Exemples
- Modèle de part de marché - Sensibilité à la Pulicité 1 [2.43-49.1]
- Modèle de part de marché - Sensibilité à la Pulicité 2 [2.43-49.2]
- Modèle de part de marché - Sensibilité à la Pulicité 3 [2.43-49.3]
- Modèle de part de marché - Sensibilité à la Pulicité 4 [2.43-49.4]
1. # attribuer valeurs aux coefs
2. a1=2; b1=0.5; c1=2; d1=7
3. a2=0; b2=3; c2=-1.5; d2=0
4. a4=2; b4=0.5; c4=2 ; d4=7
5. a5=0; b5=3; c5=-1.5; d5=0
6. # Valeurs des variables marketing
7. x1<-seq(0,40,1) # notre pub
8. # Variables fixes
9. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
10. x2<-rep(2,41); x4<-rep(3,41) ; x5<-rep(2,41)
11. # Attractions
12. na<-1*(b1+(a1-b1)*((x1)^c1/(d1^c1+(x1)^c1)))^0.6*(a2+b2*(x2)^c2)^0.4
13. ca<-1*(b4+(a4-b4)*((+1*x4)^c4/(d4^c4+(+1*x4)^c4)))^0.6*(a5+b5*(x5)^c5)^0.4
14. # Part de marché
15. nms<-na/(na+ca)
16. df<-data.frame(Notre.Pub=x1, Part1=nms)
17. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
18. x4<-rep(6,41)
19. # Attractions
20. na<-1*(b1+(a1-b1)*((x1)^c1/(d1^c1+(x1)^c1)))^0.6*(a2+b2*(x2)^c2)^0.4
21. ca<-1*(b4+(a4-b4)*((+1*x4)^c4/(d4^c4+(+1*x4)^c4)))^0.6*(a5+b5*(x5)^c5)^0.4
22. # Part de marché
23. nms<-na/(na+ca)
24. df$Part2=nms
25. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
26. x4<-rep(3,41)
27. x5<-rep(1.6,41)
28. # Attractions
29. na<-1*(b1+(a1-b1)*((x1)^c1/(d1^c1+(x1)^c1)))^0.6*(a2+b2*(x2)^c2)^0.4
30. ca<-1*(b4+(a4-b4)*((+1*x4)^c4/(d4^c4+(+1*x4)^c4)))^0.6*(a5+b5*(x5)^c5)^0.4
31. # Part de marché
32. nms<-na/(na+ca)
33. df$Part3=nms
34. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
35. x2<-rep(1.6,41)
36. x5<-rep(2,41)
37. # Attractions
38. na<-1*(b1+(a1-b1)*((x1)^c1/(d1^c1+(x1)^c1)))^0.6*(a2+b2*(x2)^c2)^0.4
39. ca<-1*(b4+(a4-b4)*((+1*x4)^c4/(d4^c4+(+1*x4)^c4)))^0.6*(a5+b5*(x5)^c5)^0.4
40. # Part de marché
41. nms<-na/(na+ca)
42. df$Part4=nms
43. matplot(x1, df[,2:5], pch = 1:4, type = "o", col = 1:4,xlab="Valeurs de x", ylab="Ventes et/ou Profits"
44. legend(min(x), max(df[,2:5]),names(df)[2:5], lwd=3, col=1:4, pch=1:4)
- Modèle de part de marché - Sensibilité au Prix 5 [2.43-49.5]
- Modèle de part de marché - Sensibilité au Prix 6 [2.43-49.6]
- Modèle de part de marché - Sensibilité au Prix 7 [2.43-49.7]
- Modèle de part de marché - Sensibilité au Prix 8 [2.43-49.8]
1. # attribuer valeurs aux coefs
2. a1=2; b1=0.5; c1=2; d1=7 # Pub Adbudg
3. a2=0; b2=3; c2=-1.5; d2=0 # Prix Fracroot
4. a4=2; b4=0.5; c4=2 ; d4=7 # Pub Adbudg
5. a5=0; b5=3; c5=-1.5; d5=0 # Prix Fracroot
6. # Valeurs des variables marketing
7. x2<-seq(1,6,1) # notre prix
8. # Variables fixes
9. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
10. x1<-rep(3,6)
11. x4<-rep(3,6)
12. x5<-rep(2,6)
13. # Attractions
14. na<-(b1+(a1-b1)*(x1^c1/(d1^c1+x1^c1)))^0.6*(a2+b2*x2^c2)^0.4
15. ca<-(b4+(a4-b4)*(x4^c4/(d4^c4+x4^c4)))^0.6*(a5+b5*x5^c5)^0.4
16. # Part de marché
17. nms<-na/(na+ca)
18. df<-data.frame(Notre.Pub=x1, Part1=nms)
19. # Notre Pub
20. x1<-rep(6,6)
21. # Attractions
22. na<-(b1+(a1-b1)*(x1^c1/(d1^c1+x1^c1)))^0.6*(a2+b2*x2^c2)^0.4
23. ca<-(b4+(a4-b4)*(x4^c4/(d4^c4+x4^c4)))^0.6*(a5+b5*x5^c5)^0.4
24. # Part de marché
25. nms<-na/(na+ca)
26. df$Part2=nms
27. x1<-rep(3,6)
28. x4<-rep(6,6)
29. # Attractions
30. na<-(b1+(a1-b1)*(x1^c1/(d1^c1+x1^c1)))^0.6*(a2+b2*x2^c2)^0.4
31. ca<-(b4+(a4-b4)*(x4^c4/(d4^c4+x4^c4)))^0.6*(a5+b5*x5^c5)^0.4
32. # Part de marché
33. nms<-na/(na+ca)
34. df$Part3=nms
35. # Notre Prix; Leur pub ; Leur Prix
36. x4<-rep(3,6)
37. x5<-rep(1.6,6)
38. # Attractions
39. na<-(b1+(a1-b1)*(x1^c1/(d1^c1+x1^c1)))^0.6*(a2+b2*x2^c2)^0.4
40. ca<-(b4+(a4-b4)*(x4^c4/(d4^c4+x4^c4)))^0.6*(a5+b5*x5^c5)^0.4
41. # Part de marché
42. nms<-na/(na+ca)
43. df$Part4=nms
44. matplot(x2, df[,2:5], pch = 1:4, type = "o", col = 1:4,xlab="Valeurs de x", ylab="Ventes et/ou Profits"
45. legend(min(x2), max(df[,2:5]),names(df)[2:5], lwd=3, col=1:4, pch=1:4)