Modelos Hierárquicos Bayesianos aplicados ao marketing

• Autor(a) principal: Pederiva, Bárbara
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/93244
• topic: Estatistica bayesiana; Marketing : Comportamento : Consumidor : Pesquisa : Mercado : Planejamento; Marketing; Bayesian hierarchical linear model; Bayesian hierarchical multinomial model; Priori mixing; Blending panel data; Panel data

Em marketing é comum utilizar dados de painel, ou seja, dados em que se têm mais de uma observação para cada unidade amostral os estudos aplicados a esta área possuem objetivos ligados a analisar duas variações de forma conjunta: dentro e entre as unidades amostrais. Deste modo, modelos mais complexos são necessários para melhorar compreensão do comportamento cliente/produto. Assim, vem se tornando comum em marketing o uso de Estatística Bayesiana. Modelos Hierárquicos Bayesianos conseguem trabalhar com os dois principais objetivos dos estudos de marketing: em um primeiro nível são modeladas as variações de produto e no segundo nível da hierarquia as variações entre consumidores. Outro benefício ao utilizar modelos bayesianos em estudos de marketing está em utilizar prioris de mistura, que conseguem captar melhor as variações de dados heterogêneos ou multimodais, por exemplo. O objetivo deste trabalho é apresentar a abordagem bayesiana de modelos hierárquicos aplicados ao marketing. Pretende-se que este texto sirva como material introdutório voltado aos profissionais da área de marketing. Para ilustrar os conceitos bayesianos aplicados ao marketing foram apresentados dois estudos de caso: o primeiro o uso de um modelo linear hierárquico bayesiano e o segundo um modelo multinomial hierárquico bayesiano. Estes são usados para auxiliar na compreensão do comportamento de volume de vendas e na probabilidade de compra. Os modelos foram ajustado utilizando o pacote bayesm do software R, que é um pacote específico para modelagem bayesiana na área de marketng. Ao longo deste trabalho todos os comandos do bayesm necessários para o ajuste do modelo são apresentados.