階層ベイズモデルによる企業・商品イメージ合致が推奨意向に与える影響の推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19002

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/03/16

タイトル(英語): Estimating the Impact of Overlapping Corporate and Product Brand Images on Recommendation Intention using the Hierarchical Bayesian Model

著者名: 加藤 拓巳(本田技研工業),津田 和彦(筑波大学)

著者名(英語): Takumi Kato(Honda Motor Co.,Ltd.),Kazuhiko Tsuda(University of Tsukuba)

キーワード: ブランドのテコ|ブランドイメージ|階層ベイズロジスティック回帰モデル|ハミルトニアンモンテカルロ法|Brand leverage|Brand image|Hierarchical bayesian logistic regression model|Hamiltonian monte carlo method

要約(日本語): 企業・商品のブランドイメージが重なり合うことで，両者の相乗効果が認識されている．しかし，その効果を定量的に検証した例は少ない．本研究では，自動車業界を対象に，企業と商品ブランドイメージの合致が，顧客の企業に対する推奨意向に与える影響を，階層ベイズロジスティックモデルにより地域差や車型差を考慮して評価した．その結果，顧客が推奨意向を有する確率が約1.3倍高まる効果が明らかになった．

要約(英語): We evaluated the impact of overlapping of the corporate and product brand images on the recommendation intention in the automobile industry; this was performed by using the hierarchical bayesian logistic model, taking into account regional differences. The result showed that overlapping both images increased the probability of occurrence of recommendation intention by 1.3 times.

原稿種別: 日本語

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