コンジョイント分析とバスモデル

データ解析というと、最近はビッグデータだが、もともとは
マーケティングでよく行われていた。

　マーケティングの解析と、ビッグデータの解析は手法や理論がちがう。
　ビッグデータ解析は、背景となるマーケティングモデルはない。
　（統計学的手法、機械学習をベースに、モデル（仮説）を発見し、検証する）


　一方、マーケティングには、マーケティング的なモデル（仮説）がある。
　今回紹介するバスモデルは、もともと動的システムで表現される
　微分方程式の数理モデルがあり、
　コンジョイント分析は、効用理論に基づき、補償型意思決定を行うというモデル
　をもとに構築されている。

今回は、コンジョイント分析とバスモデルについて、授業の内容をメモメモ

---

今日のテーマ：どっちも回帰分析
プロダクト：ライフサイクル（ロジャーズ）

■バスモデル

新製品が出された後

新製品：急速に、長く広がる
→どちらかというと、耐久財の解析に向いている

新製品と新商品の違い
→本当は違いがある

新製品の分類：コトラーの分類
カテゴリーに商品を出しているか／既存ブランド？新規ブランド？
→企業にとっての新しさ／消費者から見たあたらしさ

ライン拡張：爆発的には売れないが、大失敗もしない
新ブランド：大成功するかもしれないけど、端にも棒にも
マルチブランド：意外に難しい
かてごり拡張：親和性

イノベーションと新製品
→マーケティングの文脈では、コンセプト同じ

プロダクト・ライフサイクル
・立ち上がりを早く
・高止まりを長く
が理想。そうはならない。
段階に応じたプロモーション
→データ量：発売当初は少ない

１．認知、２．関心、３．評価、４．試用、５．採用

ロジャース
イノベーションの採用決定段階
１．知識、２．説得、３．決定、４．導入、５．確認
コミュニケーション
１．マスメディア→知識、２．対人→説得
バスモデルの考え方

→しょうひざいだとうまくワークしない
　　非計画購買　日本７０％　アメリカ５０～６０％

値段のちがい→後悔

イノベーター理論の骨子：正規分布になっているのがポイント
→現実との乖離

バスモデルによる解析
・耐久消費財の新規需要
・導入期から成長期
　　→万能な解析手法はない。データが少ない状況下で解析
・せんざいてきこうにゅうしゃ
　革新者イノベーター
　模倣者イミテーター

求めたいのはｐ、ｍ、ｑ
式を変形してa,b,c

導入初期、いけるか／いけないか？

-----------------------------
新製品を作る

あんぞふの成長マトリックス
ＰＰＭ

クライテリア
１．市場規模
２。市場特性
３．市場環境

まったくかんけいなく・・・

■コンジョイント分析

全体効用＝部分効用の総和
効用が高いものを選ぶ→消費者の合理性

実験を行う
・仮想のサービスを示す
・評価：１から６位まで順位

意思決定ルール
・ほしょうがた意思決定ルール
・非ほしょうがた意思決定ルール

属性ペアの比較
部分効用→推定

使い方
・全体効用

効用測定モデル
　　重回帰係数をといて、重回帰式を求める
　　　→かてごりかる（０，１）にする
　　　＝ダミー変数

正規方程式
Ｒで直交表をつくるパッケージがある
直交表→ラテン方格

-------------------------

■実習

コンジョイント

library(Rcmdr)
データを全て選択・コピー
データ→データのインポート→テキストファイルまたは・・・
統計量→モデルへの適用→線形回帰
　　出てくるダイアログで
　　　　目的変数：全体回帰
　　　　説明変数：各カテゴリ

部分効用値：見積もりから平均をもとめて、引く
→重要な属性を聞いていなければ、無意味になってしまう

-------------------------

■バス

データを全て選択・コピー
データ→データのインポート→テキストファイルまたは・・・
統計量→モデルへの適用→線形回帰
　　出てくるダイアログで
購買者数　一期前累積　２乗

あとは公式に入れてa,b,cを求める