การวิจัยตลาดการวิเคราะห์ CHAID

ค้นพบแบบจำลองการแบ่งส่วน CHAID

การวิเคราะห์ CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) เป็นเทคนิคการแบ่งส่วนการตลาด มีประโยชน์สำหรับการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการตอบสนองตามหมวดหมู่ นอกจากนี้ยังใช้ได้กับชุดค่าผสมอื่นๆ ของตัวแปรอีกด้วย CHAID ค้นหารูปแบบในข้อมูลที่มีตัวแปรเชิงหมวดหมู่จำนวนมาก โดยจะสร้างส่วนต่างๆ แล้วนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ

ในทางปฏิบัติ เราใช้การวิเคราะห์ CHAID เป็นเครื่องมือในการวิจัยตลาด เราใช้มันเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้ากลุ่มต่างๆ CHAID พิจารณาว่าพวกเขาจะตอบสนองต่อแคมเปญการตลาดอย่างไร วิเคราะห์ตามคุณลักษณะของแต่ละกลุ่ม ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรากำลังดำเนินแคมเปญการตลาด เราจะต้องทราบคุณลักษณะบางอย่างของลูกค้า เช่น เราจำเป็นต้องมีที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ สถานะทางเศรษฐกิจและสังคม และเพศ ลักษณะเหล่านี้มีผลกระทบต่ออัตราการตอบกลับมากที่สุด ด้วยการวิเคราะห์ CHAID เราสร้างแผนผังที่แยกชุดข้อมูลตามตัวแปรที่เลือก มันแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของลักษณะต่อความน่าจะเป็นของการตอบสนองต่อแคมเปญ

CHAID เป็นเทคนิคการแบ่งส่วนตลาด

ข้อดีประการหนึ่งของการวิเคราะห์ CHAID คือไม่มีสมการ แต่เป็นภาพทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น โดยจะแบ่งกลุ่มตลาดภายใต้การพิจารณาด้วยการแสดงภาพที่ตรงไปตรงมา ตัวอย่างเช่น ในภาพด้านบน โหนดด้านล่างแสดงถึงการแบ่งส่วนตลาด มันแบ่งตลาดของคุณตามขนาดหรือการตอบสนองของแต่ละหมวดหมู่ การแบ่งส่วนดังกล่าวทำให้ง่ายต่อการจัดอันดับทรัพยากรทางการตลาดตามลำดับความสำคัญ คุณสามารถวิเคราะห์อัตราการตอบกลับของโหนดตามเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดได้ ต่อไปก็วิเคราะห์ตามขนาด ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถกำหนดได้ว่าจะต้องทุ่มเททรัพยากรเพิ่มเติมในส่วนใด กลุ่มที่มีอัตราการตอบกลับสูงกว่าแสดงถึงผลลัพธ์ที่แขวนลอยต่ำ พวกเขาจะให้อัตราการตอบกลับสูงแต่ไม่จำเป็นต้องใช้ความพยายามทางการตลาดมากนัก คุณจึงสามารถหลีกเลี่ยงกลุ่มที่มีอัตราการตอบกลับน้อยกว่าค่าเฉลี่ยได้ คุณจะต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มเติมเพื่อทำการตลาดไปยังกลุ่มนี้ และคุณจะได้รับรางวัลน้อยลง

การวิเคราะห์ CHAID เป็นตัวกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระสำหรับการศึกษาเชิงวิเคราะห์ ธุรกิจต่างๆ ยังใช้เป็นเครื่องมือในการทำนายอีกด้วย ด้วยการใช้การวิเคราะห์ CHAID คุณสามารถค้นพบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างตัวแปรตามได้ ซึ่งอาจรวมถึงการซื้อก่อนหน้า ความถี่ ความใหม่ โปรโมชั่น ราคา และผลิตภัณฑ์ ตัวแปรเหล่านี้อาจส่งผลต่อการตอบสนองต่อแคมเปญการตลาด เช่น การชักชวนทางไปรษณีย์ แผนผังการถดถอย CHAID ทำให้ง่ายต่อการคาดการณ์การตอบสนองเหล่านี้

การวิจัยเชิงปริมาณ

You can also use the CHAID analysis to do a quantitative analysis. You use it by testing for association between two variables. You apply Chi-Square tests when building the CHAID tree. In this way, you determine the statistical significance of predictors of response rates. For instance, you can use Bonferroni corrections to account for false positives.  Market research using CHAID can thus use regression analysis for data mining. You can also use it for statistical modeling and analysis.