(57)【要約】【課題】  マーケティング調査などにおいて、顧客の購買動機・状況・意志などの購買心理の要因を定量化し統計的手法で分析する方法とシステムを提供すること。【解決手段】  顧客の購買動機・購買状況・購買意志などの心理的な要因・状況を、調査データに基づき、顧客の購買心理の定量化をおこなう。定量化された購買心理情報と他の顧客プロフィール情報や商品プロフィール情報もしくは顧客要望を合わせて対応構成表化もしくはデータベース化する。重回帰分析や多変量分析などの統計技法とそのソフトウェアシステムにより従来マーケティングもしくは顧客満足度調査・分析に加えて、体系的な顧客購買心理の定量分析を可能とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客購買心理要因の定量分析を支援するシステムであって、
顧客プロフィール項目を登録した第１のデータベースと、
商品プロフィール項目を登録した第２のデータベースと、
購買心理要因変数群として、購買意志変数、ニーズ・目的変数、ウオンツ・嗜好変数、シチュエーション・状況変数を定義して、各変数の評価程度ランクを数ランクに分け、各変数が表す顧客の心理、適合性が不明の評価程度ランクには評価点０を対応させ、各変数が表す顧客の心理、適合性が肯定的な評価程度ランクには、その肯定的な度合いに応じて正の数の大小値が定義された評価点を対応させ、各変数が表す顧客の心理、適合性が否定的な評価程度ランクには、その否定的な度合いに応じて負の数の大小値が定義された評価点を対応させ、前記の各変数毎、および各評価程度ランク毎に、顧客が回答すると想定される一般日常用語の表現を登録した第３のデータベースと、
前記第１、第２、第３のデータベースより、顧客プロフィール項目、商品プロフィール項目、および購買心理要因変数群を読み出して、顧客購買調査票を作成する手段と、
顧客へのアンケート調査により回答された前記顧客購買調査票のデータを読み取り、前記購買心理要因変数群の各変数に対する顧客が記入した一般日常用語による回答を検索キーとして、前記第３のデータベースより対応する評価点を検索して、前記顧客プロフィール項目、および商品プロフィール項目の各項目の回答値とともに、顧客IDによって識別されるデータレコードを作成して、登録する手段と、
前記手段によって顧客心理要因を定量化して作成された調査結果データを、顧客IDによって識別されたデータレコードとして登録した第４のデータベースと、
各種統計的分析プログラムをユーザ指定により実行して、前記第４のデータベースより過去の調査結果データを読み出し、前記購買心理要因変数群を含む各変数値を各種統計的分析処理へ導入して、顧客購買意志、購買行動の推定値を出力する手段と、
を備えたことを特徴とする顧客購買心理要因の定量分析を支援するシステム。
【請求項２】
前記第３のデータベースにおいて、前記購買心理要因変数群の各変数の評価程度ランク毎に対応させて設定された評価点は、各変数が表す顧客の心理、適合性が不明の評価程度ランクには評価点０を対応させ、前記顧客の心理、適合性が不明の評価程度ランクより１ランク肯定的な評価程度ランクには評価点１を対応させ、前記顧客の心理、適合性が不明の評価程度ランクより２ランク肯定的な評価程度ランクには評価点２または３を対応させ、前記顧客の心理、適合性が不明の評価程度ランクより１ランク否定的な評価程度ランクには評価点−１、−２または−３を対応させて登録されていることを特徴とする請求項１に記載の顧客購買心理要因の定量分析を支援するシステム。
【請求項３】
前記統計的分析処理として、重回帰分析プログラムを実行し、前記第４のデータベースより登録されている調査結果データを読み出し、推定説明有効変数に対応する推定回帰係数を算出し、推定目的変数を前記推定回帰係数、および調査結果データに基づいて推定して、推定値を出力することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買心理要因の定量分析を支援するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティングならびに顧客満足度調査において、顧客の購買動機・購買状況・購買意志などの心理的な要因・状況を、アンケート調査結果より定量化する方法により、各種統計的分析処理を精度よく実施することを支援するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のマーケティングならびに顧客満足度調査においては、顧客プロフィール情報や、仕様・品質・価格などから構成される商品プロフィール情報を中心に構成され、顧客は単に調査票に提示されたもしくは該当欄にある、デモグラフィック(demographic)な顧客プロフィール項目、性別、年齢、所得、家族構成、住所などの一般社会調査規範に則った項目と、商品もしくはそのプロフィール項目、商品機能、品質、価格など商品の仕様・特性を選択しもしくは記入した調査票を対象に分析をおこなっていた。この場合、分析結果は特定の顧客層がどの商品ならびにその仕様を選択・評価するかに限定されていて、顧客の購買心理要因は明確に分析出来なかった。そのため、従来方式では近年注目されている、上記デモグラフィックな顧客プロフィールにもとづく顧客セグメントに横断的な新傾向もしくは潜在的な顧客セグメントを抽出するには不充分であった。同時に購買された商品もしくは商品プロフィールが顧客のどのような購買心理で購買・選択されたかについての分析も不充分であった。
