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Choice Modeling for Marketing in R
AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 08/2024
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Prerequisiti
Intermediate Regression in R1
Guida rapida
L’obiettivo di questo capitolo è portarti attraverso l’intero processo di choice modeling il più rapidamente possibile, così da darti una visione d’insieme di cosa possiamo fare con i modelli di scelta e di come funziona il processo. L’idea chiave è che possiamo usare un modello di scelta per capire come le scelte dei clienti tra i prodotti dipendono dalle caratteristiche di quei prodotti. Chi acquista una sportiva preferisce il cambio manuale rispetto all’automatico? E di quanto? Per offrirti una panoramica, sorvoleremo su molti dettagli. Nei capitoli successivi, torneremo ad approfondire temi importanti come la preparazione dei dati, la specificazione e l’interpretazione dei modelli e la presentazione dei risultati, così da metterti in condizione di applicare questi metodi ai tuoi dati di scelta.
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Gestire e riassumere i dati di scelta
Esistono molte fonti per ottenere dati di scelta e diversi formati possibili. In questo capitolo prenderemo dati forniti in vari formati alternativi e vedremo come prepararli per il choice modeling. Discuteremo anche come progettare una survey per raccogliere i tuoi dati di scelta.
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Costruire modelli di scelta
In questo capitolo approfondiamo la stima dei modelli di scelta. Per darti una base su cui ragionare, ci concentreremo su come il modello logit multinomiale converte le caratteristiche dei prodotti in una previsione di ciò che sceglierà il decisore. Questo ti fornirà un quadro di riferimento per decidere quali caratteristiche includere nel tuo modello.
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Modelli di scelta gerarchici
Le persone hanno gusti e preferenze differenti. È intuitivo, ma anche ampiamente documentato nel marketing. Questo capitolo tratta modelli di scelta in cui assumiamo che decisori diversi abbiano preferenze diverse che influenzano le loro scelte. Quando i nostri modelli riconoscono che i consumatori hanno preferenze eterogenee, tendono a prevedere quote maggiori per prodotti di nicchia che attraggono un sottoinsieme di consumatori. I modelli gerarchici sono utilizzati nella maggior parte delle applicazioni commerciali di choice modeling, quindi è importante capirne il funzionamento.
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