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

使用定性比较分析研究顾客满意度和忠诚度形成过程

基本信息

批准号：
20K01998
负责人：
豊田裕貴
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Hosei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

本研究的目的是构建一种提取客户满意度和忠诚度形成的特定模式的方法，同时考虑到个体的多样性和评估规则的复杂性。从2021年开始，2022年的研究将重点关注QCA（定性比较分析）的两个代表性特征：“处理从中小型数据的因果结构的能力”和“处理多维关联因果关系的能力”我们针对这项研究提出了一种研究方法来识别具有多种评价路径的买家的评价结构。在品牌评价的背景下，多因素因果关系是指对给定选项（产品）的偏好评价路径不是单一评价路径，而是多个评价路径一起使用的情况。在高参与度类别的品牌评估中，考虑多种评估路径共存的多因素因果关系通常比考虑基于单一评估路径的评估更自然。使用模型提取该结构很困难。当然，如果数据量很大，可以使用关联规则分析等规则提取方法，但除了研究成本较高之外，还存在个体层面评价分析困难的问题。因此，我们基于电动助力自行车选择行为的调查数据，使用 QCA 来研究所提出方法的有效性，QCA 可以从中小型数据中识别多因素因果效应。根据迄今为止的研究，在 2022 财年，我们将开发基于偏好结构的客户细分应用程序，该偏好结构仅将 QCA 应用于基于正交规划及其偏好信息的配置文件。