Schemi e riassunti modelli di marketing (parte 2 e 3)

Modulo 2

Lebone 27 - 07/05/21 - Promozioni di vendita (1)

Analisi delle vendite - Background:

• Studi: risposta alle promo di vendita hanno mostrato delle regolarità di comportamento
• Effetto ammortizzato ∀k:
  • su cui consum -> prezzo
  • ∀sui competitors -> piccola simmetria rispetto alla posizione della marca: promo marca big ∃ risposta + intensa rispetto a una marca piccola
• Analisi elasticità incrociata
  • Misura Δqnt ∀nd Δprezzo -> misura cui quando rompere el WRT ad una ΔP di un'azienda
  • Elasticità diretta -> ΔP ∀e -> ∃ effetto ammortizzato
    • su competitori + newline su vendite di un'altra azienda

Dati aggregati

• Contesto digitale -> uno credo a eq. Individuale -> atte traccia comportamento nel tempo
• Studio comp. individuale x analisi predittiva
• Noi studiamo qui i dati a eq oggetto -> ∃K aspetti archiviamo i dati
  • - Traivabile
  • - Archiviazione + semplice
• ES. Sconto prevendita -> o neutro a tutti i clienti, (qui o senza carta fedeltà) -> (solotanto) raccolta %
• Le NON aggiungono a sottogruppi di ∃ dati ∃ utili -> quali e∈ di eguarne e?
• NON ABBIAMO noi grambenfici

Perché studio le vendite?

• Allocazione efficienza risorse
• Valutare efficienza competizione
• Gestione scorte
• Vedere
• Sapere se ciò che ho fatto è stato efficace

Studio l'impatto variabile, di un mix su quota di u/mkt

Impatto sulle vendite:

• Modello Tobit
• Quota di mkt

Variabile relativa (c.i.)

Impatto sulle vendite:

Quota di mkt vendute:

Es. vendute:

[0,1]

Problematica da definire: dove mi fermo?

Le approcci utilizzati x valutazione le vendute possono essere esterni x fenomeni

Modelli di mmg mx

• ADV, distribuzione, prezzo

y = α₁ + β₁ ADV + β₃ P (α₂ + remuni)

Var. di mmg mx

NB. modello

Modelli di risposta

Ci = es. struttura competitiva al tempo t

εi = es. variabili ambientali, al tempo t

[X → Q] reazione tra x e q?

Lezione 22 - 10/05/21

Promozioni di Vendita (ES 3)

ESERCITAZIONE: testadata (3 Mr CRACKERS, USA)

• DATI STORE: raccolti nel supermercato/retailer, rubare all'uso delle carte redditi sulle vendite → dati settimanali aggregati ma mappati priv. Fanno la norma delle e. promozione
• Ꜫ ➜ sia sulle vendite perso sett. (PMC) e delle cui. promozione commerciali sia sulle att. promozio
• (Appl Dummy sulle Ꜫ)
  • 1 Ꜫ si archivia il dato con causé ➔ non riesco a distinguere tra weekend/giorni feriali
  • 2 max media Ꜫ promo promosso esaurito ^werden Perdita tempo
  • Dummy _{< sup> W} = Dummy _{gf bND}
    • 2 vari. Dummy che monitorano gli eventi
  • 3 Prodotto ➜ da met a nero ➜ ma archivio i dati da louv. e Bumi.

• NON uso il dato raccolto su periodo-distributionale (tatture big data) quasi 80% delle promozioni sono variabili ➔ 3 marche (9)
• · Adesso 6/30 famiglie comprano cracker adesso il costo è l'altro
• · Elevato di percentuale chi va just ➔ info sul N. che hanno qui something ➔ input i trattati quewn sulla freq. d'acquisto
• · Promo di vendita - att. promo sule pto vendita - feature, display e IP
• STUDIO EFFETTO PROMO Es. prodotto/prova _MADD collecrazione sulla distrib.
• · cracker aggregata X marche (cuova teuqo) corto delle (8 category) ➔
• utile studiare Le effetto su promozia Dissumiche di marca ₉
• · consumo ➜ concentrato su alcune marche e specifiche vendite e propotione quota di aulti di dato se taglieuse quei pridon con quetra piccola

PROBLEM:

• modellazione di esposinure in una settimana
• Stima e parametri della dismb. delle esposinure per un periodo di tempo x lungo (1 MESE)

• HP: che VC = deviati e esposinure in una settimana

VC nucleare: x~Poi (λ = tasso di esposinure) Vari di conteggio. P(X=n) = λⁿ e^-λ / n!

• distrb flex.: si adatta x convenienza matematica log-link f_n(n) λ a media f(r)
• tassi di esposinure ÷^λ (Gauss) ÷ G(λ | α, ν_W) = α ^λ / Γ(α)

dove α = r/(λ) compatrial dei nucleo sg può esserete heterogeneità dei comportamenti (multin^σ_nasori casualità)

Foe. fatto di poisson ψ = A⁺

HP che il valore oss nei dati è fruito di conpattri eterogeniei e quiidi fino tassi di esprimure è quello pop.

quindi x~Poi(λ) cuoc f(n) = λ^f (j) λ a cumul f(x) "MODELLO MUSTURNI" → trapandurre in

una settimana di esposinure → distrib. compr unica nella pop.

P(X>n₁ | z, ν_W) = ^∞∫P(X>n₁ | λ₁) · g(λ | z, ν_W)dλ= ^{Γ(t + α, λ)} / _{Γ(t) · Γ(1)} >