Комментарии 2
1. А у предпочтений сильны разброс? Если выборка 50 000 чеков, 25001 чек с определнной водой, а 24999 с другой водой, то сказать, что аудитория отдает предпочтение опреденной воде можно, но будет ли то релевантно?
2. Есть ли пересечения у аудитории, если провести анализ в обратную сторону? Возьмем любителей воды такой-то, проведем анализ, будет ли показано, что они предпочитают ту или иную марку автомобиля?
3. Есть ли кейс практического применения полученных данных?
В случае такого распределения предпочтений мы не будем учитывать разницу) аффинитивность рассчитывается по принципу «на сколько процентов чаще бренд встречается в целевой аудитории, чем в случайной». После расчета этой величины выбираются бренды с высокой абсолютной (по модулю) аффинитивностью, отбрасываются редкие бренды и потом получаем результат. В приведенном Вами примере (50к чеков, 25к+1 бренд_1, 25к-1 бренд_2) будет взята выборка минимум десятикратного объема случайных профилей, в которых мы рассмотрим встречаемости бренд_1 и бренд_2. Если распределение в случайной выборке будет такое же, как и в рассматриваемой аудитории 50к, то скорее всего этих брендов в отчете мы даже и не увидим.
Гарантировать не могу, так как даже в обычной жизни «спутниковость» одного бренда к другому - отношение не коммутативное, можно привести пример. К виски какого-то Бренда можно ожидать высокую аффинивность покупки колы, но обратное неверно. К коле покупка виски скорее всего будет редкой.
Да, были такие кейсы, однако они были реализованы нашими партнерами по итогу полученных инсайтов и мы не можем раскрывать детали.
Как мы распознавали бренды в покупках целевой аудитории. Часть 1