Ödemeye istekli olma değerini hesaplama

Markalar ve çikolata türleri için ödemeye istekli olma değerini hesaplayalım. Ödemeye istekli olma, bir ürünü diğer bir ürünle eşit derecede cazip kılacak (para cinsinden) değerdir. Başka bir deyişle, müşterilerin belirli bir marka veya çikolata türü için "ödemeye istekli" olduğu tutardır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

choc_m2 modelinden katsayıları coef() ile çıkar.
Aynı kod satırında, katsayı vektörünü fiyat katsayısının negatifine böl. Price katsayısı, katsayı vektörünün 9. elemanıdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# compute the wtp by dividing the coefficient vector by the negative of the price coefficient

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi

AvançadoNível de habilidade

4.8+

43 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Bu bölümdeki hedefimiz, tercih modelleme sürecinin tamamını seni mümkün olduğunca hızlıca geçirerek tercih modelleriyle neler yapabileceğimizi ve sürecin nasıl işlediğini geniş bir çerçevede göstermek. Ana fikir şu: Bir tercih modelini, müşterilerin ürün tercihlerinin ürünlerin özelliklerine nasıl bağlı olduğunu anlamak için kullanabiliriz. Spor araba alanlar manuel vitesi otomatiğe tercih ediyor mu? Ne kadar? Genel bir bakış vermek için birçok ayrıntıyı atlayacağız. İlerleyen bölümlerde, verileri hazırlama, modelleri belirtme ve yorumlama ile bulgularını raporlama gibi önemli konulara geri dönüp değineceğiz ki, bu yöntemleri kendi tercih verilerinle rahatça kullanmaya hazır ol.

Exercise 1: Neden seçim?Exercise 2: Seçim verileri Exercise 3: Tercih verilerini inceleme Exercise 4: Bir faktörün düzeylerini bulma Exercise 5: Bir seçim gözlemini inceleme Exercise 6: İnsanlar neyi seçti?Exercise 7: Bir seçim modelini kurma ve yorumlama Exercise 8: Bir tercih modeli kurma Exercise 9: Parametreleri yorumlama Exercise 10: Karar vermek için seçim modellerini kullanma Exercise 11: Seçim paylarını tahmin etme Exercise 12: Tercih paylarını görselleştirme

Tercih verisini elde edebileceğin pek çok kaynak ve farklı biçimlendirme yöntemi vardır. Bu bölümde, birden fazla alternatif formatta sunulan verileri ele alıp tercih modellemeye uygun hale getirmeyi öğreneceğiz. Ayrıca, kendi tercih verini toplamak için nasıl bir anket tasarlayabileceğini de tartışacağız.

Exercise 1: Seçim verisini bir araya getirme Exercise 2: Kaç tane seçimimiz var?Exercise 3: Özellikler ve düzeyler Exercise 4: Tek bir seçimi incele Exercise 5: Geniş formattan uzun formata dönüştürme Exercise 6: Geniş formattan uzun formata dönüştür Exercise 7: Uzun veriyi sırala Exercise 8: Selection değişkenini değiştir Exercise 9: İki dosyada tercih verileri Exercise 10: İki dosyada bir seçimi incele Exercise 11: İki dosyayı birleştirme Exercise 12: Seçim verilerini görselleştirme Exercise 13: İnsanlar hangi çikolata türlerini seçiyor?Exercise 14: İnsanlar daha düşük fiyatları mı seçiyor?Exercise 15: Bir conjoint anketi tasarlamak

Bu bölümde tercih modellerini tahmin etmeye daha derinlemesine dalıyoruz. Tercih modellerini düşünmen için bir temel oluşturmak adına, multinomial logit modelinin ürün özelliklerini karar vericinin neyi seçeceğine dair bir tahmine nasıl dönüştürdüğüne odaklanacağız. Bu, modeline hangi özellikleri dahil edeceğine karar vermen için bir çerçeve sunacak.

Exercise 1: Seçim modelleri - perde arkasında Exercise 2: Bir dfidx nesnesi oluştur Exercise 3: Bir seçim modeli uydur Exercise 4: Sabit terimi kaldır Exercise 5: Seçim modeli parametrelerini yorumlama Exercise 6: Hangi çikolata markası en çok tercih ediliyor?Exercise 7: Ödemeye istekli olma değerini hesaplama

Geçerli egzersiz

Exercise 8: Fiyatı bir faktör olarak ele almak Exercise 9: Olabilirlik oranı testi Exercise 10: Sabit terimler ve etkileşimler Exercise 11: Marka ve tür etkileşimi Exercise 12: Fiyat ve deneme arasındaki etkileşim Exercise 13: Payları tahmin etme Exercise 14: Racer segmenti için payları tahmin etme Exercise 15: Çikolata barları için payları tahmin et Exercise 16: Çikolata barları için payları görselleştir

Farklı insanların farklı zevk ve tercihleri vardır. Bu sezgisel olarak açık görünür, ancak pazarlama alanında bunun doğru olduğunu gösteren kapsamlı araştırmalar da mevcuttur. Bu bölüm, farklı karar vericilerin seçimlerini etkileyen farklı tercihlere sahip olduğunu varsaydığımız tercih modellerini kapsar. Modellerimiz farklı tüketicilerin farklı tercihlere sahip olduğunu kabul ettiğinde, belirli bir tüketici alt kümesine hitap eden niş ürünler için genellikle daha yüksek pay tahminleri üretir. Hiyerarşik modeller, ticari tercih modelleme uygulamalarının çoğunda kullanılır; bu yüzden nasıl çalıştıklarını anlamak önemlidir.

Exercise 1: Hiyerarşik bir seçim modeli nedir?Exercise 2: Çikolata anketini kaç kişi yanıtladı?Exercise 3: Rastgele fiyat katsayılı çikolata modeli Exercise 4: Diğer özelliklere yönelik tercihlerde heterojenlik Exercise 5: Etkiler kodlarını ayarlama Exercise 6: Tüm katsayıları rassal olan çikolata modeli Exercise 7: Hiyerarşik model parametrelerini yorumlama Exercise 8: İnsanlar beyaz çikolatayı nasıl değerliyor?Exercise 9: Hiyerarşik modellerle payları tahmin etme Exercise 10: Çikolatalar için pay tahmini Exercise 11: Hoşça kal ve bol şans!