| ２－８の法則 | 80/20 rule |
| 「パレートの法則」「2割8割の法則」とも呼ばれる。2割の顧客が8割の収益を稼ぎ出している、といったもの。リテール・バンキングの収益構造を実際に眺めると、この比率はさらに極端になっていることの方が多い。1割未満の顧客が9割を超える収益に貢献していると考える方がむしろ現状には近い。 | |
| ＡＩＤ | AID |
| CHAIDの基となったアルゴリズム。「Automatic Interaction Detection(自動交互作用検出)」の略。変数間の関連を統計的に検出することが本来の目的であったが、AIDからCHAIDへ発展し、それが決定木を構築するツールとして使われるようになった。 | |
| ＡＩＯ | Activities,Interests,Opinions |
| 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る尺度の１つ。1971年のWells and Tigert 、1974年のPlummer の研究が端緒。 ＡＩＯは、個人の活動(Ａ：activities)、興味(Ⅰ：interests)、意見(Ｏ：opinions)という3つの尺度から価値システムやライフスタイルを導き出す。この３つの尺度は、それぞれ9つの内容から構成されており、全体では非常に多数の質問項目を被験者に投げかける。（例えば、「活動」の尺度では、仕事、趣味、社会イベント、余暇、娯楽、クラブ会員、地域、買い物、スポーツの9つの内容について被験者に質問する。） 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る代表的な尺度としては、ＡＩＯのほかに、ＬＯＶ、ＶＡＬＳがある。 |
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| Ｃ５．０ | C5.0 |
| 決定木を構築する代表的なアルゴリズムのひとつで、ごく最近、利用できるようになった決定木アルゴリズムのひとつ。前身はC4.5。CARTとよく似ているが、CARTは各々のノードを２分割し、つねに２分木構造の決定木を生成するが、C5.0では分かれる枝の数が３つ以上の木を生成することができる。質的変数が職業のような３つ以上のカテゴリーを持つような場合に有用である。CARTと同様に、過学習させた後で枝刈りを行う。 | |
| ＣＡＲＴ | CART |
| 決定木を構築する代表的なアルゴリズムのひとつ。CARTは、各ノードを１つの独立変数を用いて２分割させて決定木を生成するという特徴を持つ。どの独立変数が最もよく分類を行うかを決定することが、最初に行われる処理である。その後、決定木は、それ以上良い分岐が見つからなくなるまで成長をし続けるが、そのようにして成長しきった微細なターミナル・ノードは、サンプル・データ特有の非常に稀なケースでできたノードとなり、新しいケースないし一般的なケースに適応しない可能性がある。このように、分析に用いるサンプル・データ特有の歪みに適合しすぎた状態を過学習(overfitting)と呼ぶが、この過学習を避け、正確な予測モデルを構築するために、CARTでは、いったん木を生長させた後に枝刈りを行う。 | |
| ＣＡＴＩ | Computer assisted telephone interview |
| ハイテクを駆使した調査の方法で、調査票の作成からデータ収集、集計と分析レポートの作成など調査の全過程をコンピューターが一貫してサポートするシステム。例えば、調査員を介在させず直接データ収集を行うテレビの視聴率の測定などがある。 | |
| ＣＨＡＩＤ | CHAID |
| 決定木を構築する代表的なアルゴリズムのひとつであり、最も古いアルゴリズム。AIDから発展した。ノードの分岐ではカイ自乗検定が行われるので、カイ自乗値(Chi-squared)を用いたAIDから「CHAID」という名前が付いた。CART、C5.0との最も大きな違いは、CARTとC5.0では過学習させてから枝刈りを行うが、CHAIDでは過学習が起こるまえに木の生長をやめてしまうことである。 | |
| ＣＩＴ | Critical Incident Technique |
| 「クリティカル・インシデント・テクニック」参照 | |
| ＣＬＴ | Central Location Test |
| テスト会場を設け、そこに調査対象者を召集し、１対１の個別面接により調査をする方法で、ホールテストとも呼ばれる。ギャングサーベイとの違いは個別面接調査をする点である。 | |
| ＣＲＭ | Customer Relationship Management |
| 一人一人の顧客とそのニーズをより理解し、適切な解決策、つまりニーズに合った商品やサービスを継続的に提供することにより、顧客と密接なリレーションシップを構築すること。「顧客にとっての」価値を創造することにより、収益性の高い顧客がリテンション（定着化）でき、企業の収益性向上にも寄与する。 | |
| ＣＳ | Customer Satisfaction |
| 顧客満足度。顧客（消費者）がどれだけその企業のサービスや製品に対し満足しているかを表す指標。90年代、CS運動（顧客満足度向上運動）が盛んに行われたが、満足度の向上だけでは必ずしも企業収益に結びつかなため、現在は再購買意図といった「満足の先にあるロイヤルティ（企業の収益を向上させる行動）」の向上に視点が移っている。 | |
| ＩＤ３ | ID3 |
| C5.0の前身であるC4.5のそのまた前身。決定木を構築するアルゴリズムのひとつ。「Iterative Dichotomiser 3」の略。 | |
| ＩＩＡ | Independent of Irrelevant Alternatives |
| 無関係な代替案からの独立性。任意の２つのブランドの中から１つを選択する確率は、その２つのブランドを含む考慮集合が変わっても変化しないという仮定。 （例）ある消費者がビールとソフトドリンクという選択肢の中から選択しようと考えている場合、この2つとは別のソフトドリンクを消費者が考えたとしても、ビールとソフトドリンクのどちらかを選択しようとする確率は影響しない。 | |
| Ｋ－ｍｅａｎｓ | K-means |
| 非階層的なクラスタリング手法のひとつ。事前にクラスター数を恣意的に決めて、個々のサンプルを各クラスターの代表値（平均値）に最も類似するクラスターに分類していく。計算の時間が非常に短いという長所を持つので大規模なデータのクラスタリングに向いた手法である。 | |
| Ｋｏｈｏｎｅｎネットワーク | Kohonen Network |
| ニューラルネットワークを使った代表的なクラスタ分析の手法。結果は１次元ないし２次元のマップによって示されるので、「(Kohonenの)自己組織化マップ」ともいう。 自己組織化マップは、(クラスタリング変数がn個とすれば)入力データをもとのn次元の空間における距離関係(類似性、順序性)をできるだけ保ったまま、１次元あるいは２次元空間にマッピングすることを目的にKohonenによって考案された。 単なるクラスター分析だけではなく、もとの多次元空間における各データの相互関係(類似性、順序性)を保持したまま平面なマップを描くので、１次元でマッピングした場合、m個の都市をできるだけ短い距離で必ず１回訪問する順序を求める問題(巡回セールスマン問題)を解くこともできる。 | |
| ＬＯＶ | List of Values |
| 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る尺度の１つ。価値リストと呼ばれる。ミシガン調査研究センター Kahle（1983年）, Veroff, Douvan, and Kulka(1981年）らによって開発された。 ミシガン大学を中心とした約2,000名のアメリカ人に対する調査結果をもとに、ＶＡＬＳとほぼ同時期に開発された。Maslow (1954)の欲求5段階説に加え、Feather (1975)の価値、そしてRokeach (1973)の18の究極価値などを理論的なベースにして構築されている。 self-respect(自尊心)、security(安心感)、sence of accomplishment(達成感）などの9つの言葉について、重要と思う順に並べたり、重要なものを2つ選ぶなどの方法によって、被験者を類型化する。 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る代表的な尺度としては、ＬＯＶのほかに、ＶＡＬＳ、ＡＩＯがある。 |
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| ＭＣＩＦ | Marketing Customer Information File |
| マーケティング・カスタマー・インフォメーション・ファイル。マーケティング用の顧客データベース。 | |
| Ｓ－Ｒモデル | stimulus-response model |
| 消費者の内面をブラック・ボックスのままに残し、そこにインプットされる刺激（Stimulus）―価格、品質、サービス、イメージなど とそこからアウトプットされる反応（Response）―商品選択、店舗選択、購入頻度などの関係を分析するモデル | |
| Ｓ－Ｏ－Ｒモデル | stimulus-organism-response model |
| 刺激（Ｓ）と反応（Ｒ）の間に生活体（Ｏ：Organism）を仲介変数として導入することによって、消費者の内面のブラックボックスの中身を分析していくモデル。具体的には広告や製品などの企業からの刺激に対して、消費者がどのように反応するかという反応過程を態度・動機などの仲介変数（Ｏ）を用いながら解明しようとするもの。 | |
| ＳＡＳ | |
| SAS Institute Japan株式会社が提供する統計解析ツール。基本システムである Base SASを中心に20を超えるオプションプロダクト群で構成され、統計解析をはじめ、アプリケーション開発、データウェアハウス構築・管理などで利用されている。 | |
| ＳＥＲＶＱＵＡＬ | |
| サービス品質を測定するための尺度は、現在も数多く研究されている。SERVQUALは、1988年にParasuraman, Zeithaml, Berry (PZB)によって開発されたサービス測定尺度。あるサービスに対する事前期待とサービスを受けた結果について同一のを尋ねる22項目の質問(7段階)を行い、その回答の差を因子分析にかけて、顧客がサービス品質を判断する以下の5つの要素を抽出した。 ①有形性(Tangible)：物理的な設備や従業員の外見など ②信頼性(Reliability)：顧客との約束を性格確実に提供する能力 ③反応性(Responsibility)：顧客を助け、迅速にサービスを提供しようとする意思 ④確実性(Assurance)：従業員の知識や礼儀正しさ、信頼や自信を伝える能力 ⑤共感性(Empathy)：顧客への気遣いや個々の顧客に払う注意 この研究が発表された後、サービスを受けた結果を尋ねる22項目の質問(7段階)のみに絞ったSERVPERF(Cronin and Taylor)が1994年に発表されている。 |
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| ＳＰＳＳ | |
| エス・ピー・エス・エス株式会社（SPSS Japan Inc.）が提供する統計解析ツール。基本システムである Base systemのほか、構造方程式モデリングツール「Amos」、決定木を用いたデータマイニングツール「AnswerTree」なども提供している。 | |
| ＶＡＬＳ | Value And Life-Style research |
