Регрессия предпочтений
Регрессия предпочтений — это статистический метод, используемый маркетологами для определения основных преимуществ, которые предпочитают потребители . Обычно он дополняет позиционирования продукта методы , такие как многомерное масштабирование или факторный анализ , и используется для создания идеальных векторов на картах восприятия .
Приложение
[ редактировать ]Начав с необработанных данных опросов, исследователи применяют методы позиционирования для определения важных параметров и строят график положения конкурирующих продуктов по этим параметрам. Затем они сравнивают данные опроса с размерами. Независимые переменные — это данные, собранные в ходе опроса. Зависимая переменная — это данные предпочтений. Как и все методы регрессии, компьютер подбирает веса для лучшего прогнозирования данных. Полученная линия регрессии называется идеальным вектором, поскольку наклон вектора представляет собой соотношение предпочтений для двух измерений.
Если все данные используются в регрессии, программа выведет одно уравнение и, следовательно, один идеальный вектор. Обычно это грубый инструмент, поэтому исследователи уточняют процесс с помощью кластерного анализа . Это создает кластеры, отражающие сегменты рынка . Затем для данных внутри каждого сегмента выполняются отдельные регрессии предпочтений. Это обеспечивает идеальный вектор для каждого сегмента.
Альтернативные методы
[ редактировать ]Метод самооценки важности – это альтернативный метод, в котором для определения весов используются данные прямого обследования, а не статистические расчеты. Третий метод — это совместный анализ , в котором используется аддитивный метод.
См. также
[ редактировать ]- Маркетинг
- Управление продуктами
- Позиционирование (маркетинг)
- Маркетинговые исследования
- Перцептивное картирование
- Многомерное масштабирование
- Факторный анализ
- Линейный дискриминантный анализ#Маркетинг
- Перевод с приоритетом
Ссылки
[ редактировать ]- Парк, Северная Каролина; Чу, В. (2009). «Регрессия парных предпочтений для рекомендаций по холодному запуску». Материалы третьей конференции ACM по рекомендательным системам — RecSys '09 . п. 21. дои : 10.1145/1639714.1639720 . ISBN 9781605584355 .
- Джарбо, Греция; МакДэниел, компакт-диск; Гейтс, Р.Х. (1992). «Регрессионное моделирование предпочтений многовариантных систем оказания медицинской помощи». Журнал маркетинга амбулаторной помощи , 5 (1), стр. 71-82.