「消費者行動」のデータ分析は?

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消費者行動とは何ですか?

消費者行動とは、個人、グループ、組織、および商品やサービスの購入、使用、廃棄に関連するすべての活動、および消費者の感情、態度、好みが購買行動にどのように影響するかの研究です。

消費者の行動に影響を与えるものは何ですか?

意思決定はダイナミックなプロセスであり、多くのことが消費者の行動に影響を与えます。消費者の行動データを分析すると、消費者に最も大きな影響を与える方法で製品やサービスを表示することを選択できます。消費者の行動は、多くの場合、次などのさまざまな要因によって影響を受けます。

個人的な要因:年齢、人種、性別、文化、収入、個人的な習慣/興味など
心理的要因: 個人の認知と認識は、マーケティングメッセージに対する反応に影響を与えます
同社のウェブサイト:Webデザイン、製品に関する他のユーザーのレビュー、紹介システムなど
会社の店舗サービス
社会的側面:政策、政府、経済、競合他社、口コミ、友人や家族など
広告:電子メール、メール、雑誌、クッキー、ソーシャルメディア、販売アライアンス(キャッシュバックサイト)、パートナー(NBA、ワールドカップ、テレビ番組など)

消費者行動データが重要な理由

消費者行動を理解することは、マーケティングの重要な側面です。消費者行動データに基づいて、消費者が意思決定をどのように行い、見込み客が新製品やサービスにどのように反応するかを把握できます。企業が適切な戦略を提案するために、データから運用上の洞察を得ることが重要です。

たとえば、特定の Web サイトにアクセスしたときに、どこから始めたらいいかわからない場合は、すぐに Web サイトを離れる必要があり、Web サイトは顧客を失います。そのため、AB テスト、ユーザビリティテストなどのテストを実行して、顧客の行動に関する洞察を得て、カスタマーブラウジングを最適化し、コンバージョン率、収益、顧客ライフサイクル価値、AOV (平均顧客単価) などの主要 KPI を改善します。

よい電気商のウェブサイトは消費者の行動に大きい影響を与える場合もがある。

行動経済学の視点

行動経済学は、個人や機関の経済的意思決定プロセスに関連するため、心理学を研究する科目です。消費者の行動と組み合わせることで、人々がどのように決定を下し、どのように「見えない手」で意思決定に影響を与えるのかを研究することができます。

ダン・アリエリは、デューク大学の心理学と行動経済学のイスラエル人教授です。主に経済学における人間の心理学的現象の役割と、人間の精神現象を利用して人々の経済行動に影響を与える方法を研究している。これらが消費者の行動にどのように影響するかの古典的な例があります。

最初の例:運転免許を申請すると、申請の一部から「死亡が宣言された後、臓器や組織を寄付したい」という質問が表示されます。ダン・アリエリは、ヨーロッパ諸国で臓器提供を喜んでいる人の割合を調査し、その結果を示す棒グラフです。

上の図からわかるように、最初の 4 つの国の状況は、残りの国とは大きく異なります。これらの違いは、文化や宗教の原因であると考えるかもしれませんが、これらの国のいくつかは、非常に類似しています。研究の結果、Dan Arui里は最終的に結果の違いの最大の原因は、チューブの異なるアプリケーション設計であることを発見しました。

デザイン1:

寄付意欲が低い国:「臓器や組織を寄付したい場合は、ここに署名してください...」

デザイン2:

寄付意欲の高い国:「臓器や組織を寄付したくない場合は、ここに署名してください...」

「臓器提供」に関連するものがあることに気付く限り、「デフォルト」のほとんどの人は署名しません。したがって、異なる臓器提供同意のデザインが静かに人々の決定に影響を与えたように、署名を持っていないことを選択する人々のかなりの部分があります。これは、人々に心理的なストレスを与えないので、デフォルトのオプションへの依存です。

2 番目の例:ブランドが常に「大きなプロモーション」を提供する場合、ほとんどの消費者は、その製品の実際の価格が販売価格よりも安いと考え、また「低価格=低品質」と考えるかもしれません。そして、高価なブランドはめったに割引を提供しない場合。このブランドは、一度割引やプロモーションを提供しています, ほとんどの消費者は、彼らが本当に必要としないかもしれないこのブランドからいくつかの製品を購入する可能性が高いです.

