Segmentacja rynku na podstawie preferencji konsumentów z zastosowaniem modeli klas ukrytych w środowisku R (ebook) Gliwice

Monografia prezentuje współczesne, ilościowe podejście do segmentacji rynku oparte na modelach klas ukrytych (LCA), podkreślając ich potencjał w badaniach marketingowych. Autorzy omawiają kluczowe zagadnienia związane z preferencjami i zachowaniami konsumentów, jak również zagadnienia związane z klasyfikacją i analizą skupień. W części empirycznej przedstawiono przykłady zastosowania LCA z wykorzystaniem pięciu pakietów programu R (LCAvarsel, poLCA, stepmixr, multilevLCA, flexmix), wskazując ich funkcjonalność i przydatność w badaniach rynkowych. Całość publikacji uzupełniają studia przypadków, które krok po kroku ilustrują praktyczne wykorzystanie modeli klas ukrytych w procesie segmentacji rynku opartej na preferencjach konsumentów. Spis treści: Wstęp Zachowania rynkowe konsumentów 1.1. Użyteczność i preferencje w ekonomii neoklasycznej 1.2. Teorie i modele zachowań konsumentów 1.3. Pomiar i analiza preferencji wyrażonych konsumentów 1.4. Modele mikroekonometryczne w badaniach preferencji wyrażonych konsu­mentów Segmentacja rynku 2.1. Pojęcie i kryteria segmentacji rynku 2.2. Metody segmentacji rynku 2.3. Procedura segmentacji rynku 2.4. Segmentacja konsumentów na podstawie preferencji wyrażonych Analiza klas ukrytych w segmentacji konsumentów 3.1. Poziom agregacji danych o preferencjach 3.2. Klasyfikacja i analiza skupień 3.3. Mieszanki rozkładów statystycznych 3.4. Modele klas ukrytych 3.5. Estymacja parametrów w modelach klas ukrytych Analiza preferencji z wykorzystaniem pakietu LCAvarsel 4.1. Informacje podstawowe 4.2. Funkcje i zbiory danych 4.3. Analiza segmentacyjna 4.3.1. Dobór zmiennych do modelu oraz ustalenie liczby klas ukrytych 4.3.2. Analiza postaw i segmentacja z wykorzystaniem modeli klas ukrytych 4.3.3. Analiza postaw i segmentacja z wykorzystaniem modelu regresji klas ukrytych Analiza preferencji z wykorzystaniem pakietu poLCA 5.1. Informacje podstawowe 5.2. Funkcje i zbiory danych 5.3. Analiza segmentacyjna 5.3.1. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modeli z danymi dychoto­micznymi 5.3.2. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modeli z danymi polito­micznymi Analiza preferencji z wykorzystaniem pakietu stepmixr 6.1. Informacje podstawowe 6.2. Funkcje i zbiory danych 6.3. Analiza segmentacyjna 6.3.1. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modelu z danymi binarnymi 6.3.2. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modelu z danymi ciągłymi 6.3.3. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modeli z danymi mieszanymi Analiza preferencji z wykorzystaniem pakietu multilevLCA 7.1. Informacje podstawowe 7.2. Funkcje i zbiory danych 7.3. Analiza segmentacyjna 7.3.1. Analiza postaw i segmentacja z wykorzystaniem modeli jednopoziomo­wych 7.3.2. Analiza postaw i segmentacja z wykorzystaniem modelu wielopoziomo­wego Analiza preferencji z wykorzystaniem pakietu flexmix 8.1. Informacje podstawowe 8.2. Funkcje i zbiory danych 8.3. Analiza segmentacyjna 8.3.1. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem modelu mieszanego 8.3.2. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem wielomianowych modeli logitowych 8.3.3. Segmentacja konsumentów z zastosowaniem warunkowego modelu logi­towego Zakończenie Aneks Literatura Spis rysunków Spis skryptów Spis tabel Abstract