Por que modelagem de escolha?

Modelagem de Escolha para Marketing em R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Modelagem de regressão relaciona preditores a resultados numéricos

Um modelo de regressão linear é usado para prever um número.

Em marketing, podemos usar uma regressão linear para entender como as vendas de uma loja se relacionam com suas características. Vendas é um número.

Muitos eventos que queremos entender e prever são escolhas

Escolher um vestido para uma ocasião especial em um varejista online
Decidir o que assistir em um serviço de streaming
Comprar um carro

Escolhas exigem um tipo especial de regressão

Regressão logística multinomial ou modelo logit multinomial é usada para prever uma escolha a partir de um conjunto de alternativas. A previsão se baseia nas características de cada alternativa. Por exemplo, podemos prever a probabilidade de escolher um carro específico com base nos atributos dos carros disponíveis.

Regressão logística ou modelo logit é um caso especial da regressão logística multinomial usado para prever um "sim/não", como a adesão a uma oferta promocional.

Aplicações de marketing para modelos de escolha

Projetar novos produtos

Entender como os recursos do produto se relacionam com o que as pessoas compram

Precificação

Determinar como o preço se relaciona com a participação de mercado

Merchandising

Medir o efeito do selo "favorito do cliente" na escolha de um produto por um comprador online

Quais escolhas você quer analisar?

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