Зачем нужно моделирование выбора?

Моделирование выбора для маркетинга на R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Регрессия связывает предикторы с числовыми результатами

Модель линейной регрессии используется для прогнозирования числа.

В маркетинге линейную регрессию можно использовать, чтобы понять, как продажи в магазине связаны с его характеристиками. Продажи — это число.

Многие события, которые мы хотим понять и предсказать, — это выбор

Выбор платья для особого случая в интернет-магазине
Выбор, что посмотреть на стриминговом сервисе
Покупка автомобиля

Для прогнозирования выбора нужен особый вид регрессии

Мультиномиальная логистическая регрессия, или мультиномиальная логит-модель, используется для прогнозирования выбора из набора альтернатив. Прогноз строится на основе характеристик каждой альтернативы. Например, можно предсказать вероятность выбора конкретного автомобиля на основе характеристик доступных моделей.

Логистическая регрессия, или логит-модель, — частный случай мультиномиальной логистической регрессии. Она используется для прогнозирования бинарного ответа «да/нет», например отклика на промоакцию.

Применение моделей выбора в маркетинге

Разработка новых продуктов

Понять, как характеристики продукта влияют на то, что будут покупать люди

Ценообразование

Определить, как цена связана с долей рынка

Мерчандайзинг

Оценить влияние метки «выбор покупателей» на то, какой товар выберет онлайн-покупатель

Какой выбор вы хотите проанализировать?

Моделирование выбора для маркетинга на R