SPSS直销分析:购买倾向和控制包装检验

2020/09/29 01:48

一、购买倾向（直销-选择方法-选择最有可能购买的联系人）

购买倾向使用测试邮件或先前活动的结果来生成得分。这些得分显示哪些联系人最有可能做出响应。响应字段显示谁对测试邮件或先前活动做出了回应。倾向字段是您要用于预测具有类似特征的联系人将做出反应的可能性的特征。

此方法采用二元Logistic回归构建预测模型。构建并应用预测模型的过程包含两个基本步骤：◎构建模型并保存模型文件。使用数据集构建兴趣结果（通常被称为目标）已知的模型。例如，如果您希望构建可预测谁可能会响应直接邮寄活动的模型，则需要从已包含响应人和未响应人信息的数据集开始。例如，这可能是对一小组客户发送的测试邮件的结果或来自过去类似活动的响应信息。◎应用该模型到其他数据集（其中兴趣结果未知）以获取预测结果。

2、示例。公司直销部门使用测试邮件的结果，为其联系人数据库的其余部分指定倾向得分，他们使用各种人口统计学特征来标识最有可能做出响应和购买产品的联系人。

3、输出：此过程自动在数据集中创建包含检验数据的倾向得分的新字段，以及可用于对其他数据集评分的XML模型文件。可选的诊断输出包括一个整体模型质量图表和一个比较预测响应与实际响应的分类表。

二、控制包装检验（直销-选择方法-比较活动效果）

该方法比较市场营销活动，以检查不同包装或商品之间是否存在显著的效果差异。活动效果通过响应来测量。“活动”字段标识不同的活动，例如，Offer A和OfferB。“响应”字段指示联系人对活动有无响应。在响应被记录为购买金额（例如“99.99”）时选择“购买金额”。在响应只是指示联系人是否正面回应（例如“是”或“否”）时，选择“回应”。

1、示例。公司直销部门想了解新的包装设计能否产生比现有包装更多的正面响应。因此他们发出测试邮件，以确定新包装能否产生明显更高的正响应率。测试邮件包括获得现有包装的控制组和获得新包装设计的测试组。然后比较两组的结果，看看是否存在显著差异。

2、输出：输出包含两个表格，其中一个显示由活动字段定义的每个组的正、负响应计数与百分比，另一个则标识存在明显差异的组。