本研究で提案したアプローチを他の企業の顧客ネットワークデータに適用することで、いくつかの重要な洞察が得られると考えられます。まず、動的グラフニューラルネットワーク（DGNN）を用いることで、顧客の行動パターンやネットワーク内での相互作用の変化をリアルタイムで捉えることが可能になります。これにより、顧客の影響力の変化を追跡し、適切なタイミングでのマーケティング施策を実施することができます。
次に、影響力のある顧客を特定するだけでなく、彼らのネットワーク内での位置や関係性を分析することで、より効果的なターゲティングが可能になります。たとえば、影響力のある顧客がどのような属性を持つのか、どのようなネットワーク構造にいるのかを理解することで、今後のマーケティング戦略を最適化するためのデータを得ることができます。
さらに、利益最大化の観点から、影響力のある顧客を活用したキャンペーンの効果を定量的に評価することができ、ROI（投資対効果）を高めるための具体的な施策を導き出すことが可能です。これにより、企業はリソースを最も効果的に配分し、マーケティング活動の効率を向上させることができます。
最後に、異なる都市や市場における顧客ネットワークの特性を比較することで、地域ごとの戦略を調整し、よりパーソナライズされたアプローチを実現することができます。このように、本研究のアプローチは、他の企業の顧客ネットワークデータに適用することで、実践的な洞察を提供し、ビジネスの成長を促進する可能性があります。