■顧客満足・従業員満足を利益に連鎖させる方法

4)モデル構築手順 C総合満足度の利益・ロイヤルティへのインパクト予測方法
 

利益・ロイヤルティを主成分分析し、総合満足度を説明変数にした回帰分析でインパクト予測する

 「ロイヤルティ」や「利益」も、相関行列(標準化)で主成分分析を行い「潜在満足変数」と同じように「インパクト」と「パフォーマンス」を求めておきます。
「ロイヤルティ」は、「継続購買意向」、「新製品優先購買意向」、「推奨や紹介の意向」、「供給業者への有益な意見を出す意向」などから主成分分析で合成されます。
「利益」は顧客単位で、単位期間での利益額データが必要です。
利益もバリュー・プロフィット・チェーン(2003 The Value Profit Chain by James L,Heskett, W.Earl Sasser. Jr and Leonard A.Schesinger)に書かれているように顧客生涯価値を構成する利益を主成分分析で合成するのがいいでしょう。
単位の違う「利益」「ロイヤルティ」「合成満足度」を回帰分析するには、標準化しておく必要があります。
さらに、「ロイヤルティ」・「利益」もその構成要素の「インパクト」を求めておくと、「満足属性」がどこにどのくらい利くかも推定することができます。

 「統計的に合成された総合満足度」を説明変数に「ロイヤルティ」・「利益」を目的変数に標準化したデータで回帰分析し、得られる回帰係数が「統計的に合成された総合満足度」の「インパクト」係数となります。
この前に、必ず散布図を使って非線形性がないかそれぞれの変数をしっかり探ることが大切です。
「潜在満足変数」レベルまでとは違い非線形関係が存在することが少なくありません。
非線系関係があれば回帰モデルに、2次・3次の関係を加えて対処します。

「満足属性」インパクト指数×「潜在満足変数」インパクト係数×「統計的に合成された総合満足度」インパクト係数 = 「満足属性」の「利益」に対する「インパクト」になります。
この「インパクト」×「標準化された利益数値」÷「利益の標準偏差」=「満足属性」が一単位上がったときの「利益額」が算出できます。
※満足調査と利益・ロイヤルティのデータのサンプル単位を同じにしておかなければなりません。

 



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