Bayesian inference in marketing
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಚಯ ಬೇಯೆಸ್ನ ಪ್ರಮೇಯವು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೂಲಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಗಣಿತದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವದ ನಿಜವಾದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಂಬಿಕೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇಯೆಸ್ನ ಪ್ರಮೇಯದ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲಭೂತ ವಿಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದೊಳಗೆ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದ ಶತಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಥಾಮಸ್ ಬೇಯೆಸ್, ರಿಚರ್ಡ್ ಪ್ರೈಸ್ ಮತ್ತು ಪಿಯರೆ ಸೈಮನ್ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸ್ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಇತರ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಜನಪ್ರಿಯತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ವಿವಾದಾತ್ಮಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕಳೆದ ಕೆಲವು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನಂತಹ ಅನೇಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಹರಡಿದೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬೇಯೆಸ್ನ ಪ್ರಮೇಯವಾದ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಕೆಲವು ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವಿಧಾನ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಹೊಸ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಕುಶಲತೆಯಾಗಿದೆಃ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಊಹೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವಾಗಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದ ಊಹೆಯ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸತ್ಯದ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಈ ನಿಯಮವು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಿರುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಊಹೆಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಊಹೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಥವಾ ಆರಂಭಿಕ ನಂಬಿಕೆಯಾಗಿದೆ; ಛೇದವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅಥವಾ ಊಹೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಿದ ನಂಬಿಕೆ. ಇದು ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಹಿಂಭಾಗವು ಹೊಸ ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲುಃ ಊಹೆಯ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಊಹೆಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಊಹೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಪುರಾವೆಯ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಗುಣಿಸಿ, ಹೊಸ ಪುರಾವೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಭಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು 1763ರ ಹಿಂದಿನವು ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, 1959ರಿಂದ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನದು. ತರುವಾಯ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಪುಸ್ತಕಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಆದರೆ 1980ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದವರೆಗೂ ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪುನರುಜ್ಜೀವನವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಳೆದ ಕೆಲವು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಸ್ತರಿತ ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ-ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವರ್ಲ್ಡ್ ವೈಡ್ ವೆಬ್ನ ಹುಟ್ಟು ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಸ್ಫೋಟದಿಂದಾಗಿ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮಿಶ್ರಣದ ಎಲ್ಲಾ ನಾಲ್ಕು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರುವ ಪರ್ಯಾಯ ಕ್ರಮಗಳ ಲಾಭದಾಯಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ (ಉಪಯುಕ್ತತೆ) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ರಮಗಳ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ಸಂಶೋಧನೆ, ಯಾವುದಾದರೂ ಇದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ವೆಚ್ಚಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಸಮಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ರಮಕ್ಕೂ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಲಾಭವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಲಾಭಗಳ ತೂಕದ ಸರಾಸರಿ, ತೂಕವು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ನಂತರ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಲಾಭವು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಇರುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಮೇಯವು ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾದ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪುರಾವೆಗಳ ನಡುವೆ ಔಪಚಾರಿಕ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಬಳಕೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಳಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶೀಲನಾ ಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಮತ್ತು 'ಸ್ಟಾಪ್'/'ಗೋ' ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಫಲವು (ನಂತರದ) ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿದ್ದರೆ, ಯೋಜನೆಯು ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ನಿಲ್ಲಬೇಕು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹಂತದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಯಮಿತ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂಭಾಗವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಅದು ನಂತರ ಹೊಸ ಪೂರ್ವವಾಗುತ್ತದೆ) ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಕೈಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬೆಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೋಡುವಾಗ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಚಿಲ್ಲರೆ ಮತ್ತು ಸಗಟು ಬೆಲೆಗಳಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ತೀರ್ಪನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಈ ವಿಧಾನವು ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳದ ಬಗ್ಗೆ ಹಲವಾರು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸದೆ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಚಾರದ ಅಭಿಯಾನಗಳು ಪ್ರಚಾರದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿರಬೇಕು. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥನೀಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ಹಿರಿಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರ ಅನುಭವಿ ತೀರ್ಪುಗಳೆರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ನೋಡಬೇಕು. ಪ್ರಚಾರದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅನ್ವಯದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಚಾರಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರಚಾರದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವದ ಬಗ್ಗೆ ಹಿಂದಿನ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಚಾನೆಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಚಾನೆಲ್ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಲಾಭ ಅಥವಾ ನಷ್ಟದ ಅಂಶದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮುಂಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ವೆಚ್ಚಗಳು, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಲಾಭ, ತರಬೇತಿ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಇತರ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ವಹಣಾ ಅನುಭವವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಲಾಭದಾಯಕ ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಚಾನೆಲ್ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಅವನ/ಅವಳ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿತರಣಾ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸಿದರೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಬಲಗಳು ತಜ್ಞರ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಜ್ಞಾನವು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸ್ಥಳದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಸೀಮಿತ ಮಾಹಿತಿಯಿರುವಾಗ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಚಿತ ಮತ್ತು ಆರಾಮದಾಯಕವಾದ ಜನರಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವಾಗ ಬೇಯ್ಸ್ ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರದ ತೀರ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಸೇತುವೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿದ್ವಾಂಸರು ಗುರುತಿಸಿರುವ ಬೇಯೆಸ್ನ ಪ್ರಮೇಯದ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೆಂದರೆ ಅದು ನಿರ್ದೇಶಾತ್ಮಕ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಪುರಾವೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಲುಪಿದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಸರಳವಾದ ಸೂಚನೆಯು ಪ್ರಮೇಯವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಗೆ ಪರಿಹಾರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ. ಪರಿಹಾರಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಇದು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಬೇಯ್ಸ್ ಪ್ರಮೇಯವು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಬರುವಂತೆ, ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸ್ಯಾವೇಜ್ ಮತ್ತು ಡಿ ಫಿನೆಟ್ಟಿ ನೋಡಿ). ಬೇಯ್ಸ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ತತ್ವವನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಇದು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪೂರಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅದೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಅದೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಬೇಯ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆಗಾಗ್ಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಧಾರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಬದಲು, ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪುರಾವೆಗಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ನಂಬಿಕೆಯ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರವು 'ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ' ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ, ಉದಾ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಮರುನಾಮಕರಣಕ್ಕೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಭರಿಸಲಾಗದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 'ಅತ್ಯುತ್ತಮ' ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ನಂತರದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮೊದಲಿನಂತೆ ಬಳಸಬೇಕು, ಹೀಗಾಗಿ ಬೇಯ್ಸ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ. ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು (1) ಸರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು (2) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ, ಮೊದಲಿನದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಯಾವುದೇ 'ಸರಿಯಾದ' ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಗಳ ಅಸಮವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೊದಲು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಈ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಟೀಕಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಅದರ ಆರಂಭಿಕ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ಸ್ವರೂಪದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೀಗೆ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಎ ಸ್ಥಿತಿಯು ನಿಜವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುವ ಪುರಾವೆ ಎಕ್ಸ್ ಇದ್ದರೆ, ಪುರಾವೆ ಎಕ್ಸ್ ಎ ಗೆ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ಎ ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಎ ನ ಪೂರ್ವ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ. ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಬದಲು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಮತ್ತು ಸುಳ್ಳಾಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸುಳ್ಳು ನಿರೂಪಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಲ್ಲಿ, Xಗೆ ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಗಳಿರುವಲ್ಲಿ, A ಯು B ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಇದೆ ಎಂದು ಇದರ ಅರ್ಥವಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇದನ್ನು A ಯು B ಗೆ ಕಾರಣವಾಗದಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ತೀರ್ಪುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಈ ಮಾದರಿಯು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ "ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಮೊದಲ ಅಂದಾಜಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವಲ್ಪ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು". ಉದಾಹರಣೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಬೇಯ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಃ 1) ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರುವ ಈ ಪರ್ಯಾಯ ಕ್ರಮಗಳು ಬೇಯ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಷರತ್ತುಗಳಾಗಿವೆ; 2) ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕನು ಕೆಲವು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ಅಂದರೆ. ಲಾಭದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಜಾಹೀರಾತು ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಗರಿಷ್ಠ ಆದಾಯ; 3) ಅವನು ಪ್ರತಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಯಶಸ್ಸಿನ (ಅಥವಾ ನಷ್ಟದ) ಅಳತೆಯಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಯಾವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪಾವತಿಗಳು ಹೇಗೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ 3 ಅಂಶಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರರಿಗಿಂತ ಸಂಭವಿಸುವ ಕೆಲವು ಸಂಭವನೀಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ನಂತರ ಅವನು ಈ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಅದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ತೂಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಅವನು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗದ ಮೂಲಕ ತನ್ನ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು (ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು) ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಹೀರಾತಿನ ಒಟ್ಟು ಮಟ್ಟವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅವನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿಯಾನವನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವನು ತನ್ನ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮರುಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗದಿರಬಹುದು. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಾಗಿ ಅವರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬೇಯ್ಸ್ ಬರುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಎಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ವಿಧಾನದಿಂದ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಹೊಸ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪುರಾವೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ತೀರ್ಪನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ? ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕನು ತನ್ನ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಾನು ಗಳಿಸುವ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಹಿಂದಿನ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಹೇಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ತಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಘಟನೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯ ಕಾಯಿದೆಗಳಿಗೆ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಲಾಭ (ಉಪಯುಕ್ತತೆ) ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ (ಎಂ. ಸಿ. ಎಂ. ಸಿ.) ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬೇಯ್ಸ್ ವಿವಿಧ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸ್ ಡಿಮನ್ ಆರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು ವಿನ್ಬಗ್ಸ್ನಂತಹ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೇಯೆಸ್ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿವೆ. ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯಿಂದ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ತೂಕಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಂಸಿಎಂಸಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಹಿಂಭಾಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ನಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಯಲು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