Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RでPSM分析
Search
bob3bob3
October 18, 2024
Marketing & SEO
1
270
RでPSM分析
RでPSM分析。
Van Westendorp's Price Sensitivity Meter.
bob3bob3
October 18, 2024
Tweet
Share
More Decks by bob3bob3
See All by bob3bob3
Rでコンジョイント分析 2024年版
bob3bob3
0
1.3k
『改訂新版前処理大全』の話と Apache Parquet の話 #TokyoR
bob3bob3
0
1.1k
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
560
『データ可視化学入門』をPythonからRに翻訳した話(増強版)
bob3bob3
0
500
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
580
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
2k
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
bob3bob3
2
570
パーマーステーションのペンギンたち#3 探索的データ分析(EDA)編
bob3bob3
1
720
Redditで遊ぼう #TokyoR 106
bob3bob3
0
730
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
Search Marketing Connect - SXO: Cos’è la Search Experience Optimization? - #SMConnect
sarafernandezseo
0
100
Beyond Borders: Essential Steps for WordPress Multilingual Success
chiaki_kouno
0
140
International SEO Forecasting - How to Determine the Investment Needed and the Potential Returns When Entering New Markets (James Brockbank, International Search Summit 2024)
brockbankjames
PRO
0
870
Google Tag Manager tips that will elevate your analytics game
krmdigitaluk
1
280
Crafting winning internal linking strategies
smp_seo
1
440
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.5k
The End of SEO As We Know It
ipullrank
3
1.6k
BrightonSEO: Lumenlab - Accelerating results with SEO A/B Testing & Edge SEO
koenleemans
2
460
Save months of work using programmatic SEO to create landing pages
vroscow
0
180
Smarter Search Strategies: Diversifying Ad Platforms in the Age of AI
yourppcdoc
1
130
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
5.6k
The State of Global E-commerce SEO - How to Maximize Visibility & Trends to Watch #IntSS
aleyda
2
570
Featured
See All Featured
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
92
6.1k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
24
1.7k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
329
24k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.4k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
16
930
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.7k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
60k
Designing for humans not robots
tammielis
253
25k
Side Projects
sachag
455
42k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
Transcript
RでPSM分析 2024/10/19 Tokyo.R #115 @bob3bob3
高い? 安い? ラーメン1杯が1万円!
高い? 安い? スポーツカーが1万円!
高い? 安い? どっちも同じ1万円なのに高かったり安かったりする。
内的参照価格(グーテンベルグ仮説) • 内的参照価格は価格を判断する基準として用いられる心理的な価格。 ◦ 内的参照価格には幅(区間)がある。 • 消費者は内的参照価格と比較して価格を判断する。 ◦ 販売価格
< 内的参照価格 → 安い! ◦ 販売価格 > 内的参照価格 → 高い! ◦ 販売価格 = 内的参照価格 → 妥当 • 内的参照価格は過去に観察、経験した様々な価格に基づいて形成される。そのた め、内的参照価格は人によって異なる。観察、経験が追加されることで更新され る。 • 商品/サービスを開発するうえで、内的参照価格を把握することはとても大切。
どうやって内的参照価格を把握する? • 個々の消費者の内的参照価格をアンケート調査でうまいこと聞き出したいが、自覚 していない価格の質問は難しい。 • いくつかの方法 ◦ モナディック測定 (Monadic Measurement)
▪ 回答者をいくつかのグループに分け、異なるグループには同じ商品でも異なる価格を提示し て、グループごとに購入意向の違いがあるかを検出する手法。ABテスト、RCT。 ◦ 比較測定 (Comparative Measurement) ▪ コンジョイント分析のように、価格が違う複数の商品のプロファイルの中から好ましいものを 選ぶ手法。 ◦ 自己申告式測定 (Declarative Measurement) ▪ 回答者に価格を直接質問する手法。代表的な調査・分析法が PSM分析。
PSM分析のための質問 • いくらから「安すぎて品質が疑わしい」と思いますか。 ◦ 非受容最低価格、too cheap • いくらから「安い」と思いますか。 ◦
受容最低価格、cheap • いくらから「高い」と思いますか。 ◦ 受容最高価格、expensive • いくらぐらいから「高すぎて買えない」と思いますか。 ◦ 非受容最高価格、too expensive
回答データ例 • 人工データ(ラーメン) ◦ tch:安すぎ ◦ ch:安い ◦ ex:高い ◦
tex:高すぎ
回答の分布を確認
PSM分析のやり方 1. 各回答の累積度数を算出。流儀が2つ。 a. 原論文:「高い」「高すぎ」は安いほうから累積。「安い」「安すぎ」は高い ほうから累積。 b. 現在の主流:「高い」の反転と「安すぎ」は高いほうから累積。「安い」の 反転と「高すぎ」は安いほうから累積。 2.
折れ線グラフにして、交点の価格を求める。 a. Accepted Price Range(受容価格帯) b. Indifference Price Point(妥当価格、妥協価格) c. Optimal Price Point(理想価格、最適価格、浸透価格)
RでPSM分析 以前、自分で書いたがtidyverseが出現する前だし関数化もしてない……
pricesensitivitymeterパッケージで手軽に実行(1) library(ggplot2) library(pricesensitivitymeter) # 再現性のための乱数種固定 set.seed(1234) # デモ用回答データの生成。ラーメン想定 data_psm_demo <-
data.frame( tch = round(rnorm(n = 250, mean = 290, sd = 40), digits = -1), # Too cheap ch = round(rnorm(n = 250, mean = 390, sd = 80), digits = -1), # Cheap/Good Value ex = round(rnorm(n = 250, mean = 1000, sd = 160), digits = -1), # Expensive/High Side tex = round(rnorm(n = 250, mean = 1500, sd = 320), digits = -2) # Too expensive )
pricesensitivitymeterパッケージで手軽に実行(2) # PSM分析実行 output_psm_demo1 <- data_psm_demo |> psm_analysis( data =
_, toocheap = "tch", cheap = "ch", expensive = "ex", tooexpensive = "tex" ) # 結果サマリー output_psm_demo1 |> summary() Van Westendorp Price Sensitivity Meter Analysis Accepted Price Range: 330 - 1160 Indifference Price Point: 600 Optimal Price Point: 380 --- 200 cases with individual price preferences were analyzed (unweighted data). Total data set consists of 250 cases. Analysis was limited to cases with transitive price preferences. (Removed: n = 50 / 20% of data)
pricesensitivitymeterパッケージで手軽に実行(3) # 描画 psm_plot(output_psm_demo1) + labs( x = "Price", y
= "Share of Respondents (0-1)", title = "Example Price Sensitivity Meter Plot", caption = "Shaded area: range of acceptable prices\nData: Randomly generated") + scale_x_log10() + theme_minimal()
Enjoy!