| Project/Area Number |
26330357
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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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| Research Field |
Web informatics, Service informatics
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
Tsubaki Michiko 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20221418)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2018: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2017: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2016: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2015: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 経時的タイプ別サービス効果分析 / タイプを考慮したサービス・プロフィット・チェーン / 批判的思考スキルによるタイプ別分析 / 学修プロセスデータ分析 / 感情階層図によるプロセス設計 / 従業員によるサービス効果の異質性分析 / 販売方法ネットワーク分析によるタイプ分類 / 顧客・学習者の興味の異質性 / 英語学習のプロセスログデータ / 学習興味の特徴量 / Factorization Machines / 高大接続 / 都市施設・住宅情報・市民意識データの組み合わせ / 定住意識の地域差 / 階層一般化線形混合モデル / 従業員の売り方によるタイプ分類 / 顧客タイプ / 従業員タイプ / 学習者タイプ / 地域差 / ベイジアンネットワーク / 価値観タイプ / タイプ別サービス効果分析 / 顧客タイプと従業員タイプの組み合わせ分析 / 批判的思考力の育成分析 / 顧客購買行動ビッグデータ / 販売ネットワーク分析 / 時系列購買関連分析 / 顧客と従業員のマッチング / 従業員別価値観・能力分析 / サービスコミュニケーション / 英語４分野の関係分析 / 批判的思考スキルによるタイプ / 学習プロセスログデータ分析 / 感情階層図 / タイプ別教育・学習効果分析 / 教育コミュニケーション / 顧客・学習者の異質性 / 経時的サービス効果分析 / サービス・サイエンス / キャリア特性データと学業成績との関係 |
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| Outline of Final Research Achievements |
The result of this study have been able to expand the analytical system for survice effects according to the customer type,based on the analytical objects, purposes, andvdata structure by adjustings it to the needs of the times, such as follows; 1)Expansion to repeated measures analysis, 2)Expansion to the type classification with the objective variables as well as explanatory variables,
3)Expansion to the effect analysis according to the hierarchical type, 4)Expansion to the service effect analysis according to not only the customer but also the employee type, 5)Expansion to the classification for the type based on the feelings effects to give the customers in the service process design, 6)Expansion to the service effect analysis according to the type based on large-scale data, 7)Expansion of objects for the analysis (customer purchasing data, employee data, learning, education data, carrier ability data, local data, and so on).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
サービス分野の世界経済に占める割合が大きくなり，人々の価値観，ライフスタイルも多様化してきた。そのため，企業視点で顧客をセグメントするのではなく，顧客視点で顧客タイプ別にサービス効果を分析することが重要になってきているが，そのような分析を詳細に行うことは手間がかかるため，あまり行われていない。顧客視点での分析により，顧客はより自分の価値観やライフスタイルに適したサービスや製品を手に入れることができ，使用価値が高まる。ビッグデータ活用も重要な時代となり，本研究成果で、多様なデータに対応した顧客タイプ別サービス効果分析システムに様々な角度から拡張できたことは、学術的意義や社会的意義が非常に大きい。
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