| 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る尺度の１つ。 Maslow(1954)の欲求5段階説と社会特性概念に基づき、SRI International(スタンフォード調査研究所）Mitchelによって1983年に開発された。成人アメリカ人およびその配偶者、同居者計約1,000人の調査結果がベース。社会経済の発展や心理的な発展が消費者にさまざまな変化をもたらし、異なったライフスタイルとなるとし、ライフスタイルを9つのタイプに分類した。 ＶＡＬＳには、その発展形として、改良が加えられた“ＶＡＬＳⅡ”、日本語を第一言語とする被験者を対象に開発された“Ｊａｐａｎ－ＶＡＬＳ”などがある。 消費者の「価値」、「ライフスタイル」を測る代表的な尺度としては、ＶＡＬＳのほかに、ＡＩＯ、ＬＯＶがある。 |
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| Ｗａｒｄ法 | |
| 階層的なクラスタリング手法のひとつ。階層構造を持つクラスタ分析の場合、各々のケースが結合していく過程が「デンドログラム」という図によって示されるので、分析結果からクラスター数を決めることができるが、ケース数が膨大になるとデンドログラムで示すことが困難になり、また計算にも非常に時間がかかるという欠点を持つ。 | |
| アウトバウンド | Outbound |
| テレマーケティングで、販売者の側から顧客または見込み顧客に電話をかける場合。逆に顧客からかける場合は「インバウンド」。 | |
| アカウント・プランニング | Account Planing |
| 広告作成にあたり、消費者の価値観や心理を積極的に取り入れようとする考え方。特に定性調査（インタビュー調査）を重視することによって、定量調査（アンケート調査）では測定しきれない、またはアンケート調査によって得られた知見の背後にある、一歩踏み込んだ消費者理解を得ようとしていることに特徴がある。1960年代にイギリスで発生し、1980年代にアメリカに入ってきた考え方で、ここ数年日本でも注目度が高まっている。 | |
| アソシエーション・ルール | Association Rule |
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特定の製品の購入など特定の結果に対して、その条件（複数の他の製品の購入）を示すルール。マーケットバスケット分析に利用されることが多い。 例） ・バターを購入した人はミルクも購入する確率が高い。 ・缶詰と冷凍食品を購入した人は、ビールも購入する確率が高い。 Rakesh Agrawal氏の考案したアルゴリズム：Aprioriなどがある。 |
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| 当たり前品質 | must-ve quality (instrumental aspects of quality) |
| 本質サービスともいう。ある一定レベルがあって「当たり前」で、そのレベルに達していないと顧客が不満を感じて離れて行く品質。いったん、その一定レベルに達すると、それ以上、いくら品質を高めても、顧客の満足度やロイヤルティは上がらない。 | |
| アフィニティ・グループ | Affinity groups |
| 「同好会」などと訳されるが、同窓会、クラブなどの特定の目的や共通性を持つ人々の組織を指す。こうした組織の名称を冠したカードを「アフィニティ・カード」と呼ぶ。日本で提携カードと呼ばれているものの一種。 | |
| アンカリング | Anchoring |
| 始まりの提示情報によって、消費者の判断に偏りが出てくる効果。 | |
| (例）メーカー希望小売価格を高めに設定し、値引きの割合を大きく見せる。 | |
| (購買)意思決定過程 | Decision-making process |
| 消費者がモノやサービスを買う際にたどる、意思決定の一連の流れのこと。「ニーズ喚起（問題提起）」⇒「情報探索(情報収集)」⇒「代替案評価(製品認知・選好)」⇒「選択購買(ブランド・店舗・量の選択)」⇒「購買後評価(満足・不満足、口コミ)」の5つの段階から成り立っている。どの段階でどのようなアクションをするかが、マーケティングの課題のひとつである。 | |
| イベント／ライフイベント | Event / Life event |
| 人生における大きな出来事（就職、結婚、出産等）。 | |
| イベント・マーケティング | Event marketing |
| ライフイベントを重要な取引機会ととらえ、個々のイベントに関連して発生するニーズに対して行うマーケティング。 | |
| 因子分析 | Factor analysis |
| 観測変数に特に大きく影響を与えているいくつかの因子を明らかにし、解釈しようとする分析手法。 観測変数間に相関がある場合、観測変数のほかに潜在変数（因子）の存在を仮定し、それらの因子によって相関が生じていると考える。 | |
| 因子分析と主成分分析 | |
| 主成分分析は観測された変数の線形式として「主成分」を求める方法であり、因子分析は未知の「因子」の線形式として観測された変数を求める方法である。全く逆の方向でありながら、もともとのデータの構造に関する知見も得られるし、データの縮約に利用することもできる。このようなことから、どちらの手法もほとんど同じような局面で利用される。理工系の人たちの間では主成分分析が好んで使われ、社会科学系の人たちの間では因子分析が好んで使われる傾向がある。 | |
| インストア・ブランチ | Instore branch |
| 小売業等の商店内に設置された銀行支店。集客力がありかつ設置コストの低い場所に銀行支店を出店する手段として米国において広く活用されている。 | |
| インターセプト法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| インターナル・マーケティング | Internal marketing |
| 自社内の従業員を対象にしたマーケティングのこと。顧客ロイヤルティを高めるためには、まず顧客にサービスを提供する従業員のロイヤルティを高めなければいけないという考え方に基づいて発生した言葉。コトラー等が提唱している。（サービスプロフィットチェーンもあわせて参照されたい） | |
| インテリジェント・エージェント | intelligent agent |
| 顧客の代理人として、予め依頼した仕事を自動的に行うソフトウェアプログラムのこと。例えば、「明日の18時台の飛行機に空席が出たら予約をして、電子メールで私に連絡をしてください」という依頼を出しておくと、飛行機の空席情報を検索し、予約をし、電子メールを発信するという、人間が行うような一連の作業を行ってくれる。ソフトウェア・エージェントとも言う。 | |
| ウォルマート | Wal-Mart |
| 世界最大の小売企業。ディスカウントストアである「ウォル・マート」、ウェアハウス・クラブの「サムズ・クラブ」などのディスカウント小売業態を全米に展開している。全米最大級のデータウェアハウスに、トランザクション・データを保管、分析し、経営戦略に活用していることで有名。 | |
| エンカウンター | Encounter |
| サービス・エンカウンター参照。 | |
| オープン価格 | open price |
| メーカーが最終消費者にわたる価格を表示しない方式の価格。従来は、メーカー希望小売価格と小売店等での最終販売価格両方を表示する場合が多かったが、2種類の価格が表示されることによる消費者の混同を避けるため、各業界でオープン価格制への移行が進んでいる | |
| 応募法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| 回帰分析 | Regression analisys |
| 例えば、売上高、新規ローン申請者数などといった現象を説明したいある１つの変数と、その現象の原因となっていると思われる変数（例えば、価格、利率、広告支出費など）との間に、因果関係があると仮定して表現した数式モデルを用いる分析。原因を表す変数を独立変数（または説明変数)と呼び、結果を表す変数を従属変数（または被説明変数）と呼び、独立変数も従属変数も量的変数を用いる。独立変数と従属変数の関係を直線で表す回帰分析を線形回帰といい、曲線で表す場合を非線形回帰という。一般的に、「回帰分析」といえば前者の線形回帰を指し、EXCEL、SPSSといった標準的な統計ソフトウエアでも扱える。 原因が結果に与える効果の大きさを分析するだけでなく、その関係を数式で表すので、独立変数の未知の値（例えば利率の変更時）における従属変数の値（例えば新規ローン申請者数)を導き出す予測モデルとして使用することもできる。 原因を表す独立変数が１つの場合の回帰分析を「単回帰分析」といい、独立変数が複数個ある場合を「重回帰分析」という。 |
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| 外生変数 | Exogenous variables |
| パス解析などの構造方程式モデルにおいて、モデルの外部で値が決定されるてしまう変数。独立変数ともいう。逆にモデル内で他の変数から影響を受けて値が決定する変数を「内生変数（従属変数ともいう）」という。 例えば、X1、X2、Yという変数があり、その因果関係を「X1→X2→Y」と仮定しよう。このような場合、モデル内においてYはX2によってその値が決定し、同様にX2はX1によって決定する。一方、X1の値はモデル内で決定されない。したがって、YとX2が「内生変数」となり、X1が「外生変数」となる。 |
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| 価格弾力性 | price/demand elasticity |
| 価格の変動に対して他の経済変数がどの程度変化するかを表す指標。通常は需要との関係を示し、「需要の変化率」を「価格の変化率」で割った数字で表される。価格の変化に対してほとんど需要の変化がない場合は、需要は非弾力的であるといい、需要が大きく変化するならば、需要は弾力的であるという。マーケティングにおいては、提供する商品・サービスが価格弾力的であるか、非弾力的であるかを見極める必要がある。価格弾力性には、経済環境や競合状況等だけでなく、顧客の商品・サービスへの関与度やロイヤルティなども影響する。 | |
| 外部情報探索 | Extrinsic(external) information search |
| 内部情報探索に対して、自分の記憶の中にはない外部から購買を決定するための情報を得ようとする探索行動。関連する本や雑誌を読んだり、広告を見たり、店舗に行って従業員と話をするなどの行動を指す。 | |
| 確率比例サンプリング | |
| 調査対象の無作為抽出法のひとつである2段抽出法などで、母集団に関する既知の要素（例えば母集団を全国の都道府県とした場合、都道府県毎の面積や人口規模など）に比例する確率で標本を抽出する方法。2段抽出法の１次抽出に、人口規模に比例する確率で市区町村を抽出するなどに使われる。 | |
| 活動基準原価 | Activity-based costing |
| 略してＡＢＣと呼ばれることもある。製品・サービスの原価を業務活動（アクティビティ）ごとのコストとして把握する原価計算方式。伝統的な原価計算に比べ、間接費を厳密に割り振り、コストをより正確に把握できる。一人一人の顧客にどういう商品を販売し、どういうサービスを提供すればいくら儲かるのかという正確な収益情報なしでは経営が行えないということを認識した米国の金融業界では、ＡＢＣの導入が進められている。 | |
| カテゴリー化 | |
| ある物事（対象）を「まとめ」、「区別する」こと。消費者は、様々な「知識」をある一定の基準に従ってカテゴリー化し、記憶している。新しい商品Aを目にした時に、まず、既に自分の中に持っているカテゴリーと照らし合わせて、その商品Aがどのカテゴリーに属するかを判断する。次に、その商品Aが属すると思われるカテゴリーの情報を商品Aにコピーすることによって、商品Aに対する情報処理の負荷を減らそうとする。 | |
| カテゴリー・キラー | Category killer |
| 特定商品カテゴリーの販売に特化し、その分野における品揃えや価格の優位性をつくりだす小売企業。米国金融業界では、住宅ローン、クレジット・カード等に特化したノンバンクを指している。 | |
