PSM价格敏感度模型分析步骤

PSM(Price Sensitivity Measurement,价格敏感度测量)分析是一种用于确定消费者对产品价格敏感度的市场研究方法。以下是PSM分析的具体示例和步骤,结合SPSSAU(在线SPSS)平台的操作进行说明。

示例背景

某品牌市场部正在对一款500毫升的新饮料产品进行价格调研。通过定性研究确认了6个价格点,分别是2元、3元、4元、5元、6元和7元。市场部团队以问卷形式,对35位目标消费者进行调查,每位受访者均要在“太便宜”“比较便宜”“比较贵”“非常贵”4种态度问题下选择可接受的价格,以获得PSM数据。

数据准备

数据录入格式如下表所示:

PSM分析步骤

第一步:定性研究,确定价格点

通过市场调研和定性研究,确定6个价格点:2元、3元、4元、5元、6元和7元。

第二步:收集数据

通过问卷调查收集数据,每位受访者在每个价格点下选择“太便宜”“

### PSM分析方法的实现与代码示例 PSM(Price Sensitivity Meter)分析是一种用于测量消费者价格敏感度的市场研究工具。以下将详细介绍其技术资料、实现方法以及代码示例。 #### 1. PSM分析的基本原理 PSM方法通过询问消费者对某一产品或服务的价格接受范围,来获取消费者的价格敏感度信息。具体而言,PSM通常会收集以下几个关键数据点:最低可接受价格(Minimum Acceptable Price, MAP)、最高可接受价格(Maximum Acceptable Price, HAP)、最理想价格(Indicated Price, IP)和最期望价格(Acceptable Price, AP)。这些数据可以帮助企业制定更有效的定价策略[^1]。 #### 2. PSM分析的技术实现步骤 在实现PSM分析时,可以采用统计建模的方法来处理数据,并结合编程语言如Python或R完成具体计。以下是基于Python的实现方法: - **数据准备**:首先需要收集消费者的回答数据,包括MAP、HAP、IP和AP。 - **数据分析**:对收集到的数据进行清洗和预处理,确保数据质量。 - **模型构建**:利用倾向匹配得分(Propensity Score Matching, PSM)方法对数据进行分析,评估不同变量之间的关系。 - **结果可视化**:将分析结果以图表形式展示,便于决策者理解。 #### 3. Python代码示例 以下是一个基于Python实现PSM分析的简单示例代码: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设我们有一个包含消费者数据的DataFrame data = pd.DataFrame({ 'MAP': [10, 15, 20, 25, 30], # 最低可接受价格 'HAP': [50, 60, 70, 80, 90], # 最高可接受价格 'IP': [30, 40, 50, 60, 70], # 最理想价格 'AP': [25, 35, 45, 55, 65], # 最期望价格 'Purchase': [1, 0, 1, 0, 1] # 是否购买(1表示购买,0表示未购买) }) # 特征和目标变量 X = data[['MAP', 'HAP', 'IP', 'AP']] y = data['Purchase'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测倾向得分 data['Propensity_Score'] = model.predict_proba(X)[:, 1] # 输出倾向得分 print(data[['MAP', 'HAP', 'IP', 'AP', 'Propensity_Score']]) ``` 上述代码展示了如何使用逻辑回归模型倾向得分,并将其添加到原始数据集中[^2]。 #### 4. 结果解释 通过计每个消费者的倾向得分,可以进一步分析不同价格区间内的消费者行为模式。例如,可以通过匹配具有相似倾向得分的消费者群体,来评估价格变化对购买决策的影响。 --- ###
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