名刺ネットワークを活用した企業ブランド調査データによるB2Bブランドに関する新たな知見 / Identification of B2B Brand Components and their Performance's Relevance Using a Business Card Exchange Network
ら増加 (Seyedghorban, Z., Matanda, M. J., & LaPlaca, P. (2016). Journal of Business Research, 69(8), 2664-2677.) パフォーマンスとの関連性も報告 企業業績(ROA, ROS)との関連 (Eberl, M., & Schwaiger, M. (2005). European Journal of marketing.) 売上成⻑率 (Homburg, C., Klarmann, M., & Schmitt, J. (2010). International Journal of Research in Marketing, 27(3), 201–212) 7
B2Bブランド構成要素の抽出 Q. B2Bブランドはどのような認識要素から成り⽴っているか? ⽅法: 回答者の⾃由記述⽂とブランド評点を関連付け、「企業について、どのような内容・ 印象を持っていると、ブランドを⾼く評価するのか」を明らかにする Supervised Latent Dirichlet allocation (sLDA) を⽤いる(Blei, D. M., & McAuliffe, J. D. (2009). Advances in Neural Information Processing Systems 20 - Proceedings of the 2007 Conference, 1– 22., 右図) ⽂書ラベル(連続値)に対する予測精度を最⼤化する ように⽂書の潜在トピックを定める⼿法 ブランド印象評点 (0-11) を⽬的変数とし、⾃由記 述⽂から、ブランドと関連のある潜在トピックを抽 出する Blei, D. M., & McAuliffe, J. D. (2009). Advances in Neural Information Processing Systems 20 - Proceedings of the 2007 Conference, 1–22.