| 観測変数 | Observed variables |
| 直接的に観測可能な変数。「顕在変数」「測定変数」ともいう。 | |
| 期待不一致理論 | |
| あらかじめ抱いている期待と、得られた成果の不一致が満足・不満足を形成するという理論。期待以上の成果が得られれば満足し、期待を下回る場合不満足を感じる。成果が同じであっても、消費者の事前の期待の程度によって満足・不満足が違ってくる。 | |
| ギャング・サーベイ | Gang survey |
| 調査対象者をひとつの海上に集め、一斉調査する方法で、集合テストとも呼ばれる。具体的には，広告などの試作品をみせるなどの実体験を踏まえて評価してもらう調査や、新製品を提示して使いやすさを調べるなどの調査が行われている。CLTとの違いは集団を一斉調査する点である。 | |
| 恐怖喚起 | |
| 不安や恐怖を引き起し、その不安や恐怖を取り除くために、説得者の提案を受け入れなければならないと感じさせる方法。一般的には強い恐怖を感じるほど説得されやすいと考えられているが、状況や相手によって強い恐怖喚起は逆効果になってしまうこともある。 | |
| 共分散構造分析 | |
| 潜在変数と観測変数の間の因果関係の有無・強弱等を導出するための統計的アプローチ。パス解析とよく似ているが、パス解析は観測変数間の因果関係についてのみ議論するのに対して、共分散構造分析は観測できない潜在変数を考慮して変数間の因果関係を検証する点で大きく異なる。そのため「潜在変数を伴う構造方程式モデル(Structural Equation Model with Latent Variable：SEMないしSEM/LV)」と呼ばれることもある。潜在変数間の関係を記述した部分を「構造方程式モデル」といい、潜在変数と観測変数間の因果関係を記述した部分を「測定方程式モデル」という。この各変数間の全体的な因果関係を記述した図が「パス図」である。また、共分散構造分析は別名、構造方程式モデル、因果構造モデルとも呼ばれる。 | |
| 拒否集合 | Inept set |
| 処理集合のなかで、好まれず、拒否されれるブランドの集合 | |
| 金融ライフスタイル | Financial lifestyle |
| 「お金はあればあるほど使ってしまう」「コツコツ貯金するのが好き」「多少リスクがあっても利回りのいいほうがいい」など、主に金融に対する価値感や行動スタイル。「人に従うよりはリードするほう」「情報は積極的に集める」などの人生そのものへの価値観や行動スタイルも含めて考えることも多い。 | |
| 区間推定 | Interval estimation |
| 標本データから母集団の平均値や分散、母集団内の比率といった特性値を推定する場合、適当な区間を求め、その区間の中に母集団の特性値が存在することを一定の信頼性をもって示す方法。 この区間を信頼区間といい、信頼区間の中に母数が含まれる確率を信頼水準という。 | |
| グーデンベルク仮説 | |
| 内的参照価格の周辺に価格感応度の低い領域(低価格感応度領域)がある、という仮説。その領域内であれば価格が上昇しても消費者の購買意図には影響を与えないので、企業の立場から見ると、その領域の最高値で価格を設定することによって、最大の利益を獲得することができる。 ※従来の価格設定に関する仮説では、価格の上昇に反比例して売上が減少すると言われていた。 |
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| クラスタ分析/クラスタリング | Cluster analysis |
| 顧客データを分析する際、特にセグメンテーションの際に使用されることが多い分析手法の一つ。統計的解析手法や、ニューラルネットワークを使用し、データ（顧客）を類似の特性をもつグループ(クラスター)に分類する。 | |
| クリティカル・インシデント・テクニック | Critical Incident Technique |
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Flanaganが1954年に発表した調査手法のひとつ。サービス・マーケティングでは特にサービス・エンカウンターの調査・分析でよく使用されている。被験者に、サービスに対する満足・不満を決定付けるような「重要な来事(Critical Incident)」について、 ・「いつ起こったか」 ・「なぜその状況に至ったか」 ・「その時、あなたや他の当事者はどのように行動したか」 ・「その行動の結果、どうなったか」 ・「結果について、どのように感じているか」 ・「他に取り得る行動はあったか」 といった形式で質問をする。収集された「重要な出来事」を分析し、プロセスの把握や原因の特定を行う。 当初は、第二次大戦中に訓練中のアメリカ軍隊員が犯すミスの原因を探るために開発されたものだが、現在では幅広い分野で活用されている。 |
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| グランファルーン・テクニック | |
| 誇りを感じさせるが、意味のない人間同士の連帯。例えば同郷である、同じプロ野球チームのファンであるなど。自分と相手の間に共通項を創り出すことで、自分への評価が上がるため、セールスのテクニックとして多用される。 | |
| グループ・インタビュー | Group interview |
| ５～６人ほどの出席者同士がある話題について雑談のように話し合い、その情報を分析してマーケティング課題に応える結論を導き出そうとするインタビュー形式 | |
| クレジット・スコアリング | Credit scoring |
| スコアリング（得点表）によって融資適格性の審査を行い、審査を自動化・省力化する手法。クレジットカードの入会審査、住宅ローンの諾否等で利用されるが、米国では、法人銀行取引でも中小企業向け融資分野で活用されている。得点表の作成のためには、過去の融資実績・倒産率等の統計的な分析が必要になる。 | |
| クレジット・ヒストリー | Credit history |
| 消費者の個人信用状態の履歴。 | |
| クレジット・ビューロー | Credit bureau |
| 米国における個人信用情報の蓄積機関。 | |
| クロスセル | Cross-sell |
| 同一顧客に追加的に商品を販売すること。 | |
| クロスセル率 | Cross-sell ratio |
| 一顧客（または一世帯）あたりの販売商品・サービスの数。米銀では、リテール部門の経営管理指標としてかなり重視している。ただし、商品・サービスの定義は、各行それぞれであり、他行比較をする際には注意が必要。 | |
| 経験財 | Experience goods |
| 購入前の情報収集だけでは品質判断が難しく、購入・消費後の消費者自身の経験や経験者の情報が必要とされる財。主にサービス財がこれにあたる。 | |
| 系統抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| 経費率 | Efficiency Ratio |
| 非金利経費÷粗利益。粗利益は、資金収益＋非金利（手数料）収入。 | |
| 劇場アプローチ(劇場フレームワーク) | Services Theater Framework |
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Grove, Fisk, John(2000)が提唱しているサービス・マーケティングのフレームワーク。サービスの提供現場を「劇場」に喩え、サービスを4つの要素によってとらえている。 ●役者(actors)：サービス提供組織の従業員 ●観客(audiences)：顧客 ●設備環境(settings)：サービスが提供される場の物理的な環境 ●上演(service performance itself)：役者・観客・設備環境によって創造されるサービスの成果 |
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| 決定木 | Decision Tree |
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サンプルを表す各変数の値から、そのサンプルがどのグループに含まれるかを予測するための規則を生成し、その分類規則を樹木状の図で示したもの。セグメンテーションや予測のために使われることが多い。CHAID、CART、C5.0などさまざまな手法がある。 |
|
| 検証サンプル | Holdout sample |
| 分析の一般性を確認するための標本で、分析に用いていないデータを用意し分析モデルの妥当性を検証する。 | |
| 検証的調査(定量調査) | Quantitative survey |
| 探索的調査(定性調査)によって得られた仮説が正しいかどうかを確認)するために行う、科学的・数量的調査のこと。 | |
| 交差弾力性 | |
| ブランドＢの価格変化のよって引き起こされるブランドＡの売上変化の比率 | |
| 構造方程式 | |
| ①共分散構造分析やパス解析モデルにおいて、各変数間の因果関係を数式で表現したもの。 例えば、図Aのパス図の場合、 構造方程式は、y = a･x1 + b･x2 +c･Uとなる。（ｙ：内生変数、xi：外生変数、U：誤差）  ②共分散構造分析において、潜在変数間の因果関係を表現した部分。「共分散構造分析」参照。 |
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| 購買関与 | Purchasing involvement |
| 消費者の購買意思決定プロセスに影響を与える関与。関与概念を人間の情報処理過程の中心概念と定め、態度（ある対象に対しての全体的評価）だけでなく、その先の購買にも左右するものと位置付ける。 | |
| 行動科学によるセグメンテーション | Behavioral segmentation |
| 行動パターンの分析等を基にしたセグメンテーション。 | |
| 顧客生涯価値 | Lifetime value |
| 個々の顧客から将来的に上がる収益の現在価値の総額を指す。顧客との長期の関係性を重視するリレーションシップ・マーケティングにおいて、 短期的な収益によって顧客との取引を評価するのではなく、予想される将来実績も加味して、その企業にもたらされるであろう「生涯価値」によって評価するという考え方に基づく概念。 | |
| コーポレート・ブランド | Corporate brand |
| 企業そのものがブランドとしての価値を持っていること。ある商品の製造元（企業）を表す場合と、販売元（企業）を表す場合がある。 | |
| コールセンター | Call center |
| テレマーケティング・テレホンバンキングにおいて、オペレーターが顧客対応を行うための設備を集約した施設。 | |
| コミュニティ銀行 | Community banks |
| コミュニティ（市、郡、町など）をテリトリーとして業務を行う小規模の銀行。明確なサイズの定義はない。 | |
| コモディティ | Commodity |
| 大量生産される日用品のこと。銀行商品はコモディティであるとよく言われるのは、商品の差別化が難しく、どの銀行の商品も商品性に大差がないことが多いからである。 | |
| コレスポンデンス分析 | |
| クロス集計表を使って、行の要素(クロス表の表側の項目)と列の要素(表頭の項目)との関係の強さを検討する分析手法。結果は散布図で表現し、プロットされた点どうしの相対的な距離によって関係の強さが分かる。互いに近くにある点どうしほど、その関係が相対的に強いことを意味する。分析には、例えば「職業(学生・会社員・主婦・その他)」と「満足度(満足・不満) 」(カッコ内は質的変数の項目)のような、２つ以上の質的変数を用いる。散布図において「学生」が「不満」よりも「満足」の方に近くプロットされていれば、学生は不満というよりは満足していることを示唆している。 散布図で各要素の関係が示されるので、複雑なデータ行列の構造を単純化できる、図から直感的な理解が得られるといった利点がある。知覚マップとしても利用できるので、マーケティングではポジショニング分析を行うこともできる。 また、「コレスポンデンス分析」という呼び名だけでなく、「対応分析」「双対(そうつい)尺度法」「最適尺度法」など様々な名称がある。 | |
