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如何利用市場細分方法構建更好的預測模型?

2016-03-30

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我們使用線性或者邏輯回歸模型來開發精確模型,為了預測相關的輸出結果。我們經常為分割的部分分別創建模型。為了判斷它們的有效性,我們可以利用細分方法:如CHIAD或者CRT。

但是,這真的有必要嗎?我們可不可以創建一個單獨的模型和使它含有區融變量作為模型的輸入。

這可能可以。特別是根據市場細分創建細分模型可能是一件吃力不討好的事情,不值得。但是創建市場細分的相關模型可能能提供更精準的預測。

36大數據專稿,本文由36大數據翻譯,任何不標明譯者和出處以及本文鏈接http://www.36dsj.com/archives/45164均為侵權。

在本文,我不僅會針對上面的問題給出答案,而且會和大家分享有關模型的最佳市場細分指南。而且,本文也會探索利用複雜技術的市場細分模型方法,如在一個簡單的邏輯或線性回歸框架中使用隨機梯度增加模型和隨機森林模型(雖然使用起來非常有限)。

通過本文,讓大家了解建模流程的相互作用的本質和重複利用上述提到的複雜技術的優勢。

大數據

什麼是市場細分?

我可以從市場的深度給大家解釋這個概念,但是,市場細分為什麼能夠令複雜的事情簡單化呢?

因此,我將市場細分定義為:“在一些重要特性的基礎上劃分目標市場和客戶,可以幫助企業用更少的市場成本銷售更多的產品。”

企業的預算是有限的。而且企業希望市場團隊可以在這樣的情況下完成大量的銷售,確保收入利益不斷增加。在有限的預算中,如何實現利益增收?答案就是:使用市場細分。

讓我們回到前面,了解企業是如何創造出人們願意買的產品。

實際上,一個產品的創造有兩種方式:

1、經過對目標市場的需求進行分析研究後創建產品。舉例:電腦。像戴爾,IBM和微軟都是在分析了大量市場並得出電腦市場值得發展的情況下,才進入這個市場。

2、創建一個產品,能夠喚起目標市場的需求和渴望。舉例:iphone。沒有人知道他們需要觸屏手機,知道喬布斯令他們意識到自己被剝奪了這個需求。

一旦產品被創建出來,市場團隊離成功就更近了。上面提到的,他們利用了市場細分技術。這確保了產品定位在合適的客戶細分群體,可以實現更多的銷售。

市場細分技術

這兒有兩個廣義的市場細分方法:目標(有人監視的)和無目標的(無人監視的)市場細分方法。正如名稱所示,一個帶有監視的方法要求目標可作為市場細分來描述。

下面是一些有目標和無目標的方法案例。

目標市場細分:
•市場細分確認客戶類型,哪些客戶對特別提供的產品感興趣。
•市場細分確定客戶群眾中的高消費人群,誰可以使用電子商務進行刺激消費。
•市場細分確定哪些客戶違反了貸款或者信用卡的信貸責任。

無目標的市場細分
•客戶基礎的市場細分了解特定畫像,這些畫像存在於客戶基礎之中,因此多樣化的市場行為可以根據細分情況定製。
•基於不同地域的人們的富裕程度和生活水平的地理市場細分,形成特定的銷售和配送策略。
•基於瀏覽行為的網絡位置參觀者的市場細分,了解品牌的興起和受歡迎程度。

因此,創建基於目標市場細分的方法必須要從不同的方面入手 ,這是很關鍵的。(eg:響應要約)

但是,關於無目標的方法,根據各方面得出的市場細分和觀察結果得到的“通用畫像”不同,但是和 任何特定的追求目標沒關係。

最常用的目標市場細分方法是CHIAD和CRT。這些技術嘗試將已描述的目標的細分之間的差異最大化。(這些目標有時候是所謂市場細分的參考目標)。CHIAD使用X平方分布統計,而CRT使用不純基尼度算法。

創建無目標市場細分的常用技術是聚類分析法和K最近鄰技術(K nearest neighbor techniques)等。

這些技術使用了距離測試方法(如:歐式距離,曼哈頓距離,馬氏距離等)這些測試能把兩個細分之間差異最大化。這意味着市場細分之間的最大區別是和所有變量(或因素)的結合有關。

如何創建發展中模型的市場細分

1、通常採用的方法

如果你一直在看這篇文章,那麼我們已經準備好去深入研究這些創建市場細分的方法。當然,考慮為每個市場細分創建單獨模型作為唯一目標。

讓我們思考下面這個例子:

在這裡,我們將創建一個邏輯回歸模型來預測客戶對供給的產品的可能(接受)性。當然也可以使用線性回歸模型。我將在下一節進行討論。

邏輯回歸:

該模型在歷史運動數據中使用1或0指示,指明客戶對提供的產品是否做出反應。

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