なぜ選択モデリングを使うのか

Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

回帰モデリングは説明変数と数値の結果を関連付けます

線形回帰モデルは数値を予測するために使用します。

マーケティングでは、線形回帰を使って、店舗の特徴と売上の関係を理解できます。売上は数値です。

多項ロジスティック回帰（多項ロジットモデル）は、複数の選択肢から選ばれるものを予測する手法です。予測は各選択肢の特徴に基づきます。例えば、利用可能な車の特徴から、特定の車が選ばれる可能性を予測できます。

ロジスティック回帰（ロジットモデル）は多項ロジスティック回帰の特殊なケースで、プロモーション提供の利用など、二択の「はい/いいえ」を予測するために使用します。

製品の特徴と購入行動の関係を理解する

価格と市場シェアの関係を明らかにする

「顧客のお気に入り」フラグがオンラインショッパーの商品選択に与える影響を測定する

Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング