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

Modulo 2

I modelli di efficacia con dati aggregati

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

Analisi delle vendite

Background:

• Studi aiute sulle promo di vendita hanno mostrato
  • effetto di ammortizzazione
    • a su consumi di product
    • b su competitors a piccola

Analisi elasticità incrociata

• Misura Δqnd Δprezzo → misura che aiute riprodurre gli eff
  • a u una Δ di uni area

Dati aggregati

• Contesto digitale → sono altro a eu. individuale → comprauto
  • (Modello 1, Noe. 2) Studio comp. individuale x analysi predittiva

Es. sconto provenduta → oneutato a tutti i cliutti

• quale il Δ?
  • di cuudane e?

Non abiamo un gran benefica

Modulo 3. I modelli di efficacia con dati aggregati

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

• Analisi delle vendite - Background:

• Studi riporta che promo di vendita hanno mostrato delle regolarità di comportamento:
• Effetto annuncio xk:
• a) sui consumi - previso
• b) sui competitori x piccola

• Effetto → profondo di quello che potrebbe generare l'a.t. Piccola

• Analisi elasticità incrociata

• Misura Δp↑ and ΔPrezzo → misura < del mercato
• Diretta → ΔP or. → effetto
• Elasticità →
• Incrociata → ΔP or. → impatto sulle vendite competitive

• Se modello o fenomeno → no regolarità → analisi è vero? È possibile? È un'eccezione? Xke avviene?

• Dati aggregati

• Contesto digitale → uno dato a eu. individuale → comportamenti nel tempo

• Noi studiamo qui i dati a eu.oggetto → xke azienda archivia i dati → + trattabile

Es. Sconto provvenduta → onorato a tutti i clienti

e non raggiungo per sottogruppi di ≤ non serviva.

• Non abbiamo mai gran beneficio.

Perché studio le vendite?

• Pianificazione attività
• Gestione scorte
• Aiuta a capire cosa ha funzionato o no
• Sapere se ciò che ho fatto è stato efficace
• Studio impatto variabile di un imp. mix su quota di merk

Nella realtà non vi sono variabili indip.

Rapp. all'equazione vendute

VAR. DIPENDENTI

• I'appalto sulle vendute
• I'appalto sulle quota di merk
• Variabile RELATIVA (c.i.)

Problematica da definire: dove mi fermo?

Di [00(poten=BETA)]

Gli approcci utilizzati x valutazione le vendute possano essere esterci X i fenomeni

Rappresentati nello stesso modo

(# nelSM = VAR. CONTINUE

(R/ T) ( 0, 100 )

Modelli di mmg mix

OB.: Studiare in che modo azione commerciale o.t. si scarica sulla vari. dip. Y: le vendute

Var. di mmg mix

ADV, distribuibile, prezzo, PRODOTTI

Y = alfa₀ + alfa₁ = ADV + alfa₂ P. ADV

P. dip in cu successo?

1 se é negvufo Y

4P del mtg -\autoutagscosto tra le ç

Investo in communic. x le vendute; y é statisticata al prezzo con che lo costruis. acquisti (anche le 2 ADV muole ( a y remmu) fai D PREZZO)

Esempio: investa in ADV - BP effete sulle vendute effetto price e vendute?

NB: modello

Useare o speculo interattanti moltepdcatico -\ fare te ngolulio volto strutturato bilizuriete

Modelli di risposta

Y = Q_t = volure della risposta du ulim miscirtata ai tempo t:

Q_t = f(X_t, C_t, E_t) + èt

• X_t = es. variabile mmg mix al tempo t
• C_t = ev. struttura competitiva ai tempo t
• E_t = ev. variabile ambieulute ai tempo t (mioteo, leispatatura, ...)

!? X -\ a

relarione tra x e a?

Esempio: Se stesso pro vendula nel tempo ORD Prn vendute = nu det. inlude i'leup. shrurai longitundule vs V. ts

Film, idee? ENDOGENETIVA

È l'azienda decidesi fare qualcosa → come decide?

Esempio. Come scegliere un prezzo piuttosto che un altro?

Competitors, costi vari, well-beingmento → paese dei costi.

[X→Q]

mit.FISCE → fa ant.pisce del prezzo e il prezzo det.la ante.

↓

X è esogena? È ant.dup.dale meteo, non dale meteo.

Meteo. ∃T → P

Ho biso