選択モデルの仕組みをのぞく

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この演習はコースの一部です

Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング

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4.8+

この章の目的は、選択モデリングの一連の流れをできるだけ手早く体験していただき、選択モデルで何ができるのか、プロセスがどう進むのかを大づかみに理解してもらうことです。ポイントは、選択モデルを使うと、顧客の製品選択がその製品の特徴にどう依存しているかを明らかにできるという点です。例えば、スポーツカー購入者はオートマよりマニュアルを好むのでしょうか？その程度はどれくらいでしょうか？全体像をつかんでいただくために、ここでは多くの細部は省略します。後続の章では、データ準備、モデルの特定化と解釈、結果の報告といった重要な論点に立ち戻り、みなさんが自身の選択データにこれらの手法を適用できるよう、しっかりと解説していきます。

Exercise 1: なぜ「選択」なのか？Exercise 2: 選択データ Exercise 3: 選択データを点検する Exercise 4: 因子の水準を見つける Exercise 5: ある選択観測を確認する Exercise 6: 人々は何を選びましたか？Exercise 7: 選択モデルの当てはめと解釈 Exercise 8: 選択モデルを当てはめる Exercise 9: パラメータの解釈 Exercise 10: 選択モデルを意思決定に活用する Exercise 11: 選択シェアを予測する Exercise 12: 選択シェアをプロットする

選択データの入手先や形式はさまざまです。この章では、いくつかの代替的な形式で提供されたデータを、選択モデリングに適した形へと整える方法を学びます。あわせて、自分で選択データを収集するためのアンケート（コンジョイント調査）の作り方についても説明します。

Exercise 1: 選択データを組み立てる Exercise 2: 選択は何件ありますか？Exercise 3: 属性と水準 Exercise 4: 単一の選択を確認する Exercise 5: ワイド形式からロング形式への変換 Exercise 6: ワイド形式からロング形式へ変換 Exercise 7: ロング形式のデータを並べ替える Exercise 8: Selection 変数を変更する Exercise 9: 2つのファイルに分かれた選択データ Exercise 10: 2つのファイルで1つの選択を確認する Exercise 11: 2つのファイルをマージする Exercise 12: 選択データの可視化 Exercise 13: 人はどんな種類のチョコレートを選ぶ？Exercise 14: 人はより安い価格を選ぶのでしょうか？Exercise 15: コンジョイント調査を設計する

この章では、選択モデルの推定をさらに深く掘り下げます。選択モデルを考える基盤として、マルチノミアルロジットモデルが製品の特徴から意思決定者の選択をどのように予測へ変換するのかに焦点を当てます。これにより、どの特徴量をモデルに含めるべきか判断するための枠組みを身につけられます。

Exercise 1: 選択モデルの仕組みをのぞく

現在の演習

Exercise 2: mlogit.data オブジェクトを作成する Exercise 3: 選択モデルを適合させる Exercise 4: 切片を除外する Exercise 5: 選択モデルのパラメータを解釈する Exercise 6: 最も好まれているチョコレートブランドはどれですか？Exercise 7: 支払意思額（WTP）の計算 Exercise 8: 価格をファクターとして扱う Exercise 9: 尤度比検定 Exercise 10: 切片と交互作用 Exercise 11: ブランドとタイプの相互作用 Exercise 12: 価格とTrialの相互作用 Exercise 13: シェアを予測する Exercise 14: racer セグメントのシェアを予測する Exercise 15: チョコレートバーのシェアを予測する Exercise 16: チョコレートバーのシェアをプロットする

人によって好みや志向は異なります。直感的にも明らかですが、マーケティングの研究でも広く確認されています。この章では、意思決定者ごとに異なる嗜好が選択に影響すると仮定する選択モデルを扱います。消費者の間で嗜好の違いをモデルが認識できると、特定の消費者層に訴求するニッチ製品のシェア予測が大きくなる傾向があります。階層モデルは商用の選択モデリングで広く用いられているため、その仕組みを理解することが重要です。

Exercise 1: 階層的選択モデルとは何ですか？Exercise 2: チョコレートの調査に何人が回答しましたか？Exercise 3: 価格係数をランダムにしたチョコレートモデル Exercise 4: 他の特徴に対する選好の異質性 Exercise 5: 効果符号化（effects codes）の設定 Exercise 6: 全係数をランダムとするチョコレートのモデル Exercise 7: 階層モデルのパラメータを読み解く Exercise 8: ホワイトチョコレートの評価はどれくらい？Exercise 9: 階層モデルでシェアを予測する Exercise 10: チョコレートのシェアを予測する Exercise 11: お別れと健闘を祈ります！