| コンジョイント分析 | Conjoint analysis |
| 商品などの好き嫌いをアンケートなどで尋ねるとき、その商品がどのくらい好きかをたずねるよりも、いくつかの商品を好きな順に並べる方がアンケートに答えやすいであろう。このようにして得られた順序データをもとに、どの商品がどのような要因で好まれるのかを分析する手法。 | |
| コンタクトチャネル | Contact channel |
| 企業が顧客へコンタクトする接点（媒体）のこと。金融機関では、営業担当者、店舗の窓口、ＡＴＭ、コールセンター、インターネットなどが挙げられる。 | |
| コンテンツ・アナリシス | Content Analysis |
| 新聞や雑誌の記事、インタビュー等の言語的な情報を、任意で作成した基準を元に分類・集計し、内容を定量的・客観的にとらえる分析手法。内容分析とも言う。マーケティングにおいては、主にグループ・インタビューやデプス・インタビューの分析等で用いられる。 | |
| コンピタンス／コア・コンピタンス | Competence / Core competence |
| 企業が競争力を持っている能力。このうち差別化の中核となる能力をコア・コンピタンスと呼ぶ。ソニーの小型化技術、フェデラル・エクスプレスの物流管理、シャープの薄型画面ディスプレー技術などが、例として挙げられる。 | |
| 財 | Goods |
| 経済学やマーケティングにおいて、商品やサービスを総称して「財」と呼ぶ。目に見えるモノの財の総称である「消費財」は一般用語となっている。 | |
| 再生テスト | Recall test |
| 純粋想起テスト。経験したことを何の手がかりもなしに、そのまま思い出してもらう方法。 | |
| 再認テスト | Recognition test |
| 助成想起テスト。かつて見たり聞いたりなどして経験したことがあるか確認してもらう方法。 | |
| (例）調査対象である商品・広告などを見せながら、経験したこたがあるかどうか尋ねる方法。 | |
| サイコグラフィック・セグメンテーション | Psychographic segmentation |
| 性格・心理特性等の分析を基にして行うセグメンテーション。 | |
| 最適割当法 | |
| 調査対象の無作為抽出法のひとつである層別抽出法の標本数決定に使われる方法。 分散（ばらつき）の大きい層からは多くのサンプルを分散の小さい層からは少ないサンプルを取り標本平均の分散を最小にする（最も精度を高くする）方法。 調査項目がいくつもある時、１つの項目の分散を最小にしても、他の項目の分散が最小とは限らないなど、必ずしも実用的ではない。 | |
| 財布のシェア | Wallet Share |
| 顧客の全金融取引（すなわち財布からの金の出入り）に占める自社取引の割合。マーケットシェアに相対する概念。顧客シェアと呼ぶこともある。 | |
| サイレント・マジョリティ | Silent majority |
| サービスの失敗に遭遇し、不満を感じても、苦情行動を起こさない顧客のこと。購入した商品・サービスの内容により、苦情を起こす顧客の割合は異なるが、概ね苦情を起こさない顧客が大半(＝マジョリティ)であると言われている。 | |
| サウンドロゴ | Sound logo |
| ジングルを参照。 | |
| サーバクション・フレームワーク | Servuction Framework |
サービス・マーケティングで用いるフレームワークのひとつで、Langeard, Bateson, Lovelock, Eiglier（1981）によって提示された。なおサーバクション(servuction)とは、service production systemからの造語である。サービス経験の要素を顧客からの可視／不可視によって分類していることや、顧客が受け取る「サービスの便益」が、不可視的要素やその場に居合わせた顧客同士の相互作用などの複数の要素の累積であることを示していることに特徴がある。
 (出典)Langeard, Bateson, Lovelock, Eiglier（1981）, Services Marketing: New Insights from Consumers and Managers, Cambridge, MA: Marketing Science Institute. |
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| サービス・エンカウンター | Service encounter |
| サービス提供の際、顧客と企業が接する場のこと。顧客と従業員という人的な接触のみでなく、顧客とＡＴＭなどの機械的なチャネルの接触も含む。 | |
| サービス・ギャランティ | Service guarantee |
| サービスの満足保証。提供されたサービスが、事前に定めた基準を満たさない場合、顧客に何らかの補償を得る権利を約束すること。サービス・ギャランティ導入によって顧客は苦情を申し立てやすくなり、ロイヤルティを維持することにつながる。一方、サービスを提供する組織は、サービスの失敗がなぜ起こるかを把握しやすくなる。 | |
| サービスケープ | servicescape |
| サービスの生産・消費の場で、顧客が知覚する物理的環境全体のこと。サービス（Service）とランドスケープ（Landscape）の造語。 | |
| サービス財 | Service goods |
| 目に見えるモノを消費財と呼ぶのに対し、ホテルやタクシー、宅急便などのように、目に見えないサービスをサービス財と呼ぶ。 | |
| サービス財の特性（ＩＨＩＰ） | |
| サービス財が、モノの財と異なる４つの性質のこと。 ・Intangibility: 無形性（目に見えない、触れない、匂いを嗅げない） ・Heterogeneity: 不均一性（品質を均等に保てない） ・Inseparatability: 不可分性（提供されると同時に消費される） ・Perishability: 消滅性（手元に残らない） |
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| サービスの７Ｐ | |
| モノの財のマーケティング戦略で考えるべきものを整理するためのフレームワークとして通常使われるのは、 ＜４Ｐ＞ ・Product = 商品 ・Price = 価格 ・Place = チャネル ・Promotion = 広告コミュニケーション である。 サービス財は、モノの財とは異なる性質を持つため、更に、 ＜３Ｐ＞ ・Physical Evidence = 有形化 ・Participation = 顧客参加 ・Process = サービス提供過程 を加えて、７Ｐを考える必要がある。 |
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| サービス・プロフィット・チェーン | Service Profit Chain |
ハーバード大学ビジネス・スクールのＪ．ヘスケットらによって提唱された、「企業の利益と成長」・「顧客の満足・ロイヤルティ」・「サービスの価値」・「従業員の満足・ロイヤルティ・生産性」を関係づける概念。（図参照） （拡大図） ■企業の収益の源泉をたどる見方（矢印とは逆向き）をすると、 ①そのサービス企業の「売上・成長」には、そのサービスを利用する顧客のロイヤルティが 大きく関係している。 ②顧客のロイヤルティは、顧客がサービスを受けたときに感じる満足からもたらされる。 ③顧客満足は、企業から提供されたサービスの価値に大きく影響される。 ④サービスの価値は、サービスレベルの高い従業員や、従業員の高い生産性から生まれる。 ⑤従業員のサービスレベルや生産性の向上は、従業員の企業に対する満足度からもたらされる。 ⑥従業員の満足は、働きやすさ・適切な報酬などの社内の環境や、満足した顧客の反応などから もたらされる。 ⑦適切な報酬や職場環境の充実は、企業の成長によりもたらされる。 ⑧企業の成長に必要なものは①の通り このように、サービス･プロフィット･チェーンは、従業員の企業へのロイヤルティがサービス価値を高め、そのサービス価値により顧客ロイヤルティが高まり、結果的に企業の収益を生む「好循環」という考え方である。 |
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| サービス・リカバリー | Service recovery |
| サービスを提供する過程またはサービスの結果において失敗が発生した際、サービスを提供した組織が問題を正し、顧客のロイヤルティを維持するために体系的な取り組みを行うこと。顧客の不満足を修復し、長期的なリレーションシップを築く上で重要な役割を果たす。 | |
| サブリミナル効果 | Subliminal effect |
| 自覚されない水準（認知閾下の早い速度、小さい音など）の微小な情報が行動に影響を及ぼすとする理論。広告や犯罪防止に使われる。しかし、最初にこの理論を実証研究したヴィッカリーは後に実験結果が作り事だったことを公表しており、その後も、実際に効果があることを証明できた学術的研究はない。 | |
| 参考価格 | |
| 独占禁止法に基づき、メーカー希望小売価格を消費者向けに(最終販売時に)表示する場合に記載することが望ましいとされている、価格の「但し書き」。 | |
| 残存効果 | |
| ある製品やサービスに対して、過去に経験し消費者の内部記憶に蓄積された効用・評価などを指す。 | |
| サンプル(標本) | Sample |
| 特徴を知りたい顧客すべて（母集団）を調査しようと思うと、調査費用が莫大になる。その場合、一部の顧客を抜き出して（抽出して）、調査をする。その抜き出された顧客を、サンプル（標本）と呼び、抜き出す過程をサンプリング（標本抽出）と呼ぶ。 | |
| 自我関与 | Self-involvement |
| ある問題もしくは対象と、個人の価値との関連を示すもの。Sherifによれば自我は過去に獲得された社会的価値と個人的価値の集合体で表現され、関与は刺激対象が個人の自我領域に関連付けられた場合に発現する。 | |
| シグナリング | Signaling |
| 心理的シグナルを送ることで、知覚にバイアスをかけること。例えば、ある商品の大量陳列→売れ筋商品として知覚→その商品に対する魅力が高まる。 | |
| 実験室 | |
| マーケティングのテストを行うために、様々な条件や、顧客の行動をコントロールできるような環境を整えた場所。新商品の開発やプロモーション方法の決定の際に使われる。 | |
| ジェネリック・マーケティング | generic marketing |
| 自社商品ではなく、商品カテゴリ全体の需要をあげるために行うマーケティング。協会団体などが実施する場合が多い。 | |
| 重回帰分析 | Multiple regression analisys |
| 「回帰分析」参照 | |
| 集合調査 | |
| 調査主体が用意した会場に、来てもらい調査票に回答を記入してもらう方法。 | |
| 集落抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| 主成分分析 | Principal component analysis |
| 多次元のデータをデータの持つ情報の損失をなるべく少なくしながら要約するための手法。 | |
| 手段目的連鎖 | Means end chain |
| 消費者の製品属性についての知識と結果および価値に関する知識をつないでいる知識構造のこと。消費者は、製品属性を一方で機能的かつ社会・心理的結果と結びつけ、もう一方でより抽象的で個人的な価値や目標と結びつける手段（製品や人々が従事する活動）－目的（安全、達成、社会的認知などの価値）知識構造を作り出している。 | |
