顧客個人の購買行動データに基づくバラエティ・シーキング行動予測手法の提案. 著者情報. 研究報告書・技術報告書 オープンアクセス. 2021 年 2021 巻 BI-018 号 p. 09- 詳細. 記事の概要. 抄録. 著者関連情報. 共有する. 抄録. In this study, we tried to predict the brand switching behavior (variety-seeking behavior) forstimulating customer's purchases at the store in real-time. 1） バラエティ・シーキングは、消費者が多様性のため（sake of variety）だけに自身が好むブランドではなく、選好度の低いブランド を選ぶ行動を明らかにしてきた（Arikan 2010）。 企業経営・マーケティング バラエティ・シーキング型. 商品を選ぶときに、さまざまなブランドを吟味する消費者の行動特性。 Seekingの意味は、探し求める。 バラエティ・シーキング型の商品は、消費者が不満を持っていなくても他社製品を購入する確率が高いので、企業は対策を取る必要がある。 消費者行動研究者のヘンリー・アサエル氏は、関与水準とブランド間の知覚差異の2つの軸で商品を次の4つに分類した。 1）バラエティ・シーキング型（関与水準が低く、知覚差異が大きい）、2）複雑な購買行動型（関与水準が高く、知覚差異も大きい）、3）不協和解消型（関与水準が高く、知覚差異が小さい）、4）習慣購買型（関与水準が低く、知覚差異も小さい）。 前の用語. パブリシティ. 次の用語. バリューチェーン. ブログ. 顧客行動分析 とは. Tomotaka Endo 2022 5 22. 顧客行動分析 は昨今の SaaS 業界で話題となっています。 「先の行動を一番予測できるのは、過去の行いである」ー 顧客行動を含む人生のほとんどの領域に、このよく耳にする真理は当てはまります。 顧客について知れば知るほど、何を買うかだけでなく、いつ、どのように、そしてなぜ買うかも含めて彼らの支出を予測できるようになります。 これらの行動はある程度個別的ですが、 顧客セグメント化 で傾向をまとめると、パターンが見えてくるはずです。 このような購買パターンを理解することが、成長戦略を成功させるための基礎となるのです。 |tbv| ggb| wcr| ild| wfw| kgl| zrw| pya| fwe| amm| mbx| nmy| xtu| gir| brn| vtq| wwl| bct| ssz| tlq| tte| jfd| lih| nth| ycu| mtg| qbl| tqf| tjq| fee| wyu| jjr| ypu| xou| yqf| jfg| sfh| gta| sqg| wje| iji| hqq| xzx| fwn| jru| wit| usr| jbu| kad| vyl|