アンドリュー・SC・エアレンバーグ

アンドリュー・SC・エアレンバーグ
生まれる	( 1926-05-01 )1926年5月1日 ボーフム、ドイツ
死亡	2010年8月25日(2010-08-25)（享年84歳） ロンドン、イギリス
配偶者	クレメンシー（マイルズ）・エアレンバーグ
両親	ハンス・エーレンベルク エルゼ・ツィンメルマン
親族	ヴィクター・エーレンバーグ（叔父） ジェフリー・エルトン（いとこ） ルイス・エルトン（いとこ） ビクター・エーレンバーグ（大叔父） リチャード・エアレンバーグ（大叔父）
Webサイト	http://www.marketingscience.info/name-and-founders

アンドリュー・エアレンバーグ（1926年5月1日 - 2010年8月25日）は統計学者であり、マーケティング科学者でした。半世紀以上にわたり、彼はデータの削減/分析と提示、そして購買者の行動と広告の仕組みの理解に貢献しました。^[要出典]

アンドリュー・エーレンバーグは1926年にドイツの著名な学者一家に生まれました。父はハンス・エーレンバーグ、叔父は歴史家のヴィクター・エーレンバーグ、いとこはジェフリーとルイス・エルトンでした。1938年に両親とともにイギリスに移住し、トーントンのクイーンズ・カレッジに入学しました。その後、ニューカッスルのキングス・カレッジとケンブリッジ大学で統計学を学びました。

1951年、彼はロンドンの精神医学研究所で統計学の講師となり、1955年に商業マーケティング調査とコンサルティングの分野に移り、マーケティング調査と幅広い分野における統計的手法に関する彼の著作はすぐに有名になった。1970年、彼はロンドンビジネススクールのマーケティングとコミュニケーションの教授に招かれ、23年間その職に就き、最終的には研究教授となった。

1993 年、エレンバーグはロンドンサウスバンク大学のマーケティング教授となり、そこでマーケティング研究センターを設立し、定量的マーケティング知識の追求と普及を目的として、国際的に企業から資金提供を受けた研究開発イニシアチブを開始しました。R. and DI は南オーストラリア大学のマーケティング サイエンス センターと密接に連携し、2004 年には UNISA マーケティング スクールの バイロン シャープ教授がエレンバーグの後任として R. and DI のディレクターに就任しました。2005年、エレンバーグは R. and DI から完全に引退しました。

マーケティング サイエンス センターは現在、南オーストラリア大学によって拡張され、アーレンバーグ バス マーケティング サイエンス研究所を形成しており、LSBU のマーケティング研究センターは 2005 年にアーレンバーグ マーケティング研究センターに改名され、現在はダグ ベネット博士が所長を務めています。以前の R. と DI は、上記の両方に統合されています。

エアレンバーグは、1969年と1996年に二度、英国市場調査協会の金メダルを受賞するという稀有な栄誉に輝いた。また、王立統計協会の名誉フェローも務めた。2005年12月には、南オーストラリア大学から名誉博士号を授与された。2010年には、（アメリカ）広告研究財団から生涯功労賞を受賞した。

エーレンバーグは6冊の本と200冊以上の出版物を執筆し、80歳で引退した。

統計の社会科学への応用に対する初期の関心は、すでにケンブリッジで顕著に表れ始めていました (品質評価における訓練された味覚検査員の信頼性や食品産業における価格補助金に関する大規模な実験など)。また、2 つの初期の嫌悪感も生まれました。1 つは単純なデータに課せられた多変量手法に対する嫌悪感、もう 1 つは応用統計における数学そのものに対する嫌悪感です。

物理科学の手法は社会科学にも応用できるというエーレンバーグの信念は、ハードサイエンス誌「ネイチャー」の記事で表明された。^[1]その中で彼は、人々の購買衝動が支配的な分野、つまりマーケティングにおいても、驚くべき規則性があると主張した。

