चॉइस मॉडलिंग क्यों?

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

रिग्रेशन मॉडलिंग प्रेडिक्टर्स को संख्यात्मक आउटकम से जोड़ती है

लीनियर रिग्रेशन मॉडल का उपयोग किसी संख्या की भविष्यवाणी के लिए होता है.

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

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

कई इवेंट जिन्हें हम समझना और भविष्यवाणी करना चाहते हैं, वे **चॉइस** होते हैं

  • किसी ऑनलाइन रिटेलर से किसी खास मौके के लिए ड्रेस चुनना
  • वीडियो स्ट्रीमिंग सर्विस पर क्या देखना है, तय करना
  • कार खरीदना
R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

चॉइस के लिए रिग्रेशन का एक खास प्रकार 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 के फीचर्स पर आधारित होता है. उदाहरण के लिए, उपलब्ध कारों के 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 प्रमोशनल ऑफर को अपनाने की भविष्यवाणी के लिए होता है.

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

चॉइस मॉडलों के मार्केटिंग उपयोग

नए प्रोडक्ट डिज़ाइन करना

समझें कि प्रोडक्ट फीचर्स का लोगों की खरीद से क्या संबंध है

प्राइसिंग

जानें कि प्राइस का मार्केट शेयर से क्या रिश्ता है

मर्चेंडाइजिंग

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

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

आप किन चॉइस का विश्लेषण करना चाहते हैं?

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