Cours
Modélisation des choix pour le marketing en R
AvancéNiveau de compétence
Actualisé 08/2024
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Prérequis
Intermediate Regression in R1
Guide de démarrage rapide
L’objectif de ce chapitre est de vous faire parcourir l’ensemble du processus de modélisation des choix le plus rapidement possible, afin que vous ayez une vision d’ensemble de ce que l’on peut faire avec ces modèles et de la manière dont le processus fonctionne. L’idée principale est que nous pouvons utiliser un modèle de choix pour comprendre comment les choix de produits des clients dépendent des caractéristiques de ces produits. Les acheteurs de voitures de sport préfèrent-ils les boîtes manuelles aux automatiques ? Et dans quelle mesure ? Pour vous donner cette vue d’ensemble, nous passerons sur de nombreux détails. Dans les chapitres suivants, nous reviendrons sur des points essentiels : préparation des données, spécification et interprétation des modèles, et présentation des résultats, afin que vous soyez pleinement prêt à utiliser ces méthodes avec vos propres données de choix.
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Gérer et synthétiser des données de choix
Les données de choix peuvent provenir de nombreuses sources et être mises en forme de différentes manières. Dans ce chapitre, nous partirons de jeux de données fournis selon plusieurs formats et verrons comment les préparer pour la modélisation des choix. Nous aborderons aussi la façon de concevoir une enquête pour collecter vos propres données de choix.
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Construire des modèles de choix
Dans ce chapitre, nous approfondissons l’estimation des modèles de choix. Pour vous donner des bases solides, nous nous concentrerons sur la manière dont le modèle logit multinomial convertit les caractéristiques produit en une prédiction du choix du décideur. Cela vous donnera un cadre pour décider quelles caractéristiques inclure dans votre modèle.
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Modèles de choix hiérarchiques
Les individus ont des goûts et des préférences différents. Cela paraît évident, et la recherche en marketing le confirme largement. Ce chapitre traite de modèles de choix dans lesquels nous supposons que différents décideurs ont des préférences distinctes qui influencent leurs choix. Lorsque nos modèles reconnaissent cette diversité de préférences, ils ont tendance à prédire des parts plus élevées pour des produits de niche qui séduisent un sous-ensemble de consommateurs. Les modèles hiérarchiques sont utilisés dans la plupart des applications commerciales de modélisation des choix ; il est donc important de comprendre leur fonctionnement.
Modélisation des choix pour le marketing en R
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