法人向け
コンサルティング
Consulting Service
Economics Design Inc. コンサルティング業務の例
メカニズムデザイン
- レーティング方式の設計（食べログのように点数で評価する方式の設計。運営者の希望に応じた関数を作成）
- トークン、地域通貨、暗号資産のエコシステム設計
- 選出方式の設計（役職者や受賞者を選出する決め方、選挙方式の設計など）
プライシング
- 行動プライシング（行動経済学の知見に基づく価格決定）
- 機械学習手法に基づくダイナミックプライシング
- BtoBのプライシング（見積戦略など）
- 新サービス・新製品のプライシングのためのリサーチ設計と実施
オークション設計
- トークン、地域通貨、暗号資産を発行する一次市場の設計
- 売買プラットフォームの設計
- オークション業務の導入
マーケティング
- データと行動経済学の知見に基づくCRM（顧客関係管理）
例）離脱可能性の高い顧客の発見と対策策定
例）顧客生涯価値の高い新規顧客の判別とインセンティブ設計
例）アップリフトのための分析と施策立案支援 - マーケティング施策のROI(投資対効果)の分析
- 因果推論に基づく施策評価と投資最適化
- 広告効果の算出と配分最適化
- マーケティングリサーチ設計支援と実施
コラム
Economics Matters
コラム
なぜオークション理論が必要なのか？
価格の相場があるようでない商品（美術品、不動産）や、新規ゆえ相場が確立されていない商品（トレーディングカード）、価値が日々変動する商品（金融商品）は、オークションでの売買が向いています。売る側が値付けするのではなく、市場に競争価格を付けてもらうのです。一万円で売れると思うなら、一万円をスタート価格にして競り上げ競争を実施します。
ただしオークションの実施には無数のやり方があります。どれを使うかで結果は変わります。スタート価格の設定や、終わり方のルール設定といった細部の調整も重要です。設計は死活的に重要なのです。
自分で設計して、何度も試行錯誤を繰り返すと、運がよければ「車輪の再発明」ができるかもしれません。しかしそれには長い時間がかかりますし、その間の失敗には金銭的な負荷がかかります。そこで頼りになるのが、数理モデルと経済実験に基づく、オークション理論の学知です。
アメリカの周波数オークションでは、スタンフォード大学のMilgrom教授が設計を担当し、見込み額を大きく上回る収益をあげました（1994年から2013年まで約8兆円）。一方、専門家を活用しなかったニュージーランドでは、見込み額より一桁少ない収益しかあげられませんでした。
重要なのは、売買するものに応じたオーダーメイドの設計です。その結果を統計分析して、次回の設計に活かす力も要ります。オークション理論と統計学のプロからなるチームが、これら一式のパッケージを提供します。
コラム
人気、世論、意識など「主観」をどう調べるか？
「現政権を支持する・しない」といった二択の調査で分かることは、ごくわずかしかありません。支持する度合いを調査するほうが、人々の支持の詳細を把握できます。「きわめて高く評価する」から「きわめて低く評価する」までのグラデーションが見えてきます。
ところが度合いの調査には独自のノウハウが必要です。たとえば「きわめて高く評価する」から「きわめて低く評価する」までは、何段階で選択肢を作ればよいのでしょう。言葉はどう選べばよいのでしょう。そして、得られた結果はどう分析し、解釈し、戦略に活かせばよいのでしょう。
2011年に集団的選択理論の研究者Balinskiと Larakiが提案したMajority Judgementという手法があります。新たな選挙方式として提案されたものですが、我われはこれを世論調査とマーケティング調査に応用します。そしてMajority Judgementに適した統計分析を行います。これにより自分が「どのライバル」と「どの程度」似て見られているかが分かるようになります。すると、政党であればライバル政党と、商品であればライバル商品との差別化戦略の道筋が見えてきます。