docModelowanie w marketingu
download 
Reklamacja Transkrypt
Modelowanie w marketingu
GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 1 Drivery, determinanty, dźwignie, predyktory... Czym jest modelowanie w marketingu? Andrzej Surma GfK Polonia Modelowanie w marketingu GfK Polonia Andrzej Surma Grudzień 2011 Plan prezentacji 2 I Modelowanie w marketingu II Sposoby modelowania ważności III 1 ważność deklaratywna 2 ranking ważności 3 regresja liniowa 4 Shapley Value Regression 5 modelowanie hierarchiczne 5.1 eksploracyjne: PCR, FA+regresja liniowa, PLS 5.2 konfirmacyjne: FA+SVR, PLSPM Zastosowanie i kilka przykładów GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 3 I Modelowanie w marketingu GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu 4 GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu 5 It is advertised rarely A right brand for the whole family Offers high quality price Products of this brand are expensive A brand for special emotions occasions A brand I like trust A boring brand I'd willingly recommend it to my friends products satisfaction Has attractive, nice looking packaging A trustworthy brand macierz korelacji analiza rozkładów analiza czynnikowa badanie charakteru związków GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu 6 Czym jest ważność ? ważny – warty uwagi, istotny, znaczący, ważki, warty podkreślenia Ważne aspekty to te, które mają znaczenie biznesowe, których monitorowanie, stymulowanie pomoże w osiągnięciu celu służącemu satysfakcji klienta (nabywcy), zwiększeniu popytu na produkt oraz w konsekwencji przyczyni się do realizacji celu finansowego Ważnymi aspektami nazwiemy te o największym relatywnym wpływie relatywny wpływ - proporcjonalny wkład każdego z predyktorów dekomponujący R2 biorący pod uwagę zarówno bezpośredni wpływ oraz oddziaływania za pomocą pozostałych zmiennych Johnson and Lebreton (2004) GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu 7 GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu Problem współliniowości (mat. złe uwarunkowanie macierzy korelacji) 8 GfK Polonia I Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Modelowanie w marketingu 9 Problem współliniowości Strategie korekty problemu współliniowości • dane – rozszerzenie zbioru danych o nowe obserwacje • testowany model • wyrażenie zmiennych skorelowanych w postaci skomponowanej • PCA • redukcja zbioru zmiennych do mniej skorelowanego podzbioru • metoda estymacji GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 10 II Sposoby modelowania ważności GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 11 Jednopoziomowe modelowanie ważności współczynnik Pratta współczynnik korelacji ranking ważności bezpośrednia deklaracja standaryzowane współczynniki regresji liniowej Shapley Value Regression Modelowanie w marketingu GfK Polonia II Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 12 Współczynnik korelacji Opis metody • • Motywacja indywidualna zdolność predyktora do wyjaśniania kwadrat korelacji ze zmienną wyjaśnianą • • Zalety • • • prostota obliczeniowa łatwość interpretacji szerokie możliwości zastosowań idealna sytuacja całkowitej niezależności predyktorów R2 jest kwadratem korelacji Yfit oraz Y Wady • • • całkowicie ignoruje obecność innych predyktorów w modelu nie dekomponuje R2 często suma indywidualnych wkładów jest znacznie wyższa niż R2 modelu, w którym występują Modelowanie w marketingu GfK Polonia II Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 13 Współczynnik Pratta Opis metody • Motywacja • iloczyn standaryzowanych bet i korelacji • Zalety • • • • prostota obliczeniowa dekomponuje R2 łatwo interpretacja użyteczność kombinacja wpływu całkowitego i wpływu bezpośredniego danej zmiennej niezależnej na zmienną zależną „naturalna” dekompozycja R2 Wady • • • • nieintuicyjne rezultaty w pewnych sytuacjach (ujemne ważności) wrażliwy na skorelowanie predyktorów niestabilność w przypadku dużej współliniowości - właściwości predykcyjne stają się mało wiarygodne niejednoznaczność