Name: R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling
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कोर्स विवरण

लोग हर दिन चुनाव करते हैं. वे संतरे का जूस या कार जैसे उत्पाद चुनते हैं, तय करते हैं किसे वोट देना है, और काम पर जाने का तरीका चुनते हैं. मार्केटर्स, रिटेलर्स, प्रोडक्ट डिज़ाइनर, राजनीतिक वैज्ञानिक, परिवहन योजनाकार, समाजशास्त्री, और कई अन्य यह समझना चाहते हैं कि इन चुनावों को क्या प्रभावित करता है. Choice models यह अनुमान लगाते हैं कि उपलब्ध विकल्पों की विशेषताओं के आधार पर लोग क्या चुनेंगे और इन्हें महत्वपूर्ण प्रोडक्ट डिज़ाइन फ़ैसले लेने में इस्तेमाल किया जा सकता है. इस कोर्स में आप सीखेंगे कि choice data को कैसे व्यवस्थित करें, R में choice models का अनुमान लगाएँ, और अपने निष्कर्ष प्रस्तुत करें. यह कोर्स वास्तविक दुनिया में देखे गए चुनावों के विश्लेषण के साथ-साथ सर्वे-आधारित conjoint analysis को भी कवर करता है.

पूर्वापेक्षाएँ

Intermediate Regression in R

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

क्विकस्टार्ट गाइड

इस अध्याय का लक्ष्य है कि हम आपको पूरे choice modeling प्रोसेस से जितनी जल्दी हो सके गुज़ारें, ताकि आपको समझ आए कि choice models से हम क्या कर सकते हैं और यह प्रक्रिया कैसे चलती है. मुख्य विचार यह है कि हम choice model का उपयोग करके समझते हैं कि ग्राहकों की प्रोडक्ट पसंद उन प्रोडक्ट्स की विशेषताओं पर कैसे निर्भर करती है. क्या स्पोर्ट्सकार ख़रीदने वाले ऑटोमैटिक के बजाय मैन्युअल ट्रांसमिशन पसंद करते हैं? कितनी हद तक? आपको ओवरव्यू देने के लिए हम कई विवरणों को अभी छोड़ देंगे. अगले अध्यायों में हम डेटा तैयार करने, मॉडल निर्दिष्ट और व्याख्यायित करने, और अपने निष्कर्ष रिपोर्ट करने के महत्वपूर्ण मुद्दों पर वापस आएँगे, ताकि आप अपने choice data के साथ इन तरीकों का आत्मविश्वास से उपयोग कर सकें.

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Choice Data का प्रबंधन और सार-संक्षेप

Choice data कई स्रोतों से मिल सकता है और अलग-अलग फ़ॉर्मैट में हो सकता है. इस अध्याय में, हम अलग-अलग वैकल्पिक फ़ॉर्मैट में दिए गए डेटा को लेंगे और सीखेंगे कि उसे choice modeling के लिए सही रूप में कैसे लाया जाए. हम यह भी चर्चा करेंगे कि आप अपना choice data एकत्र करने के लिए सर्वे कैसे डिज़ाइन कर सकते हैं.

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Choice Models बनाना

इस अध्याय में, हम choice models के अनुमान में गहराई से जाएँगे. आपको एक ठोस आधार देने के लिए, हम इस पर फ़ोकस करेंगे कि multinomial logit model प्रोडक्ट फीचर्स को इस भविष्यवाणी में कैसे बदलता है कि निर्णय लेने वाला क्या चुनेगा. इससे आपको यह तय करने के लिए एक ढाँचा मिलेगा कि अपने मॉडल में किन फीचर्स को शामिल करना है.

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हायरार्किकल Choice Models

अलग-अलग लोगों की पसंद-नापसंद अलग होती है. यह सहज रूप से स्पष्ट लगता है, और मार्केटिंग में व्यापक शोध भी इसे दर्शाता है. यह अध्याय उन choice models को कवर करता है जहाँ हम मानते हैं कि अलग-अलग निर्णयकर्ता अलग प्राथमिकताएँ रखते हैं जो उनके चुनावों को प्रभावित करती हैं. जब हमारे मॉडल यह मानते हैं कि उपभोक्ताओं की प्राथमिकताएँ भिन्न हैं, तो वे अक्सर niche प्रोडक्ट्स के लिए अधिक शेयर का अनुमान लगाते हैं, जो केवल कुछ उपभोक्ताओं को आकर्षित करते हैं. हायरार्किकल मॉडल अधिकतर व्यावसायिक choice modeling एप्लिकेशनों में उपयोग होते हैं, इसलिए यह समझना ज़रूरी है कि वे कैसे काम करते हैं.