| 紹介法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| 消費者情報処理モデル | Consumer information processing model |
| 人間はＳ－ＲモデルやＳ－Ｏ－Ｒモデルのように受動的な受け手ではなく、自ら積極的に刺激や情報を探り出し、能動的に情報を処理する問題解決者として捉える。人間はある刺激（外部情報）に対して、感覚レジスターと呼ばれる耳・目・肌触りなど感覚で刺激を認知し、行動を起こすには、目標（動機づけ）や、長期記憶（過去の内部情報）や短期記憶（その刺激・情報を取得したり、いくつかの情報を統合して理解するプロセス）を使用し能動的な情報処理をする。 | |
| ジングル | Jingle |
| 覚えやすいメロディの短い音楽。マーケティングにおいては、企業名、ブランド名、商品名等を顧客に想起してもらうための音楽として、テレビCM・ラジオCM等の広告宣伝活動に取り入れる企業が増えてきている。サウンドロゴとも言う。 | |
| 真実の瞬間 | Moment Of Truth |
| 1978年スウェーデンのリチャード・ノーマン氏が提唱した概念。顧客がサービスに接する、「その場」、「その時」で、そのサービスについて何らかの印象を持つ出来事を意味する。顧客は、提供されるサービスの「過程」自体の評価もするが、この「過程」から得られる知覚品質から、そのサービス全体の成果品質を予測・期待する。そのため、サービスの提供において、この顧客と接する「真実の瞬間」こそが最も重要なポイントである。スカンジナビア航空（SAS）のヤン・カールソン氏が自社の経営理念として取り入れて、わずか１年で赤字のSASを黒字にかえたことで有名。 | |
| 信頼財 | Credence goods |
| 経験してさえも品質判断が難しい財。サービス財のなかでも、医療や金融サービスにおけるアドバイスなどがこれにあたる。イメージや名声などを高めることで信頼を得ることが必要とされる財。 | |
| スイッチコスト | Switching cost |
| 顧客が、あるブランドから他のブランドへ、あるいは、ある企業から他の企業へ乗りかえることをスイッチするという。スイッチコストとは、乗りかえる行動を思いとどまる理由のこと。中途解約するとお金がかかる、乗りかえる先を探すのにお金がかかるなどの物理的な理由もあれば、面倒くさい、今のブランドに愛着があるなどの心理的な理由もある。 | |
| 数量化第１類 | Quantification method Ⅰ |
| 林知己夫により提唱された質的変数（カテゴリー変数）を用いた多変量解析手法を数量化理論と呼び、数量化Ⅰ類はその１つ。数量化理論は数量化I類～IV類の４種類ある。数量化Ⅰ類では、従属変数を独立変数の１次式で表現するので回帰分析に非常によく似ている。しかしながら、回帰分析では独立変数および従属変数が共に量的変数であったのに対して、数量化Ⅰ類では、従属変数が量的変数、独立変数が質的変数となる点が異なる。 | |
| 数量化第２類 | Quantification method Ⅱ |
| 数量化理論の１つ。各々のケースの所属カテゴリーを示す質的変数と、その他に幾つかの質的変数を持つ場合に、各ケースがどのカテゴリーに所属するかを、その他の質的変数を用いて判別するための分析手法。独立変数も質的変数を用いるという点で判別分析と異なるが、所属カテゴリーを判別するという分析目的は同じである。 | |
| 数量化第３類 | Quantification method Ⅲ |
| サンプルが、あるアイテムに対して反応したかどうかというデータがあるとき、同じアイテムに対して同じような反応をしたサンプルの距離がなるべく近くなるように、また、あるサンプルが同じように反応したアイテムの距離がなるべく近くなるように、サンプルやアイテムの座標を求める方法。質的データを用いた主成分分析・因子分析に対応する。 | |
| 数量化第４類 | Quantification method Ⅳ |
| 数量化理論の１つ。個体間の類似度（または非類似度）を何らかの方法で測定して、それらの固体を多次元空間に位置付ける方法。（非）類似性を表す質的変数を用いた多次元尺度構成法。 このように、数量化理論は量的データの分析手法に対応していて、数量化１類は回帰分析、数量化２類は判別分析、数量化３類は主成分分析および因子分析に、そして数量化４類は多次元尺度構成法(MDS)にそれぞれ対応している。 |
|
| スノッブ効果 | Snob effect |
| ブランド志向、独占欲、優越感などを満たすため、他人と比べて唯一無二でありたいという人間の心理的効果。（世の中に使っている人が少なければ少ないほど希少性から生じるベネフィットを感じるという効果）。 | |
| スーパーコミュニティ銀行 | SuperCommunity Banks |
| アナット・バードが提唱した概念。銀行の規模を問わず、大銀行のもつクリティカル・マスと規模の経済性、および小銀行のもつ地域密着性とパーソナルな顧客サービスを同時に実現するもの。 | |
| 精緻化見込みモデル | ELM(elaboration likelihood model) |
| ある商品について情報を集めようとする思考は、動機づけ（関与）と処理能力（事前知識）から精緻化されるというモデル。その程度が大きいと本質的な情報（製品品質情報）からの情報処理をし、その程度小さいと周辺的情報の利用（例えば企業名など）から情報処理をする。 | |
中心的ルート (central route) |
|
| 精緻化見込みモデルの程度が大きいと、消費者は本質的な情報（例えば製品品質そのものの情報）の精緻化を図り、本質的な判断を下す。またその製品に対して持続的な態度を図る。 | |
周辺的ルート (periphreal route) |
|
| 精緻化見込みモデルの程度が小さいと、消費者は周辺的な情報（例えば製品品質そのものの情報ではなく、企業名や推奨者など）の利用を図り、表層的な判断を下す。またその製品に対して一時的な態度を図る。 | |
| 製品関与 | Product involvement |
| 関与の対象が製品自体であり、製品の所有や使用、消費から得られる価値やニーズの充足に目的がある。 | |
| セグメンテーション | Segmentation |
| 市場細分化。顧客を同じ性質をもつグループ（セグメント）に切り分けること。 | |
| セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング（STP） | |
| Segmentation / Targeting / Positioning | |
| マーケティング活動を計画するために最初に行うことは、①市場機会の分析(その市場で戦うべきか)、②セグメンテーション(市場全体(個人顧客)を何らかの軸や切り口によって分類し、どのようなグループがどれくらい(規模)存在するかを理解する)、③ターゲティング(分類したセグメントの中から顕在的・潜在的ニーズがある、自社の強みを活かせる等を考慮して、攻めるべき先を定義する)、④ポジショニング(ターゲットとなる顧客層に攻めるために競合とどのような差をつければよいのかを分析し、施策を設計するための方向性を決める)の4点である。企業のマーケティング活動を運営・管理する上での基本。 | |
| 潜在変数 | Latent variable |
| 直接観測することができず、モデルを構成するときに仮定される変数。代表的な例として、因子分析モデルの因子が挙げられる。対して、潜在変数の指標として用いられる観測可能な変数を「観測変数」と呼ぶ。 | |
| 全数調査 | Complete survey |
| 特徴を調べたい母集団の要素のすべてを調査する方法。当然、調査コストは莫大になるが標本誤差はなくなる。 | |
| 戦略的ポジショニング | Strategic positioning |
| 競合他社と異なることをすること。マイケル・ポーターによると、企業の競争優位の源泉には2種類ある。同じような活動を競合他社よりも上手に行うというオペレーションの効率化と、競合他社と異なることをする戦略的ポジショニング。オペレーションの効率化は、企業が成功するための必要条件であるが、十分条件ではない。本当に競争優位に立とうと思えば、戦略的ポジショニングにより、他社と差別化する必要がある。 | |
| 相関分析 | Correlation Analysis |
| ある２つの変数の関係の強さを検証するための分析。相関係数によってその関係の強さを示す。相関係数は、-1～+1までの値をとる。|１|に近いほど２変数間の関係が強いことを意味し、０に近ければ２変数間の関係は非常に弱い。 相関係数の符号がプラスの場合は「正の相関」と呼び、片方の変数の値が上がれば、それに合わせてもう片方の変数の値が上がることを意味する。逆に、相関係数がマイナスの値の場合は「負の相関」と呼び、片方の変数の値が上がると、もう片方の変数の値は下がることを意味する。 この分析で用いる変数は、売上、申込者数、価格、利率などのように数字で表現することのできる量的変数を使う。 回帰分析を行う前に、従属変数との関係が強い独立変数の候補を挙げるための事前的な分析として使用することもできる。 |
|
| 想起集合 | Evoked set |
| 消費者がある目的の製品を購入しようとする場合、その製品が知名集合に属していれば、次に、購入検討の対象となるブランドの集合＝頭の中に思い浮かぶ集合（想起集合）、選択するかしないか決定できない集合（保留集合）、選択しない集合（拒否集合）に分類する。 | |
| 層別抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| 層別二段抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| 測定方程式 | |
| 共分散構造分析において、潜在変数と観測変数の因果関係を表現した部分。「共分散構造分析」参照。 | |
| ダイレクト・バンキング | Direct banking |
| 電話、郵便、パソコン等を利用した、支店を介さない銀行取引。 | |
| ダイレクトマーケティング | Direct marketing |
| 流通チャネルを介さず、直接顧客に対して活動を行っていくマーケティングの方法。 | |
| 妥協効果 | Compromise effect |
| 選択集合内のある選択肢が中間に位置するとき、そのシェアが増大する効果。 | |
| (例）２つの属性をもつ代替案Ａ，Ｂ，Ｃがある。ＢはＡとＣの中間的な価値を有する代替案である。その時、消費者は極端な価値を有する代替案（ＡまたはＣ）を回避し、中間的な価値をもつ代替案Ｂを選択する。 | |
| ターゲット・グループ | Target group |
| 販売促進の対象（ターゲット）として絞り込んだ市場セグメント | |
| ターゲット・モデリング | Target modeling |
| 本来はターゲットとなる顧客層を特定する何らかのモデル式のこと。但し、過去の購入顧客データを分析し、共通の特徴をモデル化することにより、まだその商品を購入していない顧客から、購入してくれそうな顧客を抽出するという特定の手法をこう呼んでいる場合がある。 | |
| 多次元尺度構成法 | Multi-dimensional scaling |
| 各個体間の関連に基づいて個体間の距離を定義する方法。数量化3類も多次元尺度構成法のひとつである。 | |
| 多重指標モデル | |
共分散構造分析で使用される最も基本的なモデルのひとつ。潜在変数間に回帰分析的な因果関係を仮定している。パス図で表せば、下のようになる。「共分散構造分析」参照。 |
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| ダブル・ジョパディ | Double Jeopardy (Phenomenon) |
