🎓 第5章：顧客選好と選択モデル
第5章 顧客選好と選択モデル
消費者は、複数の選択肢の中から「いちばん良い」と感じたものを選びます。本章のテーマは、この選択行動を確率モデルで表し、観測された選択データから選好（何をどれだけ重視するか）を逆算すること——いわゆる離散選択モデルです。出発点はランダム効用モデル（RUM）で、効用最大化と極値分布の誤差から多項ロジット（MNL）の選択確率（ソフトマックス）が導かれます。これを製品の属性評価に当てはめたのがコンジョイント分析で、各属性水準の部分効用・支払意思額（WTP）・市場シェアのシミュレーションが得られます。出口は、価格・製品設計・ポートフォリオの意思決定です。第3章で扱った需要を、こんどは個人の選択レベルから組み立て直す章だと考えてください。
トピック一覧
- 離散選択モデル（多項ロジット・MNL） — 標準
- コンジョイント分析（部分効用・WTP・市場シェア） — 標準
- 選好の異質性（混合ロジット・階層ベイズ） — 標準
関連章
- 第3章 需要と価格（価格は選択の主要属性で、WTPは価格設定に直結する）
- 第6章 セグメンテーション（選好の違いで顧客を分ける——異質性をグループとして捉える発想）
- 第7章 実験と因果推論（申告された選好と実際の購買の乖離を、実験で確かめる）
- ソフトマックス／ロジスティック回帰の推定論は統計・機械学習テキスト、選好の異質性を確率分布で扱う混合ロジット・階層ベイズはベイズ統計テキストにあり、重複させず wikilink で参照します。