CHAID 분석 시장 조사

CHAID 세분화 모델 살펴보기

CHAID(Chi-Square Automatic Interaction Detector) 분석은 마케팅 세분화 기술입니다. 범주형 반응 변수 간의 관계를 식별하는 데 유용합니다. 다른 변수 조합에도 적용됩니다. CHAID는 범주형 변수가 많은 데이터에서 패턴을 찾습니다. 세그먼트를 생성한 다음 데이터를 시각적 표현으로 표시합니다.

실제로 우리는 CHAID 분석을 시장 조사 도구로 사용합니다. 우리는 이를 사용하여 다양한 고객 그룹을 분류합니다. CHAID는 마케팅 캠페인에 어떻게 대응할 수 있는지 살펴봅니다. 각 그룹의 속성에 따라 분석합니다. 예를 들어 우리가 마케팅 캠페인을 진행하고 있다고 가정해 보겠습니다. 몇 가지 고객 특성을 알아야 합니다. 예를 들어 지리적 위치, 사회 경제적 지위, 성별이 필요합니다. 이러한 특성은 응답률에 가장 큰 영향을 미칩니다. CHAID 분석을 통해 선택한 변수에 따라 데이터 세트를 분할하는 트리를 구축합니다. 이는 캠페인에 대한 반응 확률에 대한 특성의 영향을 보여줍니다.

시장 세분화 기법으로서의 CHAID

CHAID 분석의 한 가지 장점은 방정식이 포함되어 있지 않다는 것입니다. 대신 시각적이므로 이해하기 쉽습니다. 이는 고려 중인 시장을 간단한 시각적 표현으로 세분화합니다. 예를 들어, 위 이미지에서 하단 노드는 시장 세분화를 나타냅니다. 각 카테고리의 규모나 반응성을 기준으로 시장을 나눕니다. 이러한 세분화를 통해 우선순위에 따라 마케팅 리소스의 순위를 쉽게 지정할 수 있습니다. 주어진 벤치마크에 따른 노드의 응답률을 분석할 수 있습니다. 다음으로 크기에 따라 분석합니다. 이런 방식으로 더 많은 리소스를 할당해야 하는 위치를 결정할 수 있습니다. 응답률이 높은 세그먼트는 낮게 매달린 과일을 나타냅니다. 높은 응답률을 얻을 수 있지만 많은 마케팅 노력이 필요하지 않습니다. 따라서 평균 응답률보다 낮은 세그먼트를 피할 수 있습니다. 이 부문을 마케팅하려면 더 많은 리소스가 필요하며, 얻을 수 있는 보상도 더 적습니다.

CHAID 분석은 분석 연구를 위한 독립 변수 간의 관계를 결정합니다. 기업에서는 이를 예측 도구로도 사용합니다. CHAID 분석을 사용하면 종속 변수 간의 필수 관계를 밝힐 수 있습니다. 여기에는 이전 구매, 빈도, 최신성, 판촉, 가격 및 제품이 포함될 수 있습니다. 이러한 변수는 메일 모집과 같은 시장 캠페인에 대한 반응에 영향을 미칠 수 있습니다. CHAID 회귀 트리를 사용하면 이러한 반응을 쉽게 예측할 수 있습니다.

양적 연구

CHAID 분석을 사용하여 정량적 분석을 수행할 수도 있습니다. 두 변수 간의 연관성을 테스트하여 이를 사용합니다. CHAID 트리를 작성할 때 카이제곱 테스트를 적용합니다. 이러한 방식으로 응답률 예측 변수의 통계적 유의성을 결정합니다. 예를 들어 Bonferroni 수정을 사용하여 오탐지를 설명할 수 있습니다. 따라서 CHAID를 사용한 시장 조사에서는 데이터 마이닝을 위한 회귀 분석을 사용할 수 있습니다. 통계 모델링 및 분석에도 사용할 수 있습니다.