チョコレートバーのシェアを予測する
ある店舗が、Ghirardelli のチョコレートを全5種類取り扱う予定だとします。これら5種類のチョコレートの間でシェアはどうなるでしょうか。店舗はこの結果をもとに在庫計画を立てたり、最も人気のあるチョコレートの種類を目立たせるように陳列を工夫したりすることができます。
chocolate データセットは dfidx オブジェクトとしてあらかじめ読み込まれています。
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
演習の手順
mlogitを使ってchoc_m2モデルを当てはめます。最初の入力は数式Selection ~ 0 + Brand + Type + Price、2番目の入力はdata = chocolateにします。Ghirardelliで価格がすべて3ドルのチョコレートバー5つを含むデータフレームを作成します。種類はchocolateデータで検証された5種類にします。コードの一部はすでに用意してあります。価格の定義を完成させるだけです。- すでに読み込まれている
predict_mnl()関数を使ってシェアを予測します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# fit the choc_m2 model
# create a data frame with the Ghirardelli products
Brand <- factor(rep("Ghirardelli", 5), levels = levels(chocolate$Brand))
Type <- levels(chocolate$Type)
Price <- _____ # treated as a number in choc_m2
ghir_choc <- data.frame(Brand, Type, Price)
# predict shares