| シェアの低いブランドでは、そのブランドを購入する消費者の数が少ないだけでなく、その消費者がそのブランドを買う回数も少ないという「二重苦(=double jeopardy)」現象のこと。逆に、シェアの高いブランドでは、購入する消費者数・一消費者あたりの購入回数共に大きくなる傾向が見られる。 | |
| 探索財 | Search goods |
| 購入前に価格や性能などの情報を収集することによって消費者がある程度品質を確認することが可能な財。主に消費財がこれにあたる。 | |
| 探索的調査(定性調査) | Qualitative survey |
| 定性的な情報を集めるための調査。自由に文章で記述してもらう形式のアンケート調査や、顧客に思っていることを喋ってもらう形式の各種インタビューがこれにあたる。ある問題に対する知識が不足している時、結論を導き出すための仮説やアイディアを導出するために行う調査。導出された仮説は定量調査によって検証する。 | |
| 単純無作為抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| チェリーピッカー | cherry picker |
| 特売品のみを少量購入する顧客のこと。「甘い実を摘む顧客」。当該店舗へのロイヤルティは概して低いため、通常価格では購入せず一顧客あたりの粗利率も低い。昨今の小売業界では、「チェリーピッカー」ではなく、来店頻度・購入量が多く粗利率の高い顧客をいかに優遇するかが課題となっている(ポイント制の導入・見直し等)。 | |
| 知覚品質 | perceived quality |
| 消費者がその製品・サービスに対して、それぞれ自らの生活価値や購買目的に基づいて主観的に捉えた品質。製品そのものばかりではなく、商品名やパッケージ、広告表現などが含まれている。 | |
| 知覚リスク | Perceived risk |
| ある商品をよく知らずに購入した場合にリスクが生じるかも知れないという不安意識の程度のこと。知覚リスクの種類には機能的、金銭的、社会的、心理的、物理的がある。 | |
| 知名集合 | Awareness set |
| 消費者がある目的の製品を購入しようとする場合、その目的を満たしてくれるいくつか製品の情報を収集する。その製品が入手可能集合に属する場合、その製品名を知っている集合（知名集合）、知らない集合（非知名集合）に分類する。 | |
| チャネル／デリバリーチャネル | Channel / Delivery channel |
| 顧客に商品・サービスを提供する経路。銀行業務でいうと、従来型の店舗、渉外係、インストアブランチ、電話（コールセンター）、インターネット、ＡＴＭ等が挙げられる。 | |
| 中心極限定理 | Central limit theorem |
| 複数の互いに独立な確率変数の合計値（あるいは平均値）の確率分布は、確率変数の個数（試行回数や標本サイズなど）が増加するにつれて、限りなく正規分布に近づく。 言い換えれば、分散がわかっていれば母集団の分布がどんな形をしていても、ランダムに、数多く標本をとりさえすれば標本平均の分布が求められる。 そして、その分布は母集団の平均と同じ平均を持つ正規分布であることから、母集団の平均を中心に標準偏差の2倍の区間を作れば、標本平均のほぼ95%はその区間内に入ることになる。 この中心極限定理を利用することによって、調査で得られた標本平均から、母集団の平均を推定することなどが可能になる。 | |
| データ・ウェアハウス | Data warehouse |
| 企業がビジネスを遂行していくのに使用する、ありとあらゆるデータ（過去の履歴を含む）を統合して一箇所に蓄積するデータ倉庫。戦略的意思決定プロセスの支援のために近年多数の企業で構築されている。金融機関ではマーケティングを主目的として構築されることが多いため、データ・ウェアハウス全体をMCIF(マーケティング・カスタマー・インフォメーション・ファイル)と称する場合も多い。 | |
| データ・マイニング | Data mining |
| 大量の顧客データを分析し、その中から、ある商品を持つ顧客に共通する特徴、ある商品を購入するきっかけとなる行動等の、隠された法則をマイニング（発掘）すること。 | |
| データベース・マーケティング | Database marketing |
| データウェアハウスに貯蔵された大量の顧客データを科学的に分析し、その結果に基づき戦略・戦術を立てるマーケティング。通常、既存顧客に対する「財布のシェア」の拡大・脱落防止のために使用されるときの方が遥かに効果的である。 | |
| 出口調査法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| テスト・マーケティング | Test-marketing |
| 施策を本格的に実施する前に、その有効性を検証するため、小規模な市場で行うテストのこと。地域や店舗を限定し、本番と限りなく同じ方法でテストする場合もあれば、実際の販売現場に近い環境を模擬的に作り（実験室と呼ぶ）そこに顧客を招いてテストする場合もある。 | |
| デプス・インタビュー （深層面接手法） | Depth interview |
| 調査対象者となる人を呼んできて、色々な話の中から段々と深層心理まで探っていくインタビュー。なぜそういう考えを持っているのかについての深層心理、行動の裏の心理を探る手法。 | |
| デマーケティング | Demarketing |
| 需要の減少をもたらすようなマーケティング。商品・サービスの生産が需要に追いつかないとき、環境保護のための資源節約を求めるとき等、現在の需要を減らす目的でで行われる。金融サービス業においては、ローンの借りすぎの注意喚起広告等が該当する。 | |
| デモグラフィック・セグメンテーション | Demographic segmentation |
| 年齢・性別・居住地など属性の分析を基にして行うセグメンテーション。 | |
| テレマーケティング | Tele-marketing |
| 電話によるマーケティング。ダイレクト・マーケティングの一つ。これに対し、電話を通じて、振替、残高照会、定期預金の預入、解約などの取引を行うことをテレホン・バンキングと呼ぶ。 | |
| 典型法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| 点推定 | Point estimation |
| 母集団の平均値や分散、母集団内の比率といった特性値を標本から得られる統計量の1つの値によって推測すること。 | |
| 電話調査 | Telephone interviewing |
| 対象地域の電話帳などから無作為に電話番号を抽出し、調査員が質問を読み上げ、調査対象者に電話で回答してもらう方法。回答内容は、調査員が直接調査票に書き込む。 | |
| ドア・イン・ザ・フェイス | |
| フット・イン・ザ・ドアとは逆に、先に大きな依頼をわざと断らせてから、譲歩する形でより小さな依頼をする方法。依頼が受け入れられやすくなるため、セールスなどに使われる。 | |
| 投影法 | Projective test |
| あいまいでどのようにも受け取れるような刺激（例えば，絵や写真）を与え，心に浮かんだイメージを表現してもらう調査方法．調査対象者の心理状態を与えた刺激に投影させ，深層的に抱いている状態を分析することができる．代表的なものとして，ロールシャッハテストなどがある． | |
| トライアル・リピート | Trial / Repeat |
| トライアル率：トライアル購入者（新規購入者）の全体に対する割合。リピート率：トライアル購入者がリピート（2回目以降）購入した割合。（リピート購入者数）÷（トライアル購入者数）で算出。市場導入期の新商品の普及状況を分析する際に使われる指標。 | |
| トランザクション／トランザクションデータ | Transactions / Transaction data |
| 利用者がコンピューターに処理を要求する単位をトランザクションという。銀行業務では、預金の入出金、残高照会、振替依頼等がこれに当る。トランザクション・データとは、そのトランザクション１件1件のデータのことを指す。従来、銀行業務では、こういったデータは、勘定を動かすためのみに使用され、「情報」として扱われることはなかった。データの保管・処理能力が飛躍的に向上した現在、先進的な金融機関では、こういったデータを情報系（データウェアハウス）に取り込み、データベース・マーケティングのための有益な情報として使用し始めている。顧客がいつどこでいくらのどのような取引を行ったかというトランザクション・データこそ、顧客の金融行動そのものであるという考え方に基づいている。 | |
| トリガー | Trigger |
| ある行動を起こすきっかけとなる行動のこと。 | |
| ドリル・ダウン | Drill down |
| データベースを駆使して、ある現象を構成している諸要因を深堀りし、原因とみられる項目の洗い出しを行う分析。 | |
| 内生変数 | Endogenous variables |
| 「外生変数」参照。 | |
| 内的参照価格 | |
| 消費者が「値ごろ感」を感じる価格のこと。消費者自身の過去の経験や、競合他社製品の価格帯等によって異なる。消費者はある財の購買を検討する時、 ①内的参照価格 ②今現在販売している価格である「実売価格」 ③メーカー希望小売価格や店頭通常価格(＝今現在販売されていない価格)等の「外的参照価格」 の3つの価格を考慮に入れて判断していると言われている。 |
|
| 内部情報探索 | Internal information(memory) search |
| 購買を決定するにあたって、自分の記憶のなかにある知識や過去の経験から得た情報などを探索する行動。 | |
| 二段抽出法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。無作為抽出法参照。 | |
| ニッチ／ニッチ市場 | Niche / Niche market |
| すき間市場。ニッチとは、元来、像などを納めるために壁に作った小さな窪み。大手企業が見過ごすか無視していて、主要プレーヤーとなるためには専門化と特定のスキルを必要とする市場。こうしたニッチ戦略は、市場の成熟度が増すほど、いっそう重視される。 | |
| ニューラル・ネットワーク | Neural network |
| 人間の脳の情報処理の原理に基づき、脳における神経結合をコンピュータ上でモデル化した情報処理システム。神経回路網。それぞれは単純な機能しか持たないニューロン(神経細胞)を模擬した素子が多数個集まって構成される。古くは1940年代から研究されていたが、科学技術の発展から複雑な計算が比較的容易になり、最近、特に注目されている手法のひとつである。ネットワークの学習の仕方は主にふたつあり、ひとつは正解が外部から与えられる「教師あり学習」で、もうひとつは正解が与えられない「教師なし学習」である。 予測や分類、クラスタリングに適用可能な、汎用性の高い分析手法であり、その予測能力も非常に高い持つという長所を持つが、ネットワーク内部の働きは解釈が非常に難しく、なぜそのような結果になるかは理解しがたいという短所を持つ。 代表的なニューラルネットワーク・モデルとして階層型ニューラルネットワークがある。 | |
| 認知的不協和削減 | Cognitive dissonance reduction |
| 人は態度や認知状態に一貫性を求め、そこに矛盾が生じた場合には「不快」の気持ちになる。この状態を認知的不協和という。この「不快」の気持ちを消滅させるためにとる行動を認知的不協和削減という。具体的には不協和状態を増大させるような情報を積極的に回避するような行動をとる。 | |
| ネットワーク外部性 | |
| あるネットワークに参加するメンバーが増えれば増えるほど、個々の参加メンバーが得る便益が増加する構造のこと。ビジネス上では、ある商品やサービスの利用者が増加するほど、個々の利用者が得られる便益が増し、同時にその商品・サービスに関連する補完的商品・サービスの供給も増加する現象のことを、「ネットワーク外部性がある」と言う。例えば、家庭用ゲーム機(※)にはネットワーク外部性があると言われている。 (※)あるゲーム機の利用者が増えるほど、そのゲーム機に対応したゲームソフト数が増え、それによってユーザーも増加する。ユーザーが増加するほど、ユーザー間でのソフトの貸し借りが行える等の利便性が増す。 | |
