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
230
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
1.1k
『改訂新版前処理大全』の話と Apache Parquet の話 #TokyoR
bob3bob3
0
880
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
510
『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
460
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
540
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
1.8k
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
bob3bob3
2
530
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
650
Redditで遊ぼう #TokyoR 106
bob3bob3
0
690
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
brightonSEO 2024: How to Relaunch a Website without Ruining SEO
tinareis
0
400
Crawling, Indexation and Logfiles
andorpalau
1
270
BrightonSEO 2024 - Copy that Converts - Tasmin Lofthouse
fikadigital
1
170
Topical Authority in the Age of Entity SEO - BrightonSEO San Diego
felipebazon
0
140
Folashade Uba
folashadeuba
0
190
Rachel Anderson - Gaining Velocity: Building SEO into a Continuous Development Process
techseoconnect
PRO
0
180
Tactics vs strategy: why SEO’s shouldn’t focus on industries
petervz
0
170
Is Quality Score Dead or Alive? A BrightonSEO Dive
yourppcdoc
1
180
Backstage of Enterprise Conference
taijihagino
PRO
1
170
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandezseo
1
1.1k
JavaScript SEO Training (WTS, Sitebulb, Gray Dot) - Session #1 Understanding JS SEO
graydotco
0
410
Going through Google Latest Search Updates - SimilarWeb Webinar
aleyda
0
520
Featured
See All Featured
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
68
10k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
160
15k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
9
440
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
47
7.3k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
27
3.6k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
100
18k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.1k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
137
6.8k
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!