Waarom keuzemodellering?

Keuzemodellering voor marketing in R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Regressie koppelt voorspellers aan numerieke uitkomsten

Een lineair regressiemodel gebruik je om een getal te voorspellen.

In marketing kunnen we lineaire regressie gebruiken om te begrijpen hoe de verkoop in een winkel samenhangt met de kenmerken van die winkel. Verkoop is een getal.

Veel gebeurtenissen die we willen begrijpen en voorspellen zijn keuzes

Een jurk kiezen voor een speciale gelegenheid bij een online retailer
Bepalen wat je kijkt op een videostreamingdienst
Een auto kopen

Keuzes vragen om een eigen type regressie

Multinomiale logistische regressie of het multinomiale logitmodel wordt gebruikt om een keuze uit een set alternatieven te voorspellen. De voorspelling is gebaseerd op de kenmerken van elk alternatief. Zo kunnen we de kans voorspellen om een bepaalde auto te kiezen op basis van de kenmerken van de beschikbare auto's.

Logistische regressie of het logitmodel is een speciaal geval van multinomiale logistische regressie voor binaire "ja/nee"-uitkomsten, zoals het ingaan op een promotieaanbod.

Marketingtoepassingen voor keuzemodellen

Nieuwe producten ontwerpen

Begrijp hoe productkenmerken voorspellen wat mensen kopen

Prijsstelling

Bepaal hoe prijs samenhangt met marktaandeel

Merchandising

Meet het effect van een "favoriet bij klanten"-label op welke producten een online shopper kiest

Welke keuzes wil jij analyseren?