【０００３】
一方顧客の心理分析などは、顧客要望やクレームなどのテキスト・データを分析する手法(非特許文献１など)があるが、テキスト・データに含まれる同類の語彙数の発生頻度や相関関係などの統計量を用いる分析であり、顧客の意思が直接反映された、購買動機や状況への適合性を定量評価する方式ではない。また近接分野の応用心理学において、不特定対象分野においての汎用的な分析方法として、選択語彙に対応した評価点で定量化する方法が存在するが、本発明の対象である、顧客の購買心理要因について購買動機、購買動機はさらにニーズとウオンツから構成される、購買状況、商品を使用する状況に適合するかを評価する認識、などの体系的な購買心理構成がモデル化されていない。
【０００４】
【非特許文献１】手段目的連鎖モデルで消費者を理解する  丸岡吉人著  一橋ビジネスレビュー  ２００２年５０巻3号東洋経済新報社  ２００３年3月１０日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明では、顧客の購買時の心理的要因を、ニーズすなわち目的・必要性と、ウオンツ嗜好性や個人願望からなる購買動機と、購買状況すなわち購買後の商品使用状況と、購買意志について、一般日常用語による顧客自身の評価情報を体系的定量的に調査・分析する方法を提供することにより、従来方式では不充分な顧客の購買心理要因の体系的定量分析を容易にし、結果として新傾向もしくは潜在的な顧客セグメントの抽出と、サービスも含む対応商品の企画を容易にする方法とその支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
顧客の購買動機・購買状況・購買意志などの心理的な要因・状況を、一般日常語から構成される体系的な評価語彙表現と対応評価点で定義し、その定義にしたがい顧客の購買心理要因を統計手法で定量分析する方法を支援するシステムを提供する。これらの基本的に定義されている評価語彙と対応評価点は、さらに目的・状況にあわせ適時追加・変更可能である。これらの購買心理要因（以降購買心理と記述する）調査項目を従来の個別のマーケティング調査における性別・年齢・所得などから構成されるとデモグラフィックな顧客プロフィール・データや商品の仕様・品質・価格などの商品品質特性や、商品要望項目と合わせて調査する。調査データにもとづき顧客が評価・選択した購買心理を表す語彙から対応評価点を算出することにより、顧客の購買心理の定量化をおこなう。定量化された購買心理情報と他の顧客プロフィール情報や商品プロフィール情報もしくは顧客要望を合わせて対応構成表化もしくはデータベース化することにより、重回帰分析、クラスタ分析、多変量分析などの統計技法とそのソフトウェアシステムにより従来マーケティングもしくは顧客満足度調査・分析に加えて体系的な顧客購買心理の定量分析を可能とする方法とシステムを提供する。
【発明の効果】
【０００７】
従来のマーケティング調査、ＣＳ調査には下記の諸条件、特に、顧客の購買動機、商品の使用状況、購買決定意志を明確に調査分析していない。よって、購買者がなぜその商品を購買するに至ったかの遡及分析が不十分であったため、購買促進要因の特定が不明であった。本発明では、顧客自身に購買動機と購買意志と状況をアンケートして、その調査結果をスコア化することにより、購買状況や動機ならびに決定意志の状態を明確に評価可能としたため、商品企画や販売促進の要因や対応策をより的確に行うことが可能である。結果として、従来のデモグラフィック変数に基づくセグメント化に共通な、新たな購買動機・価値評価・決定要因にもとづくセグメント化が可能になる。顧客の購買行動に加えて購買思考・行動決定構造が明確になり、顧客視点の購買価値が明確になる。商品プロフィール変数に顧客側の動機的変数が体系的に追加し分析できるので、商品特性・仕様の心理面での評価が可能になり、結果としてよりニーズ・ウオンツなどの購買動機や購買動機などの顧客心理に適合した商品企画が容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に説明する。
