Proč modelovat volbu?

Modely výběru pro marketing v R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Regresní modelování spojuje prediktory s číselnými výsledky

Model lineární regrese slouží k předpovídání čísla.

V marketingu můžeme lineární regresi použít ke zjištění, jak tržby v obchodě souvisí s jeho vlastnostmi. Tržby jsou číslo.

Mnoho jevů, které chceme pochopit a předpovědět, jsou volby

Výběr šatů na zvláštní příležitost v internetovém obchodě
Výběr toho, co sledovat na streamovací službě
Koupě auta

Volby vyžadují vlastní speciální typ regrese

Multinomická logistická regrese neboli multinomický logit model slouží k předpovídání volby z množiny alternativ. Předpověď vychází z vlastností jednotlivých alternativ. Můžeme například předpovědět pravděpodobnost výběru konkrétního auta na základě vlastností dostupných aut.

Logistická regrese neboli logit model je speciálním případem multinomické logistické regrese používaným k předpovídání binární odpovědi „ano/ne", například míry využití propagační nabídky.

Marketingové využití modelů volby

Navrhování nových produktů

Pochop, jak vlastnosti produktu souvisí s tím, co lidé koupí

Stanovení ceny

Zjisti, jak cena souvisí s podílem na trhu

Merchandising

Změř vliv označení „oblíbené u zákazníků" na výběr produktu online nakupujícím

Jaké volby tě zajímá analyzovat?

Modely výběru pro marketing v R