Exemples :
Listing 2
1. x<-seq(0,10,1)
2. y<-2+3*x
3. profit<-0.3*y-x
4. df<-data.frame(Effort=x, Ventes=y, Profit=profit)
5. y<-2+4*x
6. profit<-0.3*y-x
7. df$Ventes2=y
8. df$Profit2=profit
9. df
10. # show Ventes
11. matplot(x, df[,seq(2,5,2)], pch = 1:2, type = "o", col = 1:2,xlab="Effort", ylab="Reponse")
12. legend(min(x), max(df[,seq(2,5,2)]),names(df)[seq(2,5,2)], lwd=3, col=1:2, pch=1:2)
13. # show Profits
14. matplot(x, df[,seq(3,5,2)], pch = 1:2, type = "o", col = 1:2,xlab="Effort", ylab="Reponse")
15. legend(min(x), max(df[,seq(3,5,2)]),names(df)[seq(3,5,2)], lwd=3, col=1:2, pch=1:2)
Analyse:
Deux modèle linéaires sont calculés pour représenter les ventes (y) en fonction des dépenses marketing (x), le première avec une pente de 3 et le deuxieme avec une pente de 4. Même si les ventes representées par le premier modèle augmentent elles sont dépassées par les dépenses ce qui a pour effet la baisse constante du profit. En revanche la pente plus accentuée qu'enregistrent les ventes dans le deuxième modèle (Ventes2) permet de dépasser la croissance des dépenses et offre un profit croissant (Profit2)
Tableau 3 - Croissance linéaire des ventes - les profit baissent quand elle est faible et augmentent quand elle est forte
Effort Ventes Profit Ventes2 Profit2
1 0 2 0.6 2 0.6
2 1 5 0.5 6 0.8
3 2 8 0.4 10 1.0
4 3 11 0.3 14 1.2
5 4 14 0.2 18 1.4
6 5 17 0.1 22 1.6
7 6 20 0.0 26 1.8
8 7 23 -0.1 30 2.0
9 8 26 -0.2 34 2.2
10 9 29 -0.3 38 2.4
11 10 32 -0.4 42 2.6
Figure 3 Croissance linéaire des ventes (faible et forte)
Figure 4 - Profit en baisse pour des ventes en faible croissance et en hausse autrement