このような法則的な関係の発見と発展は、一連の論文で説明されました。^{[2] [3] [4]}この立場の決定的な表明は、後に王立統計協会で発表された別の論文でなされました。^[5]その要約は、率直に次のように述べています。

結果は、既知のさまざまな条件下で一貫して繰り返される場合、日常的に予測可能であるとみなすことができます。これは、さまざまな母集団から抽出された多数のデータセットの以前の分析に依存します。予測が 1 つのデータセットのみの分析から導き出された場合は、そのような広範な経験の根拠はありません。しかし、それが主に統計テキストで議論されていることです。

エーレンバーグは、非常に異なる関数形式の非常に多くのモデルが、ほぼ同一の適合度で生成される可能性があることを常に指摘していました。定量的関係を表現するための適切なモデル形式を選択するには、以下の要件を満たす必要があります。

1. 以前の知識。これは明らかなことのように思えますが、標準的な統計モデリング手法は、以前のモデルへの参照から始まることはほとんどありません。
2. シンプルさ。多くのパラメータを持つモデルは、新しいデータでそのバリエーションをテストすることはできません。
3. 適切な範囲ですが、不必要に広くはありません。範囲とは、モデルが適用されることが判明した条件の範囲を意味します。経験的モデルは、普遍的に適用できるものではありません。範囲が適切かどうかの判断は、モデル化されるトピックに関する技術的知識に依存します。
4. 予測に偏りがない。適合度の近さはこれに次ぐものです。モデルに例外がある場合があります。
5. 代数変換下でも意味のある構造モデル。これにより回帰手法は排除されます。単純な回帰でも 2 つの異なる方程式が生成されます。

しかし、モデル形式の選択やパラメータの決定において最適化の手法をまったく使用していないことは、広く批判されている。エーレンバーグは、従来の手法で生成された公開済みで広く使用されているモデルが存在しないことを指摘して、これらの批判に答えている。別の批判は、エーレンバーグが公開したモデルはグループの平均間の関係を扱っており、したがって個人間の変動性を無視しているというものである。

このセクションのアイデアは、エーレンバーグの主要な研究分野の 1 つである購入者の行動の研究で使用されました。

1955年、エーレンバーグは消費者パネルを使ったマーケティング研究に転向した。彼の最初の画期的な論文は「消費者購入のパターン」^{[6]であり、これはあるブランドの消費財の購入数に}負の二項分布が適用可能であることを示した。

1980 年代初頭、ジェラルド グッドハートとクリス チャットフィールドとともに、彼は NBD モデルを拡張してブランド選択を考慮しました。複数ブランドの場合への一般化は、「ディリクレ: 購買行動の包括的モデル」^[7]で提案され、王立統計学会で発表されました。最終的に 1984 年に発表されたブランド選択の NBD-ディリクレ モデルは、さまざまな市場におけるカテゴリとブランドの繰り返し購入をうまくモデル化しました。「ディリクレ」として知られるようになったこのモデルは、二重の危険、購入の重複の法則、自然独占など、多くの実証的一般化を説明します。このモデルは、さまざまな製品カテゴリ、国、時間、サブスクリプションとレパートリー繰り返し購入市場の両方に当てはまることが示されています。これは、イノベーションの普及に関するバス モデルとともに、マーケティングにおける最も有名な実証的一般化の 1 つと言われています。独立した研究で、ベマオール^{[8] [9]}とシュミットライン、ベマオール、モリソン ^[10]は同じモデルを報告した。彼らはその統計的特性、特にそれが単純な NBD モデルに還元される点を研究した。彼らは単変量モデルをベータ二項分布/負の二項分布 (BB/NBD) と名付けた。このモデルはそれ以来、この名前で学者と実務家の両方によって広く応用されてきた。この分野におけるエーレンバーグの研究は「リピート購入」という本にまとめられている。^[11]

エーレンバーグは、これらの購買行動モデルから、確立されたブランドの広告に関する見解を導き出しました。^{[12] [13]}広告は主に広告対象のブランドを宣伝する役割を果たしますが、説得力を持つことはほとんどありません。^[14]

プロモーションの効果は短期的なものに過ぎず、ブランドのその後の売上やブランドロイヤルティには影響しません。プロモーション期間中に増えた購入者のほとんどは、期待された新規購入者ではなく、プロモーション前にすでに購入していたことが分かっています。^[15]

これはエーレンバーグの研究のもう一つの流れです。1975年に彼は初めて『データ削減』を出版しました。^[16]この本は改訂、再版、翻訳されています (Ehrenberg 1981)。この本では、研究方法と予測へのアプローチの多くはデータ内のパターンを見つけることに依存しており、これはシンプルな表で表現することで大いに助けられると主張しています。このような表は結果の伝達にも役立ちます。

基本的な考え方は非常にシンプルです。記憶がどのように機能するかという原則に基づいています。つまり、シンプルな表の明確なレイアウト、数字の丸め、比較する数字を同じ列に配置すること、平均を表示することです。

この研究は、学術界、商業界におけるデータの提示方法に大きな影響を与えましたが、英国の公共部門ではそれほどではありませんでした。ハリー・キャンピオン卿による公式の英国月刊統計ダイジェストのレイアウトは、エアレンバーグより何年も先行していましたが、多くの点で同じパターンを設定しました。

50 年以上にわたって、エレンバーグは、新しい原理や理解を発見するためだけに努力したのではなく、ほとんど常に既存のデータを使用していました。彼は、コミュニケーションのためにも同じくらい熱心に取り組みました。つまり、簡潔で分かりやすい文章を書き、わかりやすいストーリーを語れるような形で数字を提示したのです。彼の表やグラフは常に彼のコミュニケーションをサポートしていました。それらは、読者自身にデータから意味を引き出す作業を求めませんでした。

エーレンバーグは何度も草稿を書き直し、共同研究者を苛立たせることも多かった。彼は大西洋の両側で自分の結論を発表し、公表することに精力的だったが、最近になって筆者は、統計の利用者に自分の原理を効果的に伝えることに失敗したことが自分の大きな失敗だったと気づいた。しかし、彼の研究は統計科学とマーケティングの両方の実践に影響を与え続けている。

これらには、上記で具体的に言及されていない重要な論文もいくつか含まれています。

• Chatfield C.、Ehrenberg、A.、Goodhardt、G. (1966)、「定常購買行動の簡略化モデルの進歩」、Journal of the Royal Statistical Society A、129、317-367。
• Ehrenberg, A., (1955) 心理学における測定と数学、British Journal of Psychology、46、20–29。
• Ehrenberg, ASC (1962)。因子分析に関するいくつかの疑問。Journal of the Royal Statistical Society D、12 (3)、191–208。1959年にBritish Market Research Bureau Limitedによって研究論文第1号として出版された「市場調査における因子分析」に基づいています。
• Ehrenberg, A., (1964)「記述、予測および決定」、Journal of the Market Research Society、13、14–33。
• Ehrenberg, A, Goodhardt, G. および Barwise, P (1990)、「二重の危険の再考」、Journal of Marketing、54、7 月、82–91 ページ。
• Ehrenberg, A. Uncles, M、Goodhardt, G. (2004)、「ブランドパフォーマンス指標の理解: ディリクレベンチマークの使用」、Journal of Business Research、57、12、1307–1325。
• Scriven, JAおよびEhrenberg, ASC (2004)、「価格変更に対する一貫した消費者の反応」、Australasian Marketing Journal、12、3。

• 訃報
• Microsoft Academicによって索引付けされた Andrew SC Ehrenberg の出版物

ユーチューブ

• ビデオ: アンドリュー・エアレンバーグ - YouTubeのブランド ロイヤルティ セミナーの映像
• ビデオ: YouTubeの ANZMAC の Andrew Ehrenberg 氏
• 動画: Andrew Ehrenberg — YouTubeのマーケティング法
• ビデオ: Andrew Ehrenberg — YouTubeの R&D Initiative
• ビデオ: アンドリュー・エアレンバーグ - YouTubeの Double Jeopardy