マーケティングにおける多変量テクニック

マーケティング担当者は、多変量広告を使用して、年齢や収入などの幅広い消費者特性に基づいて、製品を消費者に広告する最善の方法を決定します。 この複雑な広告テクニックは広範囲のテストを採用しており、マーケティングキャンプでのテストのより単純な田口メソッドには全く反対です。 多変量テストプロセスのマーケティング担当者は、広告を優先して実験することが最も一般的です。

多変量テスト

多変量テストは、多変量方法による広告のプロセスを構成します。 基本的に、マーケティング担当者はこの形式のテストを使用して多数の広告を作成し、それらの広告に対してテストを実行します。 消費者の年齢、所得、性別、経歴、産業、興味などの変数に基づいて、これらのテストは各市場に製品を宣伝する最善の方法を決定するのに役立ちます。 多変量法は、消費者のグループに "A"広告と "B"広告を表示し、1組の質問と情報に基づいてこれら2つのオプションに関する情報を生成するA / Bまたはタグチメソッドとは大きく異なります。

広告方法

多変量広告手法は、マーケティング担当者が多変量テストで使用されるデータを収集および分析する方法を構成します。 マーケティングリサーチ会社Decision Analystのために執筆しているMichael Richarmeは、11の多変量広告手法を挙げています。 これらの方法は、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、判別分析、多変量分散分析、因子分析、クラスター分析、多次元尺度法、コレスポンデンス分析、共分散分析、正準変動および構造方程式モデリングです。 多変量広告で使用される方法は、研究者が採用している手法に直接影響します。

テクニック

多変量広告手法は、マーケティングキャンペーンで使用されるデータ収集および分析方法によって異なります。 たとえば回帰分析では、1つの従属変数といくつかの独立変数を管理します。 コーヒーの宣伝に回帰分析を使用する場合、毎週飲むコーヒーの量を従属変数として使用し、消費者の年齢、業界、および性別に依存しない変数を使用することがあります。 その後、アナリストは作成されたデータに基づいて最適な広告方法を探します。 書籍「Marketing Research」の著者であるGC Beriは、多変量広告のビジョン、範囲、および有効性を制限する可能性があるため、1つの方法または一連の手法を他の手法よりも使用しないよう警告しています。

多変量広告の仕組み

基本的に、マーケティング担当者は情報を数字に変換し、これらの数字に基づいてグラフを作成します。 そのようなチャート上の直線、または直線性は、一連の変動を一定の値または従属値に結び付ける強固な傾向を示します。 直線性により、マーケティング担当者は消費者の習慣が消費者とどのように関連しているのか、したがって消費者層に直接話しかける広告を作成する方法を理解することができます。 広告の特定性は、消費者に彼らのために働くものを購入するように説得することを中心に展開します。 多変量テストは、マーケティング担当者がこの情報を入手するのに役立ちます。

Webの広告

多変量広告は、インターネット上で2つの理由で特に一般的です。 第一に、インターネットでは、マーケティング担当者は、多くの国のさまざまなサイトに広告を掲載することによって、本質的にすべての消費者層にアクセスできます。 次に、コンピュータプログラムはWeb広告から直接情報を取得し、多変量手法を使用してそれを分析し、膨大で複雑なデータを生成し、さらに分析を行うことができます。 Webベースの多変量広告技術は、適切なソフトウェアを購入して複数の市場に広告を掲載すること、またはWebマーケティング会社を雇ってこれらすべての調査を行うことにとどまりません。