市場區隔技術 — AID、MAID和CHAID
「自動互動檢視法(Automatic Interaction Detector, AID)」,又稱「自動交互偵測法」,它是由密西根大學(University of Michigan)的桑奎斯特(J.A. Sonquist)與摩根(J.N. Morgan)於1963年所創立。
依據我國國家教育學院「教育大辭書」的解釋,自動互動檢視法的目的在於將一個大群體逐漸分割成較小的群體,並採二元化分割方式進行。
AID適用於單一應變數(Y),其尺度為計量尺度(metric scale),如區間(interval)或是比例(ratio)。以及多個自變數(X),其尺度可以是任何尺度,包括計量尺度與非計量尺度(Nonmetric scale),如名目(nominal)、順序(ordinal)。
AID技術會搜索每個自變數,以找到最佳的二元拆分方法(類似樹狀圖),而最重要的預測變數即為樹中的第一個節點,然後反覆這個過程,直到剩餘的變數再也無法提高預測準確性為止。
我們以圖1某家速食餐店的客戶資料為例。
資料來源:Boyd, Westfall, and Stasch (1985), Marketing research, 6th ed. Homewood, IL: Richard D. Irwin, Inc., 618.
第一層:婚姻狀況是最重要的變數,單身者共141人,每月平均用餐次數為7.97次;已婚者154人,平均用餐次數為2.83次。
第二層:在單身者裡,藍領85人,每月平均用餐次數為10.18次;白領56人,每月平均用餐次數為5.03次。而已婚者裡,兩個以上孩子的共94人,每月平均用餐次數為5.39次;一個以下或沒有孩子的共50人,每月平均用餐次數為1.86次。
第三層:消費者中為藍領的人,有63位年收入低於15,000美元,每月平均用餐次數為14.32次;有22位年收入高於15,000,每月平均用餐次數為8.11次。而在擁有兩個以上孩子的人裡,年紀低於45歲的有49人,每月平均用餐次數為7.23次;年紀高於45歲的有45人,每月平均用餐次數為4.51次。
透過AID分析,我們可以將顧客進行區隔,同時根據每月平均用餐次數進行排序,找出用餐次數最多的那一群,而他們也就是餐廳經理最需要進行行銷和廣告的那一群。
AID的優點,在於模型輸出的簡單性,讓它很容易解讀與解釋,但其限制在於,比較適合做為一種初步篩選變數的方法。基本上建議將AID作為變數的篩選程序之一,以識別可能很重要的變數有哪些。
到了晚近,隨著學界與業界的需求增加,開始有了多變量自動互動檢視法(Mutlivariate Automatic Interaction Detector, 簡稱MAID)的出現。簡單來說,MAID是AID的擴展,不同之處在於MAID一次可以使用多個應變數(Dependent variable),這讓AID的使用範圍更擴大,而其則是由吉洛和雪莉(Gillo & Shelly, 1974)在MAID這一領域開創了先河。
最後,是卡方自動交互檢測(Chi-squared Automatic Interaction Detector, 簡稱CHAID)。CHAID是一種基於AID(自動互動檢視法)所發展的決策樹技術,由南非的戈登‧卡斯(Gordon V. Kass)於1980年所發表。常見的決策樹演算法包括:ID3、C4.5/C5.0、QUEST、CHAID以及CART算法等,CHAID是其中之一。
值得注意的是,以上這些技術,對於樣本數量的要求都很高。根據學者多伊爾(Doyle)和芬威克和(Fenwick)的估計,AID至少需要超過2,000名以上的樣本比較為適合。不過,這樣的問題在「大數據」盛行的今天,大部分已獲得解決,這也是為何CHAID決策樹被許多研究者使用的原因之一。
作者:蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)、羅凱揚(台科大企管系博士)
繪圖者:黃亭維
您可能有興趣:
全台最多商務應用的Python基礎課程:
2020課程地圖:
AI行銷學講座:
實體課程:
線上課程:
精選好書:
🏆狂賀!國內第一本「股票小祕書」專書
獲天瓏書局【暢銷排行榜 — 第 ⑦ 名!!】
附上購書網址~ 國外的朋友也可以使用博客來與金石堂的通路轉運到國外哦~!