| ハイ・コンテクスト文化 | high-context culture |
| 生活習慣や文化的背景、経験に共通する部分が多い文化のこと。ハイ・コンテクスト文化では、敢えて明確な表現を避け、与えられた状況の中から物事の真意を「察する」、そして相手も「察してくれる」ことが好ましいとされる。 アメリカの文化人類学者Edward.T.Hallが提唱した考え方。日本はハイ・コンテクスト文化であると言われる。 参考：ロー・コンテクスト文化 |
|
| パス解析 | Path Analysis |
| 幾つかの変数間に因果関係が仮定される場合に、原因となる変数と結果となる変数を方向性のあるパス（通路，やじるし）で結び、その影響の強さを量的に示すモデル。量的に示された影響の大きさを「パス係数」と呼ぶ。 | |
| パス図 | Path diagram |
| パス解析を図示したもの。変数間の因果関係に関する仮説を幾何学的に表現した図。一般的に、以下のルールにしたがってパス図を示す。 ルール： ①実験データ、アンケート･データなど観測可能なデータは四角形で囲む。 ②それらの背後にあると思われる因子ないし潜在変数は円または楕円で囲む。 ③誤差変数は小さな円ないし楕円で囲む場合と囲まない場合がある。 ④原因となる変数から結果となる変数へ向けて単方向の矢印を描き、矢印に共分散を付与する。 ⑤共変動を示す2つの変数に因果関係を仮定しない場合は双方向の矢印を描き、矢印に共分散を付与する。 |
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| バーチャル・バンキング | Virtual banking |
| 仮想銀行取引。電話、ビデオ、パソコン、通信ネットワーク等を通じて通常は支店を通じて行う銀行取引を行うこと。 | |
| パーミッション・マーケティング | Permission marketing |
| 顧客との長期的な信頼関係構築のために、あらかじめ顧客の許可を得て、情報や商品・サービスの提供を行なうマーケティング活動。Ｗｅｂサイトで趣味や嗜好を登録してもらい、それらに関連する企業からの情報配信の許可を得た上で送られる「オプトインメール」などは、代表的なパーミッションマーケティングの例である。 | |
| ハブ・アンド・スポーク戦略 | Hub and spoke |
| 営業ポイント配置の手法。ある地域内に一つの母店（ハブ）と衛星店（スポーク）を設置し、母店にフル機能を持たせて限定機能を持つ衛星店を支援・統括する仕組み。 | |
| バラエティ・シーキング | |
| 消費者が何かを購買する際に、１つの商品やブランドにこだわるのではなく、いろいろなものを試したり使い比べたりしようとする行動。 | |
| バンドワゴン効果 | Bandwagon effect |
| ある財（商品・サービスなど）の全体消費量は多ければ多いほど、それに対する消費者の限界効用（効用とは消費者が商品やサービスを消費することによって得る満足のこと）が増加する効果の事を指す。(例）「勝ち馬に乗る」「寄らば大樹の陰」的行為である。 | |
| 判別分析 | Discriminant analysis |
| 各々のケース（データセットにおける行）の所属カテゴリーを示す質的変数と、その他に幾つかの量的変数を持つ場合に、各ケースがどのカテゴリーに所属するかを、量的変数を独立変数とした数式によって判別する分析。目的変数は所属カテゴリーとなる。判別に用いられる数式を判別式という。 例えば、顧客に関するデータセットの中に、優良顧客・通常顧客というカテゴリーからなる「顧客セグメント」という質的変数と、各顧客を記述する「年齢」「月収」といった量的変数があるとすると、これらの量的変数を用いて各顧客がどちらのカテゴリーに所属するかを判別する判別式を推定することができる。また、新規の顧客について「年齢」「月収」に関する情報が利用可能であれば、その顧客が所属するカテゴリーを推計できるので予測モデルとしても利用可能である。 |
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| ヒューリスティックス・モデル | Heuristic model |
| 意思決定モデルの一種で、人間の意思決定に用いられる過去の経験則（ヒューリスティックス）を組み込んだモデル。劣位にある属性を他の属性で補うことが可能な補償型と、ある属性が決定的な影響を持ち他の属性で補えない非補償型がある。下記の２つのほかに、感情依拠型、連結型、それらの複合など多数のモデルがある。 |
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| 辞書編纂型：消費者の意思決定において、ある製品やサービスの属性の重要度を設定し、最も重要性の高い属性で最高点のブランドを選択する。もし同順位ならば次に重要な属性で判断する。 | |
| （LEX：Lexicographic） |
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| 加重和基準：消費者の信念もしくは消費者の評価に基づいて、対象物（例えばブランド）に対する消費者の態度・行動（たとえばブランドを買うこと）を予測するために設計されたモデル。あるブランドに対する態度（Ａｏ）は、そのブランドが属する製品に共通な堅著な属性（ｉ）に対する信念（Ｂｉ）と評価（Ｅｉ）により規定される。 Ａｏ ＝ ΣＢｉ×Ｅｉ | |
| （WADD：Weighted Adding) または、多属性態度モデルともいう | |
| 評価グリッド法 | Evaluatin grid method |
| 人間が何を知覚し何を評価しているかという認知構造をみつけるための方法。まず、いくつかの評価対象を提示し、その対象に対する好ましさを判定させその評価基準を尋ねる。次に、好ましさのランクが異なる対象について、その理由を尋ね徐々に抽象的な項目へ誘導（ラダリング）する。このような手順を繰り返し、認知構造を定性的にみつけることができる。 | |
| 標本誤差 | Sampling error |
| 母集団の要素すべてではなく、一部だけを無作為（ランダム）に調べたことによる誤差。 | |
| 標本調査 | Sample survey |
| 特徴を調べたい母集団の要素のうち一部をとりだして調査する方法。調査コストは抑えられるが、標本誤差が発生する。そのため、標本抽出理論に基づき、標本誤差をなくすための方法が提案されている。 | |
| 比例割当法 | |
| 調査対象の無作為抽出法のひとつである層別抽出法の標本数決定に使われる方法。標本での各層の構成比率を調査単位の構成比率に比例させて配分する方法。 | |
| フォーカス・グループ・インタビュー | Focus group interview |
| グループ・インタビューを参照。 | |
| フット・イン・ザ・ドア | Foot-in-the-door |
| 段階的説得法。小さな要求をした後に、大きな要求をすると、大きな要求の応諾率が上がるという現象。もともとはセールスマンが、訪問先に上がりこんで説明を聞かせることができれば買わせるのは簡単であるというところからきている。 | |
| プライベート・バンキング | Private banking |
| 非常に富裕な個人顧客から資産を預かり、保全・利殖を目的に運用を行って手数料や運用益の一部を得る事業。顧客のあらゆる金融ニーズに応える。米銀では、通常、大金持を対象としたビジネスがプライベート・バンキングと呼ばれ、一般の富裕層を対象にしたビジネスは、パーソナル・バンキングの範疇に入る。 | |
| プライミング効果 | Priming effect |
| 時間的に先行した刺激によって、その後に受ける刺激の処理が「促進」されたり「妨害」されたりする効果。対象者に意識させずに情報を与えることにより、その次に行う作業が速くなったり遅くなったり、正確になったり不正確になったりする。その後の作業と「まったく同じ」刺激を事前に与えて現れる「直接プライミング効果」と、その後の作業に「関連がある」刺激を事前に与えて現れる「間接プライミング効果（意味的プライミング効果）」がある。 | |
| ブラインドテスト | Blind test |
| 商品の商品・メーカー名、ブランドなど五感以外で識別できるものを伏せて、調査対象者に五感による情報提供し、商品の評価・ブランド名などをあてさせる方法。商品名やブランド名を隠すことで、調査対象者が持っているイメージを取り除くことができ、純粋な形で商品そのものを評価できる。 | |
| ブランド | Brand |
| ブランドは、単に商品の名前や企業の名前を意味するのではなく、「“組織の存在理由”そのものであり、歴代の経営者や従業員たちの熱い血が流れる“生き物” （東京大学の片平教授）」である。識別手段、信頼の印、シンボルの３つの役割がある。 | |
| ブランド・アイデンティティ | Brand identity |
| あるブランドが「どのように知覚されているか。」という結果論ではなく、ブランド戦略立案者が「どのように知覚されたい（されるべき）」と考えるかという、目標や理想像として捉え、それを明確化し共有すること。 | |
| ブランド・エクイティ | Brand equity |
| 「あるブランド名やロゴから連想されるプラスとマイナスの要素の総和」。アーカーによれば構成次元として①ブランド・ロイヤルティ、②ブランド認知、③知覚品質、④ブランド連想、⑤その他のブランド資産があげられている。ケラーによれば、ブランド知識を①ブランド認知と②ブランド・イメージに分け評価している。 | |
| ブランド・マネジャー | Brand manager |
| あるブランドネームを付与された商品または商品群の、市場におけるブランド・アイデンティティとポジションを立案し、効果的・効率的なオペレーションを行う責任者。 | |
| 分散分析 | |
| 3つ以上の母集団において、グループ間に差があるか否かを、母集団の平均値（母平均）を比較することによって統計的に検定する分析手法。ANOVA（Analysis of Variance）と略されて呼ばれることが多い。独立変数（グループ分けを行うための変数）が1つだけの場合は「一元配置分散分析」と呼び、複数の場合は「多次元配置分散分析」と呼ぶ。ただし、分散分析を行い、検定の結果「グループ間に差がある」という結論に至っても、「グループ間のどこかに差がある」ということは言えるが、具体的にどのグループとどのグループの間に差があるのかはわからない。どのグループ間に差があるかを明らかにしたい場合は、t検定等に代表される多重比較を行う。 | |
| フレーミング効果 | Framing effect |
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意思決定問題の客観的特徴が同じで、かつその情報が指示する対象が同じであっても、その問題認識の心理的な構成（決定フレーム）によって結果が異なる現象。 （例） 選択１： あなたが持っているお金の他に、最高２万円が手に入るチャンスがあるとします。 このときあなたは Ａ）確実に５千円もらうか Ｂ）２万円もらえる確率が２５％で、何ももらえない確率が７５％のくじを引くか あなたは、どちらの場合を選びますか 選択２： あなたは、最高で２万円の代金を払わなければならないとします。 このときあなたは Ａ）確実に１万５千円支払うか Ｂ）１円も払わなくていい確率が２５％で、２万円支払う確率が７５％のくじを引くか あなたは、どちらの場合を選びますか 表現は異なるが、Ａ）、Ｂ）どちらを選択しても、数学的期待値はどちらも同じである。しかし選択１の場合はほとんどがＡ）を選び、選択２の場合はＢ）を選ぶ。Ａ）のように利得を含む選択の場合はリスク回避型になり、Ｂ）のように損失を含む選択の場合はリスク探索型となる。 |
