質的比較分析を用いた顧客満足度ならびにロイヤルティ形成過程研究
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20K01998
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
豊田 裕貴 法政大学, イノベーション・マネジメント研究科, 教授 (40398946)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | QCA / 質的比較分析 / ブランド / 選好構造 / マーケティング / 多元結合因果 / ブランド評価分析 / 評価構造分析 / 少数事例によるルール抽出 / 質的比較分析（QCA） / ブランドマネジメント / 質的比較研究 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、ブランドに対する知覚（顧客満足度ならびにロイヤルティなど）の形成過程について、個々人の多様性や評価ルールの複雑性（複雑な交互作用や影響の非対称性）を加味し、具体的な形成パターンを抽出する方法を構築することにある。
この目的に対して、ブール代数を基とした質的比較分析（QCA）と機械学習とを組み合わせることにより、数十件程度の中規模データでも具体的な顧客満足度ならびにロイヤルティ形成パターンを明らかにすると共に、顧客のセグメンテーションとターゲティング評価ができる新たな手法の研究を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、顧客の満足度ならびにロイヤルティ形成過程について、個々人の多様性や評価ルールの複雑性を加味し、具体的な形成パターンを抽出する方
法を構築することにある。
２０２２年度の研究では、２０２１年度に引き続き、QCA（質的比較分析）のもつ「小・中規模データから因果構造にアプローチできること」、「多元結合因果にアプローチできること」という二つの代表的な特徴に着目し、複数の評価経路をもつ購買者の評価構造を特定するリサーチ方法を提案した。ここで多元結合因果とは、ブランド評価の文脈でいえば、「ある選択肢（商品）の選好評価経路が単独の評価経路ではなく、複数の評価経路が併用されている状態」のことを指す。高関与なカテゴリーでのブランド評価では、多くの場合、単一の評価経路で評価すると考えるよりは、複数の評価経路が併存する多元結合因果があると考えるほうが自然であるが、従来型の線形モデルではその構造を抽出するのは難しい。もちろん、データが大量にあれば、アソシエーションルール分析のようなルール抽出系の手法が利用できるが、調査にコストがかかることに加え、個々人レベルでの評価分析が難しいという課題が残る。そこで、小中規模データから多元結合因果を特定できるQCAを用いて、電動アシスト自転車の選択行動調査データをもとに、提案手法の有効性の検討を行った。
ここまでの研究をもとに、２０２２年度は、直交計画によるプロファイルとその選好情報のみでQCAを適用した選好構造をもとに、顧客セグメンテーションへの応用へ発展させた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
２０２１年度の研究成果で課題として残っていた、選好パターンからのセグメンテーション方法について、提案手法がおおむね良好な結果を得ることができたため「おおむね順調に進展している」と評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
QCAを活用したマーケティングへの知見を提供する分析手法の各パーツについてはおおむね研究が完了しているが、その体系化ならびにプログラム化が課題として残っている。
２０２３年度は最終年度としてこれら課題の解決に取り組むこととする。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