【０００９】
本発明に係る、顧客購買心理要因の定量調査・分析方法は、始めに、顧客の購買動機・購買状況・購買意志などの購買心理的要因を、一般日常語から構成される体系的な評価語彙表現と対応評価点で定義し、その定義にしたがい顧客の購買心理要因を調査する。顧客は対象商品プロフィールを評価し、その評価に適切と顧客が判断する基本語彙を選択する。これらの基本的に定義されている評価語彙と対応評価点が定義されている。これらの基本語彙と対応評価点の定義は目的・状況にあわせ適時追加・変更可能である。これらの購買心理要因（以降購買心理と称す）調査項目を従来の個別のマーケティング調査における性別・年齢・所得などから構成されるとデモグラフィックな顧客プロフィール・データや商品の仕様・品質・価格などの商品プロフィール・データや、商品要望項目と合わせて調査する。回収した調査データにもとづき、顧客が評価・選択した購買心理を表す語彙と定義した評価点を対応させることにより、顧客の購買心理の定量化をおこなう。定量化された購買心理情報と他の顧客プロフィール情報や商品プロフィール情報もしくは顧客要望を合わせて対応構成表化もしくはデータベース化することにより、各種の定量分析が可能になる。分析の手段として従来より各種調査分析で用いられている重回帰分析、クラスタ分析、多変量分析などの統計技法とそのソフトウェア・モジュールにより、従来のマーケティングもしくは顧客満足度調査・分析に加えて体系的な顧客購買心理の定量分析が可能になる方法とシステムである。以上の実現手段を以下詳細に説明する。
【００１０】
まず本発明の実施例の概要を説明する。図１は、本発明の一実施例に係る購買心理要因の定量調査・分析システムの全体構成を示すものである。図１に示すごとく、本発明に係る購買心理要因（以降購買心理と記述する）分析システムを起動すると、顧客プロフィール項目Ｆ１、商品プロフィール項目Ｆ２と、購買心理要因別変数定義Ｆ３までの各ファイルを読み込み、購買調査票作成処理１０を行ない、顧客購買調査票Ｉ１を生成する。当該顧客購買調査票で、顧客にアンケート調査を行ない、データが記入された調査票が回収されて、購買心理要因定量化・分析データ生成処理２０が行なわれる。購買心理要因別変数定義ファイルＦ３の各ニーズ・目的変数、ウオンツ・嗜好変数、シチュエーション・状況変数、購買意志変数に該当する、調査回答の表現に対応した評価点に従い、顧客購買心理を定量化し、他の顧客プロフィール・データや商品プロフィール・データと統合して以降の分析向け表様式分析データを、分析データベースＦ４として生成・格納する。さらに、分析データベースの分析データと、分析目的に合致した各種の汎用統計ソフトウェア・モジュールＦ５を読み込み統計的定量分析処理３０行ない、分析報告Ｒ１・Ｒ２を行なう。分析報告は従来の方法でも行われていた顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ２、本発明で可能になる購買心理要因・顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ１が出力される。まずこれらの構成要素のうち、おもな点について以下のとおり詳細に説明する。
【００１１】
図１に示すシステム概要図の購買調査票作成処理１０から購買心理要因定量化・分析データ生成処理２０までの部分について説明する。本発明により、提案されている、購買心理要因の定量化の概念と基本実現方式について記述する。購買心理要因分析方法概要を図２に示す。図中の、顧客プロフィール変数群：ＸＣは性別、年齢、所得などの一般社会・市場調査での典型的な個人特性を表すデモグラフィック変数と呼ばれている、顧客に関するプロフィール変数群である。一方商品プロフィール変数：ＸＰは、一般に商品仕様・諸元データを表す商品に関する諸データの変数群である。従来のマーケティング調査は、これらの変数群のデータを分析して、変数群間の関係を、統計手法で分析することにより、どのような顧客がどのような商品やその仕様を選択するかに焦点を置いた調査・分析であった。そのため、顧客がどういう心理でその商品を選択・購買するのかの動機的な要因までの遡及追求分析が不充分であった。本方式では、顧客がどのような動機でかつどのような使用状況を仮定して商品を購買するかいう購買状況と、それらの購買心理からどの程度購買意志を有しているかという、顧客の購買心理要因のデータを、購買心理要因変数群：ＸＦとして顧客からの直接回答により得ることにより、従来不充分であった顧客購買心理の調査・分析を拡充し、結果的により的中率の高い、マーケティング分析と商品企画を実現する方式である。
【００１２】
