चॉइस मॉडलिंग क्यों?

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Regression मॉडलिंग प्रेडिक्टर्स को न्यूमेरिक outcomes से जोड़ती है

एक linear regression model का उपयोग संख्या की भविष्यवाणी के लिए होता है.

मार्केटिंग में, हम linear regression से समझते हैं कि किसी स्टोर की सेल्स उस स्टोर की फीचर्स से कैसे जुड़ी हैं. सेल्स एक संख्या है.

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

कई घटनाएँ जिन्हें हम समझना और भविष्यवाणी करना चाहते हैं, वे चॉइस होती हैं

  • किसी ऑनलाइन रिटेलर से किसी खास मौके के लिए ड्रेस चुनना
  • किसी वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा पर क्या देखें, यह चुनना
  • कार खरीदना
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चॉइस के लिए एक खास प्रकार की regression चाहिए

Multinomial logistic regression या multinomial logit model का उपयोग विकल्पों के सेट में से एक चॉइस की भविष्यवाणी के लिए होता है. प्रेडिक्शन हर विकल्प की फीचर्स पर आधारित होता है. उदाहरण के लिए, उपलब्ध कारों की फीचर्स के आधार पर किसी खास कार को चुनने की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं.

Logistic regression या logit model multinomial logistic regression का एक विशेष केस है, जिसका उपयोग बाइनरी "yes/no" जैसे किसी प्रमोशनल ऑफर के अपटेक की भविष्यवाणी के लिए होता है.

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चॉइस मॉडल्स के मार्केटिंग उपयोग

नए प्रोडक्ट डिज़ाइन करना

समझें कि प्रोडक्ट फीचर्स का लोगों की खरीद पर क्या असर है

प्राइसिंग

जानें कि कीमत का मार्केट शेयर से क्या संबंध है

मर्चेंडाइजिंग

"customer favorite" फ़्लैग का ऑनलाइन शॉपर की प्रोडक्ट चॉइस पर प्रभाव मापें

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आप किन चॉइस का विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं?

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