Задача 3

Задача 3:

в чем различие между статистиками Affinity Index, Conversion Index, Index T/U?

В Galileo есть три статистки, которые, по сути, обозначают одно и то же
(индекс соответствия целевой группе), но используются в разных случаях -
Affinity Index, Index T/U, Conversion Index.

1) Affinity Index

Affinity Index доступен в инструментах Cross Table, Geographical map.

Affinity Index используется для оценки различий в структуре целевой группы по сравнению с населением в целом.

Пример использования Affinity Index:

Постройте Cross Table:
на ось (‘Add Column’) добавьте целевую группу (например, ‘Типы потребителей пива: Heavy’), на ось (‘Add Row’) добавьте характеристики, по которым необходимо проанализировать отличия целевой группы от населения (например, пол, возраст, занятость, образование).

Affinity Index рассчитывается следующим образом:

Col % (в колонке ‘Типы потребителей пива: Heavy’) * 100

Col % (в колонке ‘Total’)

Среднее значение Affinity Index = 100.

Значение Affinity Index >100 означает, что данная характеристика более ярко выражена в целевой группе, чем во всем населении.

Значение Affinity Index <100, означает, что данная характеристика менее ярко выражена в целевой группе, чем во всем населении.

!!! Незначительными отклонениями можно пренебречь. Так, о группах, значения Affinity Index которых близки к 100 (от 85 до 115), можно сказать, что они одинаково выражены как в целевой группе, так и во всем населении.

Affinity Index для ‘Heavy потребителей пива’ в группе мужчин = 175.

Доля мужчин в группе ‘Heavy потребители пива’ * 100 78,8 % * 100 = 175

Доля мужчин во всем населении (‘Total’) 44,9 %

Вывод. Для мужчин более характерно частое потребление пива, чем для населения в целом. Вероятность встретить мужчину в группе ‘Heavy потребители пива’ выше вероятности встретить мужчину во всем населении.

!!! КАК ДЕЛАТЬ НЕПРАВИЛЬНО !!!

Если при построении Cross Table поместить целевую группу в строчку ‘Audience’ над таблицей (а не внутрь таблицы, как это проиллюстрировано в предыдущем примере), то Affinity Index во всех группах примет среднее значение 100.

2) Conversion Index

Conversion Index доступен в инструментах Cover Table, Trend Cover Table.

Conversion Index используется для того, чтобы оценить различия в структуре аудитории издания и населения в целом.

Пример использования Conv. Index:

Постройте Cover Table:
на ось (‘Media edge’) добавьте издание, на ось (‘Add Row’) добавьте характеристики, по которым необходимо проанализировать отличия структуры издания от структуры населения (например, пол, возраст, занятость, образование).

Conv. Index рассчитывается следующим образом:

% of Cover (в колонке ‘Издание А’) * 100

% of Cover (в колонке ‘Total’)

Среднее значение Conv. Index = 100.

Значение Conv. Index >100 означает, что данная характеристика более ярко выражена в аудитории издания, чем во всем населении.

Значение Conv. Index <100, означает, что данная характеристика менее ярко выражена в аудитории издания, чем во всем населении.

!!! Незначительными отклонениями можно пренебречь. Так, о группах, значения Conv. Index которых близки к 100 (от 85 до 115), можно сказать, что они одинаково выражены как в аудитории издания, так и во всем населении.

Conv. Index для Издания А в группе женщин = 155.

Доля женщин в Издании А * 100 82,1 % * 100 = 155

Доля женщин во всем населении (‘Total’) 52,9 %

Вывод. Для женщин более характерно читать Издание А, чем для населения в целом.
Вероятность встретить женщину среди читателей Издания А выше вероятности встретить женщину среди всего населения.

!!! КАК ДЕЛАТЬ НЕПРАВИЛЬНО !!!

Если при построении Cover Table поместить соц-дем характеристику в строчку ‘Audience’ над таблицей (а не внутрь таблицы, как это проиллюстрировано в предыдущем примере), то Conv. Index примет среднее значение 100.

3) Index T/U

Index T/U доступен в инструментах Ranker, Planner, Optimizer, Cover Table, OTS Table, Duplication Table, Cover Build Up Table, Trend Cover Table.

По смыслу Index T/U аналогичен Conversion Index – т. е. позволяет оценить, насколько целевая группа более ярко выражена в аудитории издания по сравнению с населением в целом.

Пример использования Index T/U:

Постройте Ranker:
внутрь таблицы добавьте необходимые издания, в строчку ‘Audience’ над таблицей поместите целевую группу (например, студенты, учащиеся).

Index T/U рассчитывается следующим образом:

Composition * 100

Target Audience size %

Среднее значение Index T/U = 100.

Значение Index T/U >100 означает, что целевая группа более ярко выражена в аудитории издания, чем во всем населении.

Значение Index T/U <100, означает, что целевая группа менее ярко выражена в аудитории издания, чем во всем населении.

!!! Незначительными отклонениями можно пренебречь. Если значение Index T/U близко к 100
(от 85 до 115), можно сказать, что целевая группа одинаково выражена как в аудитории издания, так и во всем населении.

Index T/U для Издания C в целевой группе ‘студенты, учащиеся’ = 268.

Доля студентов, учащихся в Издании C * 100 17,9 % * 100 = 268

Доля студентов, учащихся во всем населении 6,7 %

Вывод. Для студентов, учащихся более характерно читать Издание С, чем для населения в целом.
Вероятность встретить студента среди читателей Издания С выше вероятности встретить студента среди всего населения.

!!! КАК ДЕЛАТЬ НЕПРАВИЛЬНО !!!

Если Вы не добавили соц-дем группу в строчку ‘Audience’, то Index T/U для всех изданий примет среднее значение 100.

ВНИМАНИЕ!!!

Примеры использования Conv. Index и Index T/U в Cover Table.

Пример A: если поместить соц-дем группу внутрь таблицы, то будет рассчитываться статистика Conv. Index, а Index T/U для всех изданий будет = 100.

Пример B: если поместить соц-дем группу в строчку ‘Audience’ над таблицей, то будет рассчитываться статистика Index T/U, а Conv. Index для всех изданий будет = 100.

!!! Значения Conv. Index в Примере А равны значениям Index T/U в Примере B.