また本発明の中心概念である、顧客購買心理要因の構成モデルを図３に示す。図３において、顧客は便益・必要性や使用メリットからなる[1]ニーズ（目的）と、個人の嗜好に依存する[2]ウオンツ（嗜好）と、購入する際の商品使用の状況[3]シチュエーション（状況）などを評価してその結果から、最終的に[4]購買意志を決定するという概念モデルである。従来までの調査はこれらのモデルが不明のまま部分的に行われるため、結果として顧客の購買心理の分析が不充分であった。しかし、本発明によりどの対象顧客がどのような購買心理状況でどのような商品を選択・購買するかが体系的に調査・分析可能になる。つぎにその具体的な方法を示す。
【００１３】
まず購買調査票作成処理１０にて、すでに登録してある、性別、年齢などの一般的な顧客情報項目から構成される顧客プロフィール項目ファイルＦ１と商品の仕様項目とデータから構成される商品プロフィール項目ファイルF2ならびに購買心理要因別変数群定義ファイルＦ３を読み込みそれらを参照して、顧客購買調査票Ｉ１を作成する。具体的な購買心理要因別変数群定義ファイルＦ３の構成を図４に示す。図４の表では、横軸は大きく、購買意志変数：XＢ 適合度評価、ニーズ・目的変数：XＮ 適合度評価、ウオンツ・嗜好変数：XＷ 適合度評価、シチュエーション・状況変数：XＳ 適合度評価などの購買心理諸要因別変数群とその定義と実際に顧客が調査時に選択回答する一般日常語で記述されている表現欄に細分化されている、右端の評価点欄はそれらの選択された表現に対応した評価点数を示す。縦軸行は各変数の評価程度ランクを示す。これらの変数群の定義、表現、評価程度ランクと評価点は、調査・分析目的や状況に応じて、変更や追加が可能である。ただし評価点の設定は、統計処理の結果が著しく偏らないように、目的・状況に合わせ「購買希望、決定」の場合は２または３点、「購買可能、検討」の場合は１点、「非購買意志」の場合は−３、−２または−１点、「購買意志不明層」の場合は0点の範囲から選択する。実例として、分析目的が「購買希望、決定」の要因をより焦点化する場合は3点を選択し、逆に「非購買意志」の要因をより焦点化する場合は−3点を選択する。両者を同時に明確化する場合は、同時にそれぞれ、3点と−3点を選択する。
【００１４】
語彙表現と対応の評価点は状況・目的に応じて変更可能である。分析購買定義・表現は日本語以外の言語にも同様に拡張適用が可能である。図４の表により、顧客は購買動機、購買状況、購買意志度などの購買心理の適合度を、わかりやすい一般日常語を選択して回答することにより容易に評価できると同時に、分析面では従来と同様な統計手法で定量的な分析が容易に出来る。さらに具体的な顧客購買調査票Ｉ１のイメージ例を図５に示す。
【００１５】
次に、顧客により回答された顧客購買調査回答票I1の回答データは、購買心理要因定量化・分析データ生成処理２０にて、購買心理要因別変数群定義ファイルの図４にしたがい、顧客購買調査回答データＩ１の顧客購買心理変数の表記語彙に対応した評価点を算出する。これらの評価点と他の顧客プロフィール変数データや商品プロフィール変数データを統合して、以降の統計分析用ファイルを生成し、分析データベースＦ４に格納する。分析データベースＦ４の具体的なファイル構成イメージを図６に示す。
【００１６】
図６は乗用車を例にしたファイル構成イメージを示す。横軸に変数群を示し、縦軸に分析対象ケース、このばあい回答顧客を示す。横軸は、左から回答顧客ＩＤ、顧客プロフィール変数群、購買心理要因変数群、商品プロフィール変数群を示す。また右端欄は購買対象の商品ＩＤを示す。中央の購買心理要因変数群のデータ欄に記載された数字は、顧客の選択した回答表現に対応した図４に記載された評価点を表す。例えば、購買意志度の３は、定義「購買希望・決定」のランクの表現「買いたい」の評価点である。他の購買心理要因変数群の数字は同様に図４の「表現」と「評価点」の対応により決定されたものである。これらの分析データを既存の汎用統計分析プログラムにより分析した例をつぎに示す。
【００１７】
次に、統計分析処理３０について説明する。分析目的に合わせて、汎用統計分析プログラムをシステムに呼び込んで起動し、同時に生成された図６に示す分析ファイルを分析データベースＦ４から該当データを読み込んで統計的分析をおこなう。統計的分析方法は目的や状況により、多数適用可能なものがある。本実施例では、一般的に最も重要でかつ有効であると思われる、顧客プロフィール変数群・商品プロフィール変数群・購買心理要因変数群の総ての変数群から、購買意志に強く影響する変数群のみを抽出するという分析を、変数選択方式重回帰分析プログラムを用いて行なう。
【００１８】
