r - 如何使用 R 创建 ADBUDG 经济营销模型

Question

所以我正在尝试重新创建 this blog post ，但是作者并没有给出非常详细的与R一起使用的步骤。

所以，我有this set of data其中包含电子商务网站的总付费搜索支出、品牌支出、非品牌支出、付费点击(简单标记为点击)、自然访问、总访问、访问者和交易。

我尝试自己完成第一部分，并得到以下输出:

> fit <- lm(organic.visits ~ visits + clicks +visitors + transactions, data=mydata)
> summary(fit)

Call:
lm(formula = organic.visits ~ visits + clicks + visitors + transactions, 
    data = mydata)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-5916.6 -1100.9  -237.4   811.6  8444.0 

Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  7028.56997  502.55911  13.986  < 2e-16 ***
visits          1.15842    0.04406  26.295  < 2e-16 ***
clicks          0.46578    0.09884   4.712 3.39e-06 ***
visitors       -1.13322    0.04442 -25.513  < 2e-16 ***
transactions   -1.11505    0.19823  -5.625 3.49e-08 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1903 on 399 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8236,    Adjusted R-squared:  0.8219 
F-statistic: 465.8 on 4 and 399 DF,  p-value: < 2.2e-16

首先:我想知道我这样做是否正确，或者是否有更好的方法。

第二:我想知道如何进行帖子的第二部分，即 ADBUDG 经济营销模型。我试图在网上搜索，但没有发现任何有用的东西可以帮助满足完成这部分分析。作者没有给出任何关于如何做到这一点的指导。

Answer 1

首先，您需要将自然搜索点击次数设置为自变量(位于“~”左侧)，并将其他变量作为因变量(其中付费搜索点击次数应该是其中之一)。

然后查看付费搜索点击的估算值，了解它们对自然搜索的影响。

要找到 ADBUDG 模型参数的最佳估计，您需要使用某种求解器。首先创建方程 (b + (a-b) * Spend^c/(d + Spend ^ c))，然后通过从实际值中减去 ADBUDG 预测来计算每个点的误差。然后，您可以使用 Excel 的求解器或 R 中的求解器来找到使总平方误差最小的 a、b、c 和 d。

a 给出上限，b 给出基于数据的下限。