Vastaustodennäköisyys osana otanta-asetelmaa : markkinoinnin kohdentaminen asiakastiedon avulla

Show full item record

Permalink

http://hdl.handle.net/10138/17547
Title: Vastaustodennäköisyys osana otanta-asetelmaa : markkinoinnin kohdentaminen asiakastiedon avulla
Author: Hakola, Katja
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Social Studies
Date: 2010-09-17
URI: http://hdl.handle.net/10138/17547
Thesis level: master's thesis
Abstract: Kilpailuetu syntyy yritykselle silloin, kun se osaa käyttää hallussaan olevaa tietoa ja soveltaa sitä. Asiakasanalyyseillä jalostetaan tieto asiakastietämykseksi. Analyysien avulla yritys pystyy palvelemaan asiakkaitaan paremmin ja tehokkaammin sekä hankkimaan palveluilleen ja tuotteilleen oikean kohderyhmän. Suoramarkkinoinnissa oikea kohderyhmä on kampanjan onnistumisen edellytys. Kampanjan tuloksia ja tehoja pyritään maksimoimaan. Koska kohderyhmän koko on rajattu, pyritään mahdollisimman suuren tilausprosenttiin. Kannattavuusrajan avulla johdetaan kriittinen tilausmäärä ja kriittinen vastausprosentti. Kannattavuusraja on se piste, jossa kampanjan tuotot ja kulut ovat yhtä suuret. Jotta kampanjalla päästään vähintään tuohon kannattavuusrajaan, pyritään tarkentamaan kohderyhmää ja ennustamaan vastaustodennäköisyyttä. Vastaustodennäköisyys mallinnetaan aiemman markkinointituloksen perusteella. Halutusta perusjoukosta voidaan valita kohderyhmä toivottujen vastauksien lukumäärän perusteella, jolloin odotettu osuus vastauksia estimoidaan tehdyn mallin avulla. Kohderyhmä poimitaan rekisteristä, jossa yksiköiden pisteytys voidaan toteuttaa mallin mukaan. Mallia voidaan hyödyntää rekistereihin, joista mallin muuttujat löytyvät. Puuttuvaa tietoa pyritään ehkäisemään otantakehikon huolellisella määrittelyllä. Otantakehikon virheestä aineistoon voi tulla yksiköitä, joita ei ollut tarkoitus poimia tai otoksen ulkopuolelle jää osa kohderyhmästä. Vastauskato johtuu siitä, ettei vastaajaa ole tavoitettu, tai vastaaja on tavoitettu, mutta hän ei kykene tai halua vastata. Itse otos kohderyhmän saavuttamiseksi voidaan tehdä perinteisesti satunnaisotannalla tai käyttämällä ositettuja otoksia tai useampiasteista otantaa. Erityisesti otos, joka käyttämällä jo olemassa olevaa tietoa kohderyhmästä, voidaan tehdä painottamalla yksiköitä vastaustodennäköisyyden mukaan. Jos taas kohderyhmä on vaikeasti saavutettavissa, hyödynnetään adaptiivista otantaa tai vastaajavetoista otantaa, jolloin seuraavat yksiköt valikoituvat otokseen edellisten otosyksiköiden perusteella. Esimerkkinä käytettävä asiakasdata pyritään pisteyttämään, jotta löydettäisiin ne kuluttajat, jotka todennäköisimmin reagoisivat yrityksen markkinointiin. Yrityksen keräämässä rekisterissä on tieto, kuka tuotteen on ostanut, ja kuka on tilannut lisätietoja. Vastaustodennäköisyys on mallinnettu logistisen regressioanalyysin avulla. Mallin muuttujat on saatu asiakasrekisteristä sekä Väestötietojärjestelmästä niiltä osin kuin se lain mukaan on sallittu. Asiakasaineistosta on otettu otoksia mallin estimointia varten sekä sen jälkeen poimittu otoksia samasta perusaineistosta. Mallin tarkoitus on järjestää koko aineisto paremmuusjärjestykseen vastaustodennäköisyyden mukaan. Otos on poimittu järjestetystä aineistosta todennäköisyyden mukaan parhaimmasta alkaen. Mallien tehokkuutta on verrattu satunnaisotoksen avulla saatuun tulokseen. Työssä käytetyt tärkeimmät lähteet: Groves, Dillman, Eltinge ja Little (2002) (toim.). Survey Nonresponse. John Wiley & Sons, Inc. Laaksonen (2003). Traditional and New Techniques for imputation. Statistics in Transition. Särndal, Wretman ja Swensson (1992)
Subject: todennäköisyys
otanta
estimointi
Discipline: Statistics
Tilastotiede
Statistik


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
abstract-fin.pdf 4.549Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record