Creare modelli di risposta in R

Una strategia di marketing efficace combina tutti gli strumenti disponibili per comunicare i benefici di un prodotto. La chiave è definire il giusto mix di questi strumenti per raggiungere obiettivi di crescita delle vendite e di quota di mercato. Nel secondo capitolo imparerai come includere gli effetti di pubblicità e promozioni nel tuo modello di risposta delle vendite e come identificare la strategia di marketing con le maggiori probabilità di successo.

Un’azienda può avere successo sul mercato solo se i suoi prodotti hanno un vantaggio competitivo rispetto a quelli dei rivali. Per sviluppare una strategia di marketing efficace in un contesto competitivo, è essenziale comprendere l’interrelazione tra attività di marketing e comportamento dei clienti. In questo capitolo imparerai a spiegare gli effetti di variazioni temporanee di prezzo sulla scelta di marca da parte dei clienti utilizzando modelli di risposta logit e probit.

L’obiettivo principale della modellazione della risposta è permettere ai marketer non solo di vedere il ritorno delle loro azioni oggi, ma anche domani. Per stimare questo rendimento futuro, serve un modello statistico semplice ma affidabile. In quest’ultimo capitolo imparerai a valutare le prestazioni predittive dei modelli di risposta logistica.