Varför valmodellering?

Valmodellering för marknadsföring i R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Regressionsmodeller kopplar prediktorer till numeriska utfall

En linjär regressionsmodell används för att förutsäga ett tal.

Inom marknadsföring kan vi använda linjär regression för att förstå hur en butiks försäljning hänger ihop med butikens egenskaper. Försäljning är ett tal.

Många händelser vi vill förstå och förutsäga är val

Välja en klänning till ett speciellt tillfälle hos en nätbutik
Välja vad du ska titta på i en streamingtjänst
Köpa bil

Val kräver en egen typ av regression

Multinomial logistisk regression eller multinomial logit-modell används för att förutsäga ett val bland flera alternativ. Prediktionen baseras på egenskaperna hos varje alternativ. Vi kan till exempel förutsäga sannolikheten att en viss bil väljs utifrån de tillgängliga bilarnas egenskaper.

Logistisk regression eller logit-modellen är ett specialfall av multinomial logistisk regression som används för att förutsäga binära "ja/nej"-utfall, till exempel om ett erbjudande tas emot.

Marknadsföringstillämpningar för valmodeller

Produktutveckling

Förstå hur produktegenskaper påverkar vad kunder köper

Prissättning

Fastställ hur pris hänger ihop med marknadsandel

Merchandising

Mät effekten av en "kundfavorit"-markering på vilken produkt en nätkund väljer

Vilka val är du intresserad av att analysera?

Valmodellering för marknadsföring i R