De ce modele de alegere?
Modelarea alegerilor pentru marketing în R
Elea McDonnell Feit
Assistant Professor of Marketing, Drexel University
Modelarea prin regresie leagă predictorii de rezultate numerice
Un model de regresie liniară este folosit pentru a prezice un număr.
În marketing, putem folosi o regresie liniară pentru a înțelege cum sunt legate vânzările unui magazin de caracteristicile acestuia. Vânzările reprezintă un număr.
Multe evenimente pe care vrem să le înțelegem și să le prezicem sunt alegeri
- Alegerea unei rochii pentru o ocazie specială dintr-un magazin online
- Alegerea a ce să urmărești pe un serviciu de streaming video
- Cumpărarea unei mașini
Alegerile necesită un tip special de regresie
Regresia logistică multinomială sau modelul logit multinomial este folosit pentru a prezice o alegere dintr-un set de alternative. Predicția se bazează pe caracteristicile fiecărei alternative. De exemplu, putem prezice probabilitatea de a alege o anumită mașină pe baza caracteristicilor mașinilor disponibile.
Regresia logistică sau modelul logit este un caz particular al regresiei logistice multinomiale, folosit pentru a prezice rezultate binare de tip "da/nu", cum ar fi acceptarea unei oferte promoționale.
Aplicații de marketing pentru modelele de alegere
Proiectarea de produse noi
Înțelege cum se leagă caracteristicile produsului de ceea ce vor cumpăra oamenii
Stabilirea prețurilor
Determină cum este legat prețul de cota de piață
Merchandising
Măsoară efectul unei etichete "favorit al clienților" asupra produsului ales de un cumpărător online
Ce alegeri te interesează să analizezi?
Modelarea alegerilor pentru marketing în R