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| プロスペクト理論 | Prospect Theory |
| 消費者の行動意思決定問題を心理学的にモデル化した理論。1979年にTverskyとKahnemanによって発表された。
プロスペクト理論では、ウェイト関数と価値関数という概念を使って心理的決定が説明される。ウエイト関数は、意思決定に関する不確かさを心理学的に評価した値であり、非常に低い確率は過大評価され、中程度あるいは高い確率は過小評価される。また、価値関数は、望ましさを心理学的に評価した値であり、下図のような形となる。ここでの中心点(損失と利益の分岐点)は「参照基準点(reference point)」と呼ばれ、この点を境にした損失と利益の各曲線は非対称になり、人は利益よりも損失に敏感であることがわかる。また、曲線はS字型であり、利益を含む選択の場合はリスク回避型になり、損失を含む選択の場合はリスク探索型になるというフレーミング効果（リンク)を説明している。 マーケティングでは、プロモーションにおける利益と損失の見せ方に利用される。
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| プロファイル | Profile |
| 住所、性別、年齢、家族、年収、取引関係など、顧客が有する個々の特徴の集合により形成される顧客像。 | |
| ヘイウッドケース | |
| 因子分析モデルの因子の推定途中で共通性が１を超えてしまうような不適切な解（不適解）がでること。因子分析の因子の推定で最尤法を用いた場合に生じることが多い。このような解が出た場合は、原則として分析結果を解釈することができないので、因子数を減らしたり、サンプル数を増やすなどして対処する。また、推定方法に主因子法を用いるのも対処の１つである。 | |
| ベネフィット・セグメンテーション | Benefit segmentation |
| ベネフィット（製品やサービスの使用によってもたらすと知覚する、消費者の肯定的な結果）の分析を基にして行うセグメンテーション | |
| 保留集合 | Inert set |
| 処理集合のなかで、好ましいとは思うものの、態度が決められず保留されるブランドの集合 | |
| マーケットバスケット分析 | Market basket analysis |
| 「併売分析」とも呼ばれる。同時に発生する確率が高い事象を探索的に見つける手法。 | |
| マイクロマーケティング | Micromarketing |
| セグメントをより細分化したマーケティング。究極の形が「一人セグメント」に対するマーケティング（ワン・トゥ・ワン・マーケティング）である。 | |
| マス・カスタマイゼーション | Mass customization |
| 顧客別にしつらえた商品・サービスを低コストで供給するシステム。 | |
| マス・マーケティング | Mass marketing |
| すべての消費者を対象として大量生産・大量流通・大量プロモーションを単一製品について行うこと。最小のコストと価格を達成することによって最大規模の市場を開発できる。 | |
| マネーセンター銀行 | Money Center Banks |
| 元々はマネーセンターであるニューヨークを拠点とするＪＰモルガン、バンカーズ・トラスト、シティコープ等の大商業銀行のこと。転じて、ニューヨークに拠点のあるなしにかかわらず、大企業を対象にした商業銀行業務、証券・投資銀行業務を主体とする銀行を差す。逆に、消費者を対象にしたリテール・バンキングに力を入れているシティコープを依然としてマネーセンター銀行に含めるかは意見がわかれるところである。 | |
| ミステリー・ショッパー | mystery shopper / mystery shopping |
| 覆面調査員/覆面調査。調査員が一顧客を装って、小売業・飲食業・サービス業等の店舗を訪問し、従業員の接客態度や知識、店舗レイアウト等を調査する。 | |
| ミドルマーケット | Middle market |
| 中堅企業市場。 | |
| 魅力効果 | Attraction effect |
| 消費者の選択肢に新たに追加された代替案（この代替案は選択される見込みがなく、おとりと呼ばれる）によって、もともと他にある代替案のうち、類似している属性の魅力度を増大させ、そのシェアを高める。 | |
| (例）２つの属性をもつ代替案Ａ，Ｂがある。代替案Ｂは属性１に関しては代替案Ａに優るが、属性２に関しては代替案Ａに劣る。おとりとして、属性１に関して代替案Ａと代替案Ｂの間に代替案Ｃを追加することにより、代替案Ｂの魅力度が増す。 | |
| 魅力品質 | Attractive quality (expressive aspects of quality) |
| 表層サービスともいう。品質を高めれば高めるほど、満足度やロイヤルティが上がる品質。 | |
| 無作為抽出法 | Random sampling |
| 母集団の要素が回答者として選ばれる確率が等しくなるように標本を抽出する方法。 | |
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| メーカー希望小売価格 | |
| メーカーが、問屋や小売店等の流通業者に対し、流通段階での利潤を見込んで決めた最終小売価格。ただし、独占禁止法により再販売価格維持は禁止されているため、流通業者はメーカー希望小売価格に拘束されず自由に価格を設定することができる。 | |
| 面接調査 | Personal interviewing |
| 調査対象者の住居を調査員が直接訪問し、口頭で質問を行い回答してもらう方法。回答内容は、調査員が直接調査票に書き込む。 | |
| モデル／モデリング | Model / modeling |
| モデルとは、実世界での選択肢や潜在的な結果を、よりシステマティックに評価するために、概念的な枠組を変数や関数を用いて記述しようとするもの。モデリングは、モデルを構築すること。 | |
| モノライン企業 | Monoline companies |
| 単一の商品ラインおよびその販売に特化している企業。米国金融業界ではノンバンクを指している。 | |
| 有為抽出法 | |
| 標本抽出の主観性を排除できず誤差の影響を統計的に推定することが困難であるが，実施が容易であり，繰り返し調査を行う必要がある場合などに用いられる。 | |
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| 郵送調査 | Mail questionnaire |
| 調査票を郵送で送付し、返信してもらう方法。調査対象者が回答内容を書き込む。 | |
| 預貸率 | Loan-to-deposit ratio |
| 総貸出÷総預金。 | |
| 予兆マーケティング | Propensity marketing |
| 顧客が次に購入する商品を予測し、その販売を行おうとするマーケティング手法。顧客の購入履歴データベースから商品の購買パターンとタイミングを抽出し、ある商品を購入した顧客に適切なタイミングで次の商品購入を勧誘する。 | |
| 予備サンプル | Supplementary sample |
| 追加サンプルとも言う。転居や死亡などによる調査不能などによる不足分を補うために用意するサンプル。一定の回収率を確保するため予備サンプルを適用しすぎると、調査しやすいサンプルに偏る傾向があるため、その扱いは慎重であるべき | |
| ライフサイクル（商品） | Life cycle |
| 商品には、導入期、成長期、成熟期、衰退期の４つのサイクルがあり、各段階に応じた施策が必要となる。 | |
| ライフステージ | Life stage |
| イベント・マーケティングにおいて、ライフイベントの間における、ある人生の状態。例えば「結婚」と「出産」の間には、「既婚、子供なし」というライフステージがある。 | |
| ラダリング （ラダーアップ、ラダーダウン） | Laddering |
| ある問題に対し、「なぜ」という質問を繰り返しながら、上位の構成概念を次々に誘導するインタビュー形式をラダーアップという。逆に、「それは具体的にはどういうことか」という質問を繰り返し、製品の属性まで降りて行く方法をラダーダウンという。ラダリングは、このようなラダー（梯子）を上り下りするようなインタビュー形式の総称。 | |
| リレーションシップ | Relationship |
| 顧客との関係、つながり（金融取引のみならず心理的な面まで含む場合もある）。 | |
| リレーションシップ・マーケティング | Relationship Marketing |
| 既存顧客と良好な関係性を構築することによって、長期間に渡って取引を継続させるマーケティング手法。 消費財が「探索財」にあたるのに対し、サービス財は「経験財」、「信頼財」であり、中でも金融サービスは信頼財の性格が強い。 従って、新規顧客の獲得には多大なコストが必要となることから、既存顧客の維持・拡大を図るリレーションシップ・マーケティングが重要になる。 | |
| 留置調査 | |
| 調査対象者の住居を訪れ、調査票を配布し、後日、調査員が回答済みの調査票を回収する方法。 | |
| レートショッパー | Rate shopper |
| 価格の安いものを求めて動く顧客のこと。 | |
| レスポンス率 | Response rate |
| ダイレクトメールによる勧誘・調査等における配布母数に対してアンケート回答、カタログ請求、購買申込など何らかの反応が得られた数の比率。 | |
| ロイヤルティ | Loyalty |
| ロイヤリティと訳される場合もある。ある企業や商品に対する忠誠心。満足（サティスファクション）を超えるものとして定義されている。ロイヤルティを持った顧客には、商品・サービスの繰り返し購入、他の人々への推奨、競合他社へのスイッチングへの抵抗等の行動・態度が現れる。 | |
| ロー・コンテクスト文化 | low-context culture |
| 宗教や先祖の歴史的背景、教育環境の在り方が多岐に渡る文化のこと。ロー・コンテクスト文化では、個々人が独自性を尊重し、それを主張する傾向がある。また自身の考えや意思を相手に「明確に伝える」能力を示すことが、コミュニケーションをとる上で不可欠とされる。アメリカの文化人類学者Edward.T.Hallが提唱した考え方。アメリカに代表される多民族国家や欧州諸国はロー・コンテクスト文化であると言われる。 参考：ハイ・コンテクスト文化 |
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| ロックイン効果 | Lock-in Effect |
| ある企業の商品・サービスを購入した顧客を、囲い込み戦略によって自社に固定化（＝Lock in)させること。個々の顧客のロイヤルティを高める、逆に競合他社へのスイッチコストを上げる等、様々な方法があるが、スイッチコストを上げる戦略をとると顧客が企業の否定的口コミを言う傾向が強まるという研究結果もある。 | |
| 割り当て法 | |
| 調査対象の抽出法のひとつ。有為抽出法参照。 | |
| ワン・トゥ・ワン・マーケティング | One-to-One marketing |
| 顧客一人一人のニーズに基づいた一対一の個別対応型マーケティング。マス･マーケティングに対する新しい概念として提唱されている。 従来、限られた少数顧客に対してしか取れなかったきめ細かなアプローチを、情報技術の発展により、 膨大な数の顧客一人ずつとのリレーションシップ維持に使用することができるようになったことがその背景にある。 銀行業務においては、従来、法人や一部富裕層との取引において行われてきたアプローチを、どのようにして膨大な数の個人顧客に対して行うことができるかがカギになる。 | |
| ワンストップ | One-stop |
| 複数の取引や用事を一ヶ所で済ませること。 | |
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