Получите консультацию маркетолога бесплатно marketolog@adbest.ru
Метод использования деревьев классификации подходит для зависимых переменных любого типа и большого количества переменных. На основе отличия в категориях отклика объектов классификации строятся деревья с узлами, которые показывают в процентном соотношении величину интересующего отклика относительно среднего по выборке значения, в корневом узле дерева. Дерево позволяет найти узлы, где интересующие параметры существенно ниже или выше среднего уровня, и построить таблицу выигрышей. Таким образом, например, можно понять, что показывая рекламу только мужчинам 35-46 лет, по продукту такому-то, которые живут в Москве, мы получим на 80 процентов больше заходов на сайт, относительно среднего количества заходов по общей выборке.
К ограничениям данного метода относится необходимость использовать достаточно большие выборки данных и правильно задавать в настройках интервалы шкалирования количественных переменных
В результате такого анализа можно выделить и использовать только те критерии при выборе исходных условий, которые ведут к максимизации результата и исключать параметры, отрицательно влияющие на результат. В рекламе деревья классификации используются для оценки отдельно влияния интересов пользователей и социально-демографических характеристик аудитории на отклик на рекламу.
Ниже на рис. 14, 15 приведены примеры таблицы выигрышей для узлов показавших аномально высокие значения показателей глубины посещения сайта и самого дерева классификации
по страницам сайта.
Стоимость анализа методом CHAID
Рисунок 15 Дерево классификации по страницам сайта