3 番目の例:ローマやパリの7日間の旅行広告。どちらのオプションも 1800 ドルで、食事と宿泊が含されています。最終的にローマやパリを選ぶ人の数はほぼ同じです。

これらの2つのオプションに加えて、新しいオプションを追加する場合 - 'ローマの宿泊施設は食事なし - $1800'、ほとんどの人は「ローマの宿泊施設」パッケージを選択します。実際、この新しいスキームは無意味であり、ほとんどの人は新しいオプションを選択しません。しかし、それは人々の意思決定行動に影響を与えます。

これらの例の背後には、非常に興味深い理論ゲーム理論があります。ゲーム理論は、合理的な意思決定者の戦略的ゲームを研究するために数学モデルを使用しています。行動経済学を通じて消費者の行動をよく理解し、分析すれば、その行動を予測し、期待し、消費者の決定に影響を与え、その価値を最大化することができます。

消費者行動データ分析の事例

ここでは、消費者行動の実際の研究プロジェクトを見ていきます。このプロジェクトの目的は、どのような消費者が広告をクリックすることを好むかを予測する。

データセットには、次の 10 列のデータが含まれます。

毎日のサイト閲覧時間- 分単位で、Web サイトに費やされた時間。
年齢- 消費者の年齢。
地域の収入- 異なる地域の消費者の平均収入。
毎日のインターネット使用量- インターネットの消費者の1日の平均時間(分)。
広告のテーマ- 広告のタイトル。
市- 消費者が住む都市。
男性かどうか- 消費者が男性かどうか。
国- 消費者が住む国。
時間-ユーザーが広告をクリックしたり、ウィンドウを閉じたりした時間。
広告のクリック数-広告がクリックされたかどうかを 0 または 1 で示します。 0 -いいえクリック、1 -クリック

探索的データ分析

数値データ対広告クリック

下の図からわかるように、ウェブサイトに長く滞在している消費者(約80分)広告をクリックする必要はありません。

短い期間(約50分)滞在する消費者は、広告をクリックすることを好む。広告をクリックした消費者の平均年齢は 40 歳で、地域の平均収益は 50,000 です。そして、このグループは、インターネットの使用が少ないです。これらの分析は、多くの情報を提供します。同様に、テキストデータは、多くの有用な情報を提供します。たとえば、どのような広告タイトルが魅力的で、クリック率も高いなどです。

テキストデータ

消費者は、チーム指向で状況依存の広告見出しをクリックすることを好む。また、次の図では、どのような広告があまり人気が高くないかも確認できます。

関連性

図からわかるように、40歳前後で、ウェブサイトに80分未満滞在している消費者広告をクリックすることを好む。 Class1 では、平均年齢は 40 歳、1 日の平均インターネット使用量は 100 ~ 200 です。

モデリング

データの予備的な調査の後、モデリングプロセスを開始できます。私たちはこのプロジェクトで使用することができますランダムフォレストモデル。 Grid Search を使用して、ハイパーパラメーター、適合モデル、精度、および F1 スコアを最大 97% 最適化します。

特性重要度分析では、インターネットの1日の使用、ウェブサイトの閲覧時間、年齢、地域の収入消費者が広告をクリックするかどうかに重要な役割を果たします。

また、データサイエンスを使用して消費者の行動をより適切に分析する場合は、データサイエンスも必要ですさまざまなデータ分析に必要なコアスキル (SQL、Database、Statistics、Tableau など) に精通し、ビジネスに対する意識を持ち、その後、お見逃しなくMarTechApeのトレジャープロジェクトマーケティング・ポートフォリオ・モデリング・エンタープライズ・リアル・トレーニング・キャンプ、1つ優れたデータアナリスト/データサイエンティストを専門とするエンタープライズレベルの実戦プロジェクト。プロジェクトの経験は、履歴書の履歴書になります!

私たちのプロジェクトから、約200人の学生が卒業し、大手企業のデータポジションを獲得しました。

合宿の参加者は、次の成果を得ました。

真の意味での「データとモデルを使用してマーケティングの最も重要な問題を解決する」経験。
SQL、R、Tableau など、最も人気のあるデータ処理言語に精通し、これらのスキルを使用して実用的な問題を解決します。
Media/Advertising Industry のビジネス意識を大幅に改善し、異なるメディアチャネルの広告キャンペーンの異なるビジネス指標に対する異なる収益率 (ROI) と有効性 (Effectiveness) に精通し、マーケティングキャンペーンを「マーケティング効果」の視点から捉え、大手企業のマーケティング部門と消費者インサイト部門の痛みを理解することを学ぶ。
学校の宿題の枠組みから飛び出し、実際のビジネス状況と実際の作業の実戦ケースを開始します。キャンパスを実際の作業にシームレスに接続します。学習した Analytics の考え方を他のシナリオに一般化し、Case Study に直面してシステム解決を確立します。
リフトプロジェクトは、Presentation のスキルを示し、生データから意味のあるストーリーを掘り起こす方法を学びます。お客様の実際の問題を解決し、Business KPI を向上させる。
プロジェクトが完了すると、コーチングは、この素晴らしいプロジェクトの背景を使用して最も印象的な履歴書を作成するのに役立ちます。

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Reference: https://medium.com/swlh/consumer-behavior-analysis-click-or-not-6092491a89a2

コンパイル | Ran & Jiaojie

校正|Joy

画像 | インターネット公開リソースから、著作権は元の著者に属しています

タイポグラフィ | クレア

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