rozwiązań GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 14 Shapley Value Regression Opis metody Zalety • • • ciekawy sposób relatywizacji wpływów dekomponuje R2 użyteczność Motywacja • • Poszukiwanie alternatyw • uwzględniających • współliniowość Dopasowanie do definicjii ważności Wady paradoks Lorda złożoność obliczeniowa GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 15 Porównanie regresji liniowej i SVR długość przedziału ufności (bootstrap) dla standaryzowanych bet (0.4,0.6) (0.7,0.9) 5 predyktorów 0,07 reglin 8 predyktorów 0,06 reglin 0,05 SVR 0,07 reglin 0,04 SVR 0,06 reglin 0,02 SVR 0,01 SVR Wyznaczniki przewagi SVR: poziom współliniowości (wysoki) rozmiar próby (mały) W przypadku błędów losowanych z rozkładu Cauchy’ego różnica jest jeszcze bardziej spektakularna na korzyść SVR liczba predyktorów (duża) GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 16 Principal Component Regression PLUSY •rozwiązanie problemu współliniowości zmiennych wyjaśniających •możliwość wyboru „stopnia” kompresji danych •uniknięcie problemu przeszacowania danych – mała liczba współczynników •możliwości weryfikacji ustalonej liczby istniejących czynników MINUSY •uchwycenie tylko wariancji predyktorów (bez zmiennej wyjaśnianej) •możliwość pominięcia istotnej informacji w wyniku kompresji danych •dylemat, ile składowych umieszczać w modelu •poszukiwanie kompromisu pomiędzy złożonością modelu oraz siłą właściwości predykcyjnych •kwestie interpretacji GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 17 Partial Least Squares PLUSY •rozwiązanie problemu współliniowości zmiennych wyjaśniających •możliwość wyboru „stopnia” kompresji danych •uniknięcie problemu przeszacowania danych – mała liczba współczynników •możliwości weryfikacji ustalonej liczby istniejących czynników •uchwycenie zarówno wariancji predyktorów jak i zmiennej wyjaśnianej MINUSY •możliwość pominięcia istotnej informacji w wyniku kompresji danych •dylemat, ile składowych umieszczać w modelu •poszukiwanie kompromisu pomiędzy złożonością modelu oraz siłą właściwości predykcyjnych •kwestie interpretacji Modelowanie w marketingu GfK Polonia Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności Hierarchiczne modelowanie ważności Lojalność Które obszary najsilniej budują satysfakcję oraz lojalność? R2=0,79 Satysfakcja ogólna Obszary Aspekty cząstkowe II Andrzej Surma R2=0,74 R2=0,74 33% 10% 27% 18 GfK Polonia II Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Sposoby modelowania ważności 19 Hierarchiczne modelowanie ważności reflective measurement model formative measurement model Item 1 Item 2 Item 10 0.18 Product Item 11 Passionate Item 3 Item 12 0.16 0.07 0.05 Mysterious Price 0.16 n.s. 0.23 BPI 0.27 ind. market share 0.17 0.14 Dimension X Dimension Y n.s. GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 20 III Zastosowanie i kilka przykładów GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów Which concept attributes should be improved to increase purchase intention? 21 On all dimensions identified as key purchase drivers Brand A is better evaluated than Brand B Attributes associated with the brand In both concepts communication of caring ingredients could be improved to increase purchase intention and believe that the product is better than competitors It’s a modern product IMAGE Vitalizes my hair colour It contains caring ingredients Brand A It’s better than other hair colorants Brand B Attributes not associated with the brand Moderate INFLUENCE ON PURCHASE Strong 21 GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów Dimension 1 – pack appearance ß = 0,32 Format of pack ß = 0,31 22 ++ Value for Money ß = 0,28 Dimension 2 - taste & aroma ß = 0,18 Dimension 3 - Strength ß = 0,13 Uniqueness ß = 0,11 The aim of this analysis was to identify and rank the main factors explaining and impacting on the Purchase Intent Factors explaining Purchase Intent R2 = 0,65 + GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów Hierarchiczna analiza wpływów – ważność aspektów i budujących je stwierdzeń 23 Dwupoziomowe modelowanie (analiza czynnikowa + Shapley Value Regression) Brand that offers tasty products price Brand that offers the best products taste general Brand that offers high quality products It is a brand, that I would willingly… taste trust emotions It is a brand with many years of… It is a trustworthy brand trust Quality of this brand It is a modern brand emotions It is a brand for young people It is a brand I like A brand for special occasion general A brand for the whole family It is a boring brand It advertises rarely Has attractive, nice looking packaging Products of this brand are expensive price It is a brand worth its price Modelowanie w marketingu GfK Polonia Andrzej Surma Grudzień 2011 III Zastosowanie i kilka przykładów What really influenced the overall evaluation of the tested products? * Brand A Brand B R2 = 0.19** Brand C R2 = 0.66 Brand D R2 = 0.76 R2 = 0.60 22 Integrity of plies 20 Absorption intensity 11 Doesn’t leave residues 16 Plies don’t peel off 13 Softness of the roll 11 Colored decorations 9 Absorbency 16 Strength of paper 7 A quality product 10 Save-space roll 9 Softness of paper 13 Texture of paper 7 Fragrance 9 Embossed pattern 6 A big roll 10 Absorption intensity 6 Difference/ uniqueness 9 Strength 6 Integrity of plies Size of the roll 6 Newness 9 Absorption intensity 6 A quality product 5 Number of plies 6 Doesn’t break/crush 5 Doesn’t break/crush 5 Similar to fabric 6 Consistency of sheets 5 Colored decorations 5 Good for sensitive skin 5 Aesthetic appearance 5 Size of tear-sheet 5 Plies don’t peel off 5 Difference/ uniqueness 4 Dermatologically tested 9 ** such a low correlation coefficient proves that the overall evaluation of this product is determined by other factors 5 4 Strength Colored decorations 11 Strength Shapley Value Regression (SVR) on dependent variable: Overall Evaluation * only elements with an at least 4% influence on overall evaluation are shown; influence of other elements is marginal or statistically insignificant. 24 GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów 25 New & Standard Influence of product attributes on overall evaluation NEW R2 = 0,55 18% Taste 14% Saltiness 12% Appearance 10% Natural taste 7% STANDARD 38% Taste 12% Natural taste 9% Taste intensity Natural color 9% Saltiness 7% Color 5% Natural smell 6% Spice intensity 5% Smell 6% Natural appearance 4% Spice intensity 5% Smell intensity R2 = 0,66 Dependent variable: Overall Evaluation Influence of presented attributes on Overall evaluation exceeds 80%. Influence of remaining attributes is marginal or statistically irrelevant. GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów What influences the overall evaluation of Brand A? * 26 współczynniki Pratta Allows to use fewer sheets Produced by a trustworthy brand The roll is very long Evaluation of the colored printed decorations The paper is thick It’s strong (in general) It’s a quality product 5% 6% 12% 23% Overall evaluation of Brand A 17% R2=0,57 13% 8% * only elements with an at least 4% influence on overall evaluation are shown; influence of other elements is marginal or statistically insignificant. GfK Polonia III Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 Zastosowanie i kilka przykładów the factors influencing brand strength and quantifies their impact ranking ważności na podstawie SVR independent variables umbrella brand marketing mix activities publications public relations clinical data symposiums/ congresses key opinion leaders physicians’ own experiences product Brand Strength recommendations by other physicians patient feedback 27 GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 28 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ [email protected] http://www.statisticslab.pl/ http://www.gfk.pl GfK Polonia Modelowanie w marketingu Andrzej Surma Grudzień 2011 29 Drivery, determinanty, dźwignie, predyktory... Czym jest modelowanie w marketingu? Andrzej Surma GfK Polonia
