Практическое применение модели
Несмотря на то, что модель является скорее объясняющей, чем прогнозной, органам власти, отвечающих за безопасность продуктов питания, может быть интересно проведение сценарного моделирования для оценки вероятности принадлежности потребителей с определенными характеристиками к той или иной категории. Это актуально, например, когда есть анкетные данные покупателя, по которым можно будет предсказать, на что он больше обращает внимание: на бренд или информацию, и адресовать ему подходящее сообщение. По результатам анализа полученных данных, стоит обратить внимание на то, что наиболее яркие различия наблюдаются между теми потребителями, кто обращает внимание только на бренд и тем, кто обращает внимание только на информацию на этикетке. На бренд ориентируются, прежде всего, небогатые молодые люди, в особенности женщины, не склонные придерживаться здорового питания.
Приведем пример расчета вероятности попадания в каждую из категорий для двух гипотетических покупателей.(табл.18).
Таблица 18
Характеристики гипотетических покупателей
Покупатель А
|
Покупатель Б
|
Женщина (female=1)
|
Мужчина (female=0)
|
20 лет (age=20)
|
50 лет (age=50)
|
Денег хватает только на самое необходимое (питание, оплату квартиры, коммунальных услуг, недорогую одежду) (income=1)
|
Не ощущаем недостатка в средствах, но, например, покупка автомобиля нам недоступна (income=3)
|
Diet_quality =1
|
Diet_quality=3
|
Additives =1
|
Additives=3
|
Brand/Additives =3
|
Brandadditives=1
|
Ad.vbrand=3
|
Advbrand=1
|
Для расчета вероятностей нам необходимы оценки параметров модели, а не показатели Relative Risk Ratio, которые были применены для расчета шансов попадания в ту или иную группу потребителей. (табл.19)
Таблица 19
Оценки параметров спецификации модели №1
Группа, независимые переменные
|
Коэффициент
|
Z - статистика
|
P>z – значимость коэффициента
|
Группа №0 – потребители, ориентирующиеся исключительно на бренд
|
Пол
|
1.111681
|
1.74
|
0.082
|
Возраст
|
-0.1772865
|
-3.14
|
0.002
|
Доход
|
-0.5772201
|
-1.92
|
0.055
|
Качество питания
|
-0.8679414
|
-2.88
|
0.004
|
Отношение к пищевым добавкам
|
-0.6575193
|
-2.54
|
0.011
|
Доверие к бренду
|
0.7479939
|
2.74
|
0.034
|
Реклама бренда
|
0.551706
|
2.12
|
|
Группа №1 – потребители, ориентирующиеся и на бренд и на информацию
|
Пол
|
0.9150459
|
1.9
|
0.058
|
Возраст
|
-0.0526301
|
-2.49
|
0.013
|
Доход
|
-0.222878
|
-1.02
|
0.307
|
Качество питания
|
-0.2611496
|
-1.05
|
0.293
|
Отношение к пищевым добавкам
|
-0.3296271
|
-1.53
|
0.120
|
Доверие к бренду
|
0.2805406
|
1.4
|
0.160
|
Реклама бренда
|
0.3545368
|
1.69
|
0.092
|
Группа №2 – потребители, ориентирующиеся на информацию (эталонная категория)
|
Для расчет вероятность попадания гипотетического потребителя А и Б в группу зависимой переменной, необходимо подставить значения характеристик данных потребителей в уравнение регрессии:
Произведем расчет вероятности для гипотетического потребителя «А»:
 =  655.14
 = 
 655.14/ 1+655.14+15.18=0.97
 15.18/ 1+655.14+15.18=0.03
Исходя из результатов расчетов, можно сделать вывод о том, что гипотетический потребитель «А» с характеристиками:
Пол: женский
Возраст: 20 лет
Уровень дохода: невысокий
Качество питания: не следует принципу здорового питания
Отношение к пищевым добавкам: не избегает покупать продукты питания, содержащие большое количество пищевых добавок
Доверие к бренду: Высокое
Реклама бренда: Подвергающаяся рекламе бренда
с вероятностью 97% при выборе кондитерских изделий ориентируется исключительно на известность торговой марки (бренд).
|
