Exemples

  • Modèle Adbudg initial pour 2Mil. pub 45 Mil. Ventes [ 2.1]
  • Modèle Adbudg avec inflexion pour 2Mil. pub 55 Mil. Ventes [ 2.2]
  • Modèle Adbudg accéléré pour 1 Mil. pub 45 Mil. Ventes [2.3]

Listing 1

1.                               a=60
2.                               b=30
3.                               c=1
4.                               d=2
5.                               x<-seq(0,5,1)
6.                               y<-b+(a-b)*((x)^c/(d^c+(x)^c))
7.                               profit<-0.3*y-x
8.                               df<-data.frame(Effort=x, Ventes=y, Profit=profit)
9.                               c=2
10.                             d=3.32
11.                             y<-b+(a-b)*((x)^c/(d^c+(x)^c))
12.                             profit<-0.3*y-x
13.                             df$Ventes2=y
14.                             df$Profit2=profit
15.                             c=1
16.                             d=1
17.                             y<-b+(a-b)*((x)^c/(d^c+(x)^c))
18.                             profit<-0.3*y-x
19.                             df$Ventes3=y
20.                             df$Profit3=profit
21.                             # show Ventes
22.                             matplot(x, df[,seq(2,7,2)], pch = 1:3, type = "o", col = 1:3,xlab="Effort", ylab="Reponse"
23.                             legend(min(x), max(y),names(df)[seq(2,7,2)], lwd=3, col=1:3, pch=1:3)
24.                             # show Profits
25.                             matplot(x, df[,seq(3,7,2)], pch = 1:3, type = "o", col = 1:3,xlab="Effort", ylab="Reponse")
26.                            
legend(min(x), max(profit),names(df)[seq(3,7,2)], lwd=3, col=1:3, pch=1:3)

Analyse:

En fixant les coefficients initiaux du modèle a=60, b=30, c=1 et d=2 on calcule les ventes et le profit qui varie entre 0 et 5. En augmentant le coefficient d (d=3.32) on diminue la réactivité du modèle qui se reflètent dans le ventes et dans le profit (Ventes2 et Profit2). Le coefficient c augmenté à 2 a pour éffet d'accroître la valeur du dénominateur par rapport au numérateur quand les x sont petits et de l'inverser ensuite ce qui génre une inflexion et donne au modèle l'allure d'une vraie courbe en "S". En diminuant le coefficient d (d=1) la réactivité du modèle devient supérieure au modèle initiale (Ventes3 et Profit3) et en remettant c=1 le modèle perd sa forme en "S".

Tableau 2 - Ventes et Profit obtenu en faisant varier les coeficients du modèle de réponse (ADBUDG)

  Effort   Ventes   Profit  Ventes2   Profit2 Ventes3 Profit3
1      0 30.00000  9.00000 30.00000  9.000000    30.0    9.00
2      1 40.00000 11.00000 36.94444 10.083333    45.0   12.50
3      2 45.00000 11.50000 41.27820 10.383459    50.0   13.00
4      3 48.00000 11.40000 44.24051 10.272152    52.5   12.75
5      4 50.00000 11.00000 46.39344  9.918033    54.0   12.20
6      5 51.42857 10.42857 48.02885  9.408654    55.0   11.50

Figure 1 - Ventes obtenues en faisant varier les coeficients du modèle de réponse à la publicité (ADBUDG)

Figure 2 - Profit enregistré en faisant varier les coeficients du modèle de réponse à la publicité (ADBUDG)

Le graphique montre que la dépense publicitaire optimum avoisine 2 milions de euros.

Critères de classification des modèles de réponse

  • Le nombre de variables: une ou plusieurs
  • Forme mathématique de l'interaction des variables: linéaire, non-linéaire (multiplicative, autres)
  • Statique/dynamique: avec ou sans prise en compte du temps
  • Effets statiques (les instances de base)
Michel Calciu calciu@iae.univ-lille1.fr; - Cours IAE de Lille 2004 - -