct regression analysis to show that certain features such as gender diversity and marital status diversity lead to stronger validation of the Huff model. We believe we provide strong evidence, with the help of real world data, that gravity-based market share models are viable assumptions for competitive facility location models.

研究の動機と目的

• アンケートに基づく推定ではなく、実際の大規模取引データを用いてHuff重力ベース市場シェアモデルの実証的妥当性を検証すること。
• 食料品店、衣料品店、給油所、飲食店など、多様な小売カテゴリにおけるモデルのパフォーマンスを評価すること。
• 現実の状況において、モデルの予測精度を高めたり低下させたりする社会的・人口統計的要因を同定すること。
• より高い信頼性をもって重力ベースモデルを競合施設立地計画に応用できる、データ駆動型フレームワークを提供すること。
• ビッグデータを活用することで、小売および都市計画分野の立地モデルにおける仮定を改善できる可能性を示すこと。

提案手法

• 地域の小売店舗における顧客訪問および支出を記録した大規模取引データセットを活用。
• 施設の魅力と顧客からの距離に基づき、Huffモデルを用いて市場シェア確率を推定。
• 異なる地区および業態別にモデル適合を評価するため、ピアソン積率相関係数とp値を用いる。
• OLS回帰分析を用いて、モデルパフォーマンスと社会的・人口統計的指標（性別多様性、婚姻状況の多様性など）との関係を分析。
• 地区レベルの集計を用いて、平均距離、モデルパラメータ（α, β）、モデル適合指標（r, p値）を算出。
• 異なる業態と人口構成が異なる地理的地区を対象に、複数のテストを実施することでモデルの頑健性を検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Huff重力モデルは、異なる小売カテゴリにおいて、現実の顧客の利用行動をどの程度正確に予測できるか？
• RQ2 地区のどの社会的・人口統計的特性が、Huffモデルの予測精度に顕著に影響を与えるか？
• RQ3 人口構成や小売業者構成が異なる地理的地区において、モデルのパフォーマンスはどのように変動するか？
• RQ4 大規模取引データは、従来のアンケートベース手法よりも、市場シェアモデルの検証に信頼性が高いか？
• RQ5 性別多様性や婚姻状況の多様性といった要因は、モデルの説明力向上にどのような役割を果たすか？

主な発見

• Huffモデルは、全テスト小売カテゴリで良好な適合を示しており、ピアソン積率相関係数（r）は0.365から1.000の範囲にあり、高い予測力が裏付けられている。
• 飲食店では、地区53、82、84、123で完璧な適合（r = 1.000）を示し、p値が0.000であったため、統計的に有意であった。
• 給油所では、地区84でr = 0.9977、地区70でr = 0.9962の高い性能を示し、両者ともp値が0.001未満であった。
• 回帰分析の結果、性別多様性と婚姻状況の多様性は、モデル適合の向上と正の相関関係にあり、飲食店モデルではβ係数がそれぞれ-0.6746および0.1780であった。
• 移動行動の多様性が低く、収入格差が高い地区では、モデルの精度が低く、負のかつ有意でない係数が示された。
• 本研究は、実取引データと人口統計的文脈を組み合わせてキャリブレーションすることで、重力ベースモデルが競合施設立地計画に実用的であるという実証的証拠を提供した。