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MENU 1 2. Modèles agrégés 1.

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1 MENU 1 2. Modèles agrégés 1

2 MENU 2 Modèles de diffusion dune innovation

3 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Diffusion dune innovation (nouveau produit) Potentiel et Segmentation Positionnement Développement du concept Filtrage des concepts Définition des caractéristiques du produit Prix Communication Prévision des ventes Audit post lancement

4 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Lectures Chakravarthi Narasimhan, Subrata K. Sen, New Product Models for Test Market Data, Journal of Marketing, Vol. 47, No. 1 (Winter, 1983), pp Vijay Mahajan, Eitan Muller, Innovation Diffusion and New Product Growth Models in Marketing, Journal of Marketing, Vol. 43, No. 4 (Autumn, 1979), pp Source : The market for motion pictures, A. De Vany, D. Walls, 1996

5 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle conceptuel PotentielPénétration Effectifs Innovateurs Imitateurs Nourriture Taux Niveau P/M/G Comportements RB RB Demande à moyen terme

6 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de Parfitt & Collins Parfitt, J. and Collins, B. (1968), Use of consumer panels for brand share prediction, Journal of Marketing Research, Vol. 5,pp Part de marché ultime de la marque : S S = P.R.B P= taux de pénétration ultime de la marque % des acheteurs de la catégorie de produit qui ont essayé la marque R= part des achats des acheteurs de la marque (nourriture) B= indice dachat des acheteurs de la marque =1 pour un acheteur moyen de la catégorie de produit Estimation de P et de R extrapolation des valeurs des taux dessai et de réachat des premières semaines Commercial TeSi © de GfK

7 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle Parfitt & Collins Illustration

8 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de Fourt & Woodlock Fourt, L.A. and Woodlock, J. W. (1960), Early prediction of market success for grocery products, Journal of Marketing, Vol.25, October, pp Part de marché du réachat S = P.R.B P = % de pénétration cumulée R = % de réachat B = Indice dachat Pénétration pour les autres périodes Q t = r. P. (1 - r) t-1 Qt = le % daccroissement des ventes en t (en % des ventes potentielles) r = taux de pénétration des ventes du marché à conquérir p = ventes potentielles en % de tous les acheteurs t période de temps

9 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de Fourt & Woodlock illustration

10 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de diffusion de linnovation de BASS Bass, Frank M., "A New Product Growth Model for Consumer Durables," Management Science, 15 (January 1969), pp Objectif : déterminer quand le nouveau produit va être adopté Pour des produits durables Avec quelques données Hypothèses Processus binaire dadoption Marché potentiel client constant (N) et atteignable (100%) Pas de marché de remplacement, ni de marché doccasion, ni de multi- équipement Limpact du Bouche-à-oreille est constant (ne dépend pas du moment de ladoption) Pas de prise en compte des produits substituables de la stratégie marketing du lancement du nouveau produit

11 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Probabilité dadoption en fonction du temps Période (t) Probabilité cumulée dadoption F(t) jusquà la période t F(t)F(t) Introduction F(t) 1.0 Fonction de densité f(t) : vraisemblance dadoption à la période t f(t) =d(F(t)) dt f(t) L(t) :probabilité dune adoption en t pour un non-adopteur f(t) : prob d achat en t, F(t) : prob cumulée en t L(t) = f(t)/[1–F(t)] (1)

12 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modélisation de la croissance des ventes S t =p ´Potentiel+q ´ Adopteurs ´ résiduelPotentiel résiduel Effet dEffet d InnovationImitation avec: S t =ventes en t p=coefficient dinnovation q=coefficient dimitation Nb dadopteurs = S 0 + S S t–1 = N(t) Potentiel résiduel = Potentiel Total – Nb dadopteurs

13 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de BASS Illustration

14 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Spécification technique du modèle de BASS Probabilité dadoption en t pour un non adopteur L(t) est une fonction linéaire : q L(t) = p +––N(t) = f(t) / [1-F(t)] (2) N avec p=Coefficient dinnovation (influence externe) q=