2008
Kvantitativní charakteristiky modelu pozitivní response marketingové kampaně
ŘEZÁČ, MartinZákladní údaje
Originální název
Kvantitativní charakteristiky modelu pozitivní response marketingové kampaně
Název anglicky
Quantitative chracteristics of positive response model of marketing campaign
Autoři
ŘEZÁČ, Martin
Vydání
2008. vyd. Žilina, Aktuálne marketingové trendy v teórii a praxi, od s. 39-43, 5 s. Aktuálne marketingové trendy v teórii a praxi, 2008
Nakladatel
EDIS - vydavateľstvo Žilinskej univerzity
Další údaje
Jazyk
čeština
Typ výsledku
Kapitola resp. kapitoly v odborné knize
Obor
10103 Statistics and probability
Stát vydavatele
Slovensko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV
RIV/00216224:14310/08:00035248
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
ISBN
978-80-8070-964-8
Klíčová slova česky
giniho koeficient; Lift; skóre; Cílený marketing; K-S statistika
Klíčová slova anglicky
gini coefficient; Lift; Target marketing; K-S statistics; score
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 15. 4. 2009 17:07, Mgr. Martin Řezáč, Ph.D.
V originále
Cílený marketing je jednou z cest jak v současné době odolat stále sílícímu konkurenčnímu tlaku. Pro optimální marketingovou strategii je třeba znát odhad pravděpodobnosti response každého osloveného klienta. Nezbytností je v tomto případě konstrukce modelu odhadujícího tuto pravděpodobnost. Metodologií konstrukce takového modelu existuje celá řada, stejně tak jako různých typů těchto modelů (logistická regrese, neuronové sítě, rozhodovací stromy). Ať je již použita jakákoliv metodoligie konstrukce modelu, vždy je třeba znát jeho kvalitu. Ta se dá výjádřit několika základními kvantitativními charakteristikami, jako je Giniho index, K-S statistika nebo Lift. Na základě těchto charakteristik lze vybrat optimální model a následně určit optimální marketingovou strategii.
Anglicky
The target marketing is a way how to fight off still growing competition pressure at the present time. Concerning the optimal marketing strategy, it is necessary to know an estimate of probability of response for each client. It is the necessity to construct a model estimating this probability. There are many methodologies of construction of such model as well as many types of that models (logistic regression, neural networks, decision trees). No matter what methodology is used, always it is necessary to know the quality of given model. This is possible by expression of several basic quantitative characteristics like Gini index, K-S statistics or Lift. Following these characteristics it is possible to select an optimal model and to appoint the optimal marketing strategy.