Получите консультацию маркетолога бесплатно marketolog@adbest.ru

Описание аналитического метода "дискриминантный анализ" для сегментирования с откликом

Дискриминантный анализ позволяет сегментировать потребителей с откликом на рекламу и разделить всю аудиторию на группы по результату взаимодействия. Причем это может быть не только два варианта : купил или не купил, подписался/не подписался, а произвольное количество видов отклика. Например, посетителей сайта можно разделить на тех, кто зашел на сайт, не зашел на сайт, посетил сайт на заданную глубину. Дискриминантный анализ применяется для построения моделей отклика в зависимости от совокупности факторов, которые влияют на нужный отклик в наибольшей степени. В отличие от логистической регрессии зависимая переменная может принимать не одно, а несколько значений.

Ограничение метода связано с необходимостью применять в качестве независимых переменных количественные, бинарные, либо фиктивные переменные, созданные на основе номинальных переменных, которые принимают более двух значений. Также необходимо учитывать априорную вероятность результатов отклика.

Уравнение канонической дискриминантной функции Фишера строится для каждого варианта отклика, после чего результаты сравниваются между собой. Для оценки адекватности модели строятся таблицы ошибочной классификации, которые позволяют проверить, какой процент по каждой группе анализа предсказан верно. Метод позволяет пошагово проверить включение каких переменных приводит к увеличению качества модели и остановить анализ как только модель начинает ухудшаться.

Для оценки адекватности модели строятся таблицы ошибочной классификации, которые позволяют проверить, какой процент по каждой группе анализа предсказан верно. Метод позволяет пошагово проверить включение каких переменных приводит к увеличению качества модели и остановить анализ как только модель начинает ухудшаться.

Используя дискриминантный анализ можно прогнозировать поведение потребителей с откликом, например купит он товар или не купит или, применительно к контекстной рекламе, будет прогнозироваться зайдет ли потребитель на сайт и далее будет ли его посещение длительным с глубоким проникновением в структуру сайта.