Response-Modelle in R erstellen

In diesem ersten Kapitel lernst du die grundlegenden Prinzipien und Konzepte von Marktreaktionsmodellen kennen. Hier erfährst du, wie du einfache Response-Modelle für Produktverkäufe erstellst. Außerdem lernst du die theoretischen und praktischen Unterschiede zwischen linearen und nichtlinearen Modellen für Verkaufsreaktionen kennen.

Eine effektive Marketingstrategie kombiniert alle verfügbaren Instrumente, um die Vorteile eines Produkts zu kommunizieren. Entscheidend ist es, den richtigen Mix dieser Instrumente zu finden, um Umsatzzuwächse und Marktanteilsziele zu erreichen. Im zweiten Kapitel lernst du, wie du die Effekte von Werbung und Promotion in dein Sales-Response-Modell integrierst und wie du die Marketingstrategie identifizierst, die mit hoher Wahrscheinlichkeit erfolgreich ist.

Ein Unternehmen kann nur dann am Markt erfolgreich sein, wenn seine Produkte gegenüber denen der Konkurrenz einen Wettbewerbsvorteil haben. Um in einem wettbewerbsintensiven Umfeld eine wirksame Marketingstrategie zu entwickeln, ist es entscheidend, das Zusammenspiel von Marketingaktivität und Kundenverhalten zu verstehen. In diesem Kapitel lernst du, wie du die Auswirkungen temporärer Preisänderungen auf die Markenwahl der Kundschaft mithilfe logistischer und Probit-Response-Modelle erklärst.

Das Hauptziel des Response-Modelings ist es, Marketer in die Lage zu versetzen, nicht nur heute, sondern auch morgen einen Return auf ihre Maßnahmen zu sehen. Um diesen zukünftigen Effekt zu betrachten, ist ein einfaches, aber verlässliches statistisches Modell erforderlich. In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du die Vorhersagegüte logistischer Response-Modelle bewertest.