Modèles de prévision et aide à la décision basés sur la réponse en marketing
Organisation et hiérachie des modèles
Introduction
Formes des modèles de réponse
Modèles de réaction au mix marketing
Le modèle causal
Présentation
Un modèle causal général pour la réponse en marketing (Lilien 1987):
Un prototype - le modèle ADBUG (Litle, 1970)
Les variables:
Exemple réaction des ventes aux dépenses publicitaires:
Exemples
Modèles à une variable explicative
A. - Modèle linéaire
Exemples :
B. - Modèles à paramètres linéaires et variables nonlinéaires
Polynômes
Modèle des séries de puissances
Exemples :
Modèles à racine fractionnelle
Exemples :
Modèles Semi-logarithmique
C. - Modèles nonlinéaires
Modèle Exponentiel Modifié
Exemples:
Modèle logistique
Exemples:
Modèle Gompertz
Exemples :
Modèle ADBUDG
Exemples:
Modèles à plusieurs variables explicatives
Modèle linéaire
Modèles Nonlinéaires
Adjonction d'interaction
Modèles multiplicatifs
Modèles avec transformation logistique
Modèles de part de marché
Modèles multiplicatifs
Modèles d'attractivité
Exemples
Interaction Competitive Multiplicative (MCI)
Logit Multinomial (MNL)
Effets dynamiques
Lissage exponentiel et prcédure de Koyck
Exemples
Modèle de Bass ou modèle de diffusion des nouveaux produit
Exemple
Modèles de réaction au mix marketing
Presentation
Modèles de choix des caractéristiques des produits
Presentation
Modèles de la Valeur Espérée
Régression de la Préférence
L'Analyse Conjointe
Modèles de Prix
Le modèle Classique
Le prix psychologique
Fixation du prix - Etat des connaissances
Prise en compte de la courbe d'expérience
Modèles Publicitaires
Un modèle de réaction à la publicité
La Réaction à la Publicité - Etat des connaissances
Les Modèles de Promotion des Ventes
Un modèles promotionnel
Les Modèles de la Force de Vente
Les Modèles de la Force de Vente
Modèles du mix Marketing
L'interaction du mix
Réaction de la concurrence
Estimation des modèles
Présentation
Estimation objective
Présentation
Régression linéaire
Présentation
Le modèle linéaire
Organisation des données
La MCO
Solution algebrique
Solution matricielle
Indicateurs statistiques
Estimation par régression linéaire des modèles non-linéaires linéarisables
Régression non-linéaire
Presentation
Modèles causaux et variables non observées
Presentation
Estimation subjective (decision calculus)
Presentation
Bibliographie
Notes
Notes