Rを用いたブランドスイッチ(遷移)に関する統計分析

そういえば、マーケティング関連の分析手法を記事にしたことがなかったので、少しずつ記事にしていこうと思います。

今回はブランドスイッチングに関する分析です。

・ブランドスイッチについての説明
・ブランドスイッチの可視化(他サイトさんに丸投げ)
・強制的ブランドスイッチングについて

の3本立てで説明していきます。

ブランドスイッチ(遷移)

ブランドAを買っていた消費者が、別のブランドBを買うようになることをブランドスイッチと呼びます。

例えば、

カルビーのポテトチップスを買っていた消費者が、ある時からコイケヤのポテトチップスを気に入って、コイケヤばかり買うようになる

ずっとdocomoの携帯を使っていた消費者がauに乗り換える

このように、消費者は時に気に入っていた商品の購入をやめて、別の競合に移ってしまうことがあるわけです。

自分が何か商品を作っている企業だとして、競合企業の商品に消費者が移っていったら大問題ですよね。

それを事前に防いだり、いち早く察知したりするためにはデータを分析する必要があるわけです。

R

分析ツールはRを使っていきます。

↓Rのインストールや基本操作はここが参考になります。
統計分析フリーソフト「R」

ブランドスイッチの確認

自社の製品でスイッチが起こっているかどうかはGmiscパッケージのtransitionplot関数で簡単に確認することが出来ますので、実例と参考サイトを交えてまとめてみることにします。

必要なデータ

具体的には次のような形式のデータが必要になります。
f:id:bananarian:20181003140130p:plain

これは、1~6という消費者のポテチの購買データで、1回目の購入と2回目の購入に関するものです。
1回目の購入と2回目の購入が異なっていれば、一度お試しで買ったあとにスイッチが発生したと考えることが出来そうです。

まあ当然、1回目2回目で2種類を検討した後にどっちを定期購入するか決める消費者もいると思うので、これはあくまでわかりやすい具体例と捉えておいてください。実際の分析はもっと柔軟にデータを見るべきです。

で、この分析を試すのに好都合なデータをRで取ってくることが出来て、それがこちらのKetchupデータになります。

library(mlogit)
library(Gmisc)
library(grid)
data("Ketchup", package = "mlogit")
d = Ketchup

> head(Ketchup)
  Ketchup.hid Ketchup.id Ketchup.choice price.heinz price.hunts price.delmonte price.stb
1           1          1          heinz        1.19        1.39           1.49      0.89
2           1          2          heinz        0.99        1.36           1.39      0.95
3           1          3          hunts        1.46        1.43           1.49      0.99
4           1          4          hunts        1.46        1.43           1.45      0.99
5           1          5            stb        1.46        1.36           1.39      0.95
6           2          1          heinz        0.99        1.36           1.47      0.95

この辺の分析は下のサイトが全てやってくださっているので、説明は下のサイトをご覧ください
RのtransitionPlot関数を用いた遷移図の作成 - データ分析がしたい

体裁が悪いのでとりあえず上のサイトさんのコードだけズラズラと書いておくとこんな感じ。

d = Ketchup												
d[,2] = Ketchup[,2] - 1									
dat = merge(Ketchup,d,by=c("Ketchup.hid","Ketchup.id"))	
dat = dat[dat$Ketchup.id == 1,] 							
dat2 = data.frame(choice1 = dat$Ketchup.choice.x, choice2 = dat$Ketchup.choice.y)	
trans_mat = table(dat2)

要は何をしたのかというと、こういうデータを作っています。

> head(dat2)
  choice1 choice2
1   heinz   heinz
2     stb     stb
3   heinz   hunts
4   heinz   heinz
5   hunts   hunts
6   hunts   hunts

さっきのポテチの例と一緒ですね。この形のデータが出来たら可視化してみましょう。

可視化

transitionPlot(trans_mat,
               overlap_add_width=1,type_of_arrow="gradient",
               min_lwd = unit(0, "mm"), max_lwd = unit(15, "mm"),cex=1.5)