丹尼尔·拜尔;莎拉·弗罗斯特 通过图像数据分析和分类,将品牌混淆与广告相似性和品牌优势联系起来。 (英语) Zbl 1414.62495号 高级数据分析。分类。,ADAC公司 12,第1号,155-171(2018). 小结:当消费者接触到品牌a的广告,但认为是针对品牌B的广告时,就会发生品牌混淆。如果更多的消费者在这个方向上感到困惑,而不是在另一个方向上(假设B的广告是针对a的),这种不对称性对a来说是不利的。因此,必须检查广告的混淆可能性和结构:一个消费者样本接触一个广告样本。对于每个广告,消费者必须详细说明他们对广告品牌的猜测。然后,使用MDS或双模聚类对收集的数据进行聚合和分析。本文将这种方法与应用图像数据分析和分类的新方法进行了比较:广告的混淆潜力和结构与广告之间的特征距离有关,为了模拟不对称效应,还与广告品牌的优势有关。本文介绍了德国啤酒市场的应用实例,结果令人鼓舞。 引用于1文件 MSC公司: 62第20页 统计学在经济学中的应用 62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面) 62华氏35 多元分析中的图像分析 关键词:品牌混淆;混淆实验;图像数据分析与分类;多项式logit模型;双模层次聚类分析 软件:冲浪;IMADAC公司;EMD公司;SIFT公司;QBIC公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Baier}和\textit{S.Frost},高级数据分析。分类。,ADAC 12,编号1,155--171(2018;Zbl 1414.62495) 全文: 内政部 参考文献: [1] 拜尔,D。;丹尼尔,我。;Gaul,W.(编辑);Geyer-Schulz,A.(编辑);Schmidt-Thieme,L.(编辑);Kunze,J.(编辑),营销目的的图像聚类,487-494(2012),柏林·doi:10.1007/978-3-642-24466-749 [2] Baier D、Daniel I、Frost S、Naundorf R(2012)《营销中的图像数据分析和分类》。高级数据分析分类6(4):253-276·Zbl 1256.62003年 ·doi:10.1007/s11634-012-0116-0 [3] Bay H、Ess A、Tuytelaars T、Van Gool 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