分析の結果は、本発明方式：購買心理要因・顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ１に報告される。図７にはその報告の要約例を示す。また、購買意志変数などの購買心理要因変数群を考慮していない従来方式：顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ２の分析要約例を図８に示す。図７において、推定目的変数を図６の分析データの購買意志変数とし、他の購買心理変数群と顧客プロフィール変数群、商品プロフィール変数群を推定説明有効変数として行なった。その結果推定適合度を表す重相関係数R＝0.9210と非常に高く、また、推定値の標準誤差Se=0.52と相対的に小さい。また購買意志に強く影響する変数は、[1]ニーズ適合度：XＮ、[2]シチュエーション適合度：XＳ、[3]ウオンツ適合度：XＷ、[4]シリンダ数：Xp.3、[5]所得（K￥）：Xc.3、[6]排気量（CC）：Xp.1、[7]馬力（HP）：Xp.2などと分析されていて、購買意志に強く影響を与える変数の７変数のうち３変数が購買心理変数である。またその他顧客プロフィール変数群からは所得、商品プロフィール変数群からは自動車の排気量や馬力などの主特性値が選択されている。これらの説明変数が購買意志を推定する。推定式を図７の表中に示す。同様な分析を従来方式すなわち購買心理変数を含まない方式で分析した報告の要約を図８に示す。図８において、推定の目的変数は、購買するか否かの変数に代用しておなじく購買意志とし、顧客プロフィール変数と商品プロフィール変数群を推定説明変数として分析した、その結果、重相関係数：R＝0.5340、推定値の標準誤差：Se＝1.11となり、図７の場合に比較して、適合度がほぼ40％低く、推定誤差が倍以上になり、かつ購買意志に影響を与える変数が[1]シリンダ数：Xp.3、[2]所得（K￥）：Xp.1、[3]馬力（HP）：Xp.2などの変数に限定されている。両分析にともに、顧客の所得が影響しており、所得で顧客層のセグメント化をおこなうと良いという示唆がえられる。一方シリンダ数・馬力は共通して推定回帰係数が負の値であり、値が大きくなる方向ほど購買意志が低下するという傾向を示している。
【００１９】
さらに、図９は購買意志変数XＢを含む顧客心理要因変数間の相関関係、すなわち相互の影響度の強さを表す相関係数を示す。これらから、購買意志に影響する心理要因変数は[1]ニーズ、[2]ウオンツ、[3]シチュエーションの順であることが解り、顧客の購入・使用目的に適合した商品化が重要であることが判明する。これらの購買心理要因に関する分析知見は従来の方式からは体系的に抽出することはできない。これらの分析事例のとおり、本発明による顧客購買心理変数を調査し分析する方法を採用することにより、顧客の購買行動の推定精度が向上する。
【産業上の利用可能性】
【００２０】
マーケティング調査・分析、顧客要望調査・分析、顧客満足度調査・分析、商品企画、製品仕様設定などの用途において、顧客の購買行動の推定を行なうのを有効に支援するシステムを構成できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】全体の分析手順ならびに対応システムを示す。
【図２】購買心理要因変数群の構成と他の変数群との関係を示す。
【図３】図２の購買心理要因変数間の構成概念を示す。
【図４】図２，図３の購買心理要因変数の定義・表現・評価点の対応定義構成を示す。
【図５】図１の購買心理要因変数を含む顧客購買調査票Ｉ１の様式例を示す。
【図６】図１の購買心理要因変数ほか顧客・商品プロフィール変数を含む購買調査定量分析データベースＦ４のファイル形式例を示す。
【図７】図１の本発明方式：購買心理要因・顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ１の要約報告例を示す。
【図８】図１の従来方式：顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告Ｒ２の要約報告例を示す。
【図９】図８の購買心理変数群間の相関関係分析結果例を示す。
【符号の説明】
【００２２】
１０…購買調査票作成処理、  ２０…購買心理要因定量化・分析データ生成処理、
３０…統計分析処理、  Ｆ１…顧客プロフィールデータベース、  Ｆ２…商品プロフィールデータベース、  Ｆ３…購買心理要因別変数群定義データベース、  Ｆ４…分析データベース、  Ｆ５…汎用統計分析ソフトウェア・モジュール、  Ｉ１…顧客購買調査票、  Ｒ１…購買心理要因・顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告、  Ｒ２…顧客プロフィール・商品プロフィール変数群間分析報告、  
Ｖ１〜Ｖ４…購買調査対象の変数群とその分析パス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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