Preference mapping with clustering analysis of three-mode data

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K13812
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Commerce
• Research Institution: Kwansei Gakuin University
• Principal Investigator: Sho Hashimoto 関西学院大学, 理工学部, 助教 (80756700)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 多変量解析 / マーケティング

Outline of Final Research Achievements

In order to explore consumer needs in more detail from the data of "multiple consumers judging multiple products with multiple evaluation items," this research aims to develop clustering techniques with simultaneous mapping of consumer clusters, evaluation items, and evaluation targets on biplots and triplots. (1) to research and develop a three-phase principal component analysis method with clustering, (2) to research and develop a preference mapping method that can represent the characteristics of user clusters for each, and (3) to verify the applicability of each developed method in real-life situations by analyzing real data.

Free Research Field

行動計量学，感性工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

プリファレンスマッピングはマーケティングにおける製品のポジショニングマップを構成する際に、対象としている消費者の選好の傾向をマップに反映することを可能にする技術である。本研究では、消費者が異なる潜在的なクラスタに属する場合でも、クラスタ同士がお互いの影響をうちけしあうことなく、クラスタを同定することで、クラスタに適したマップを与えるものである。得られる成果はマーケティングにおける小規模市場の探索に寄与するとともに，３相データ解析分野に存在する多様なクラスタリングをまとめ，体系化を行うという点で学術的にも価値のあるものである。