Навіщо моделювання вибору?

Моделювання вибору для маркетингу в R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Регресійне моделювання пов'язує предиктори з числовими результатами

Лінійну регресію використовують, щоб передбачати число.

У маркетингу ми можемо застосувати лінійну регресію, щоб зрозуміти, як продажі в магазині пов'язані з його характеристиками. Продажі — це число.

Багато подій, які важливо зрозуміти й передбачити, — це вибори

Вибір сукні для особливої події в інтернет-магазині
Вибір, що подивитися на відеострімінговому сервісі
Купівля авто

Для виборів потрібен окремий тип регресії

Мультиноміальна логістична регресія або мультиноміальна модель logit використовується, щоб передбачити вибір із набору альтернатив. Прогноз ґрунтується на характеристиках кожної альтернативи. Наприклад, можна оцінити імовірність вибору певного авто за характеристиками наявних авто.

Логістична регресія або модель logit — це окремий випадок мультиноміальної логістичної регресії для бінарних «так/ні», як-от прийняття промопропозиції.

Маркетингові застосування моделей вибору

Проєктування нових продуктів

Зрозумійте, як характеристики продукту впливають на те, що люди купують

Ціноутворення

Визначте, як ціна пов'язана з часткою ринку

Мерчандайзинг

Оцініть ефект позначки «улюблений клієнтами» на те, який товар обирає онлайн-покупець

Які вибори ви хочете проаналізувати?

Моделювання вибору для маркетингу в R