論文の概要: Modeling User Redemption Behavior in Complex Incentive Digital Environment: An Empirical Study Using Large-Scale Transactional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14508v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 00:49:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.013781
• Title: Modeling User Redemption Behavior in Complex Incentive Digital Environment: An Empirical Study Using Large-Scale Transactional Data
• Title（参考訳）: 複雑な集中型デジタル環境におけるユーザ償却行動のモデル化:大規模トランザクションデータを用いた実証的研究
• Authors: Akira Matsui, Takashi Teramoto, Eiji Motohashi, Hiroyuki Tsurumi,
• Abstract要約: 我が国の個人金融アプリケーションから実世界の取引データを分析した。 ポイントの利用はランダムではなく、体系的に人口統計と結びついていることがわかりました。 巨額の助成金は、現金支出に影響を与えることなく、ポイント支出の増加を刺激した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The digital economy implements complex incentive systems to retain users through point redemption. Understanding user behavior in such complex incentive structures presents a fundamental challenge, especially in estimating the value of these digital assets against traditional money. This study tackles this question by analyzing large-scale, real-world transaction data from a popular personal finance application that captures both monetary spending and point-based transactions across Japan's deeply integrated loyalty networks. We find that point usage is not random but is systematically linked to demographics, with older users tending to convert points into financial assets. Furthermore, our analysis using a natural experiment and a causal inference technique reveals that a large point grant stimulated an increase in point spending without affecting cash expenditure. We also find that consumers' shopping styles are associated with their point redemption patterns. This study, conducted within a massive real-world economic ecosystem, examines how consumers navigate multi-currency environments, with direct implications for modeling economic behavior and designing digital platforms.
• Abstract（参考訳）: デジタル経済は、ポイント償還を通じてユーザーを維持するための複雑なインセンティブシステムを実装している。 このような複雑なインセンティブ構造におけるユーザ行動を理解することは、特に従来の金銭に対するデジタル資産の価値を推定する上で、根本的な課題となる。 本研究は、金融支出とポイントベースの取引の両方を、日本の深く統合されたロイヤリティネットワークで捉えた、人気の個人金融アプリケーションから、大規模で現実世界の取引データを分析することによって、この問題に対処する。 ポイントの利用はランダムではなく、人口統計学と体系的に結びついており、高齢者はポイントを金融資産に転換する傾向にある。 さらに, 自然実験と因果推論技術を用いて分析した結果, 大額の助成金が, キャッシュ支出に影響を与えることなく, ポイント支出の増加を促したことが明らかとなった。 また,消費者のショッピングスタイルがポイント・リペインティング・パターンと関連していることも確認した。 この研究は、大規模な実世界の経済エコシステムの中で実施され、消費者がマルチ通貨環境をどうナビゲートするかを、経済行動のモデル化やデジタルプラットフォームの設計に直接的な意味を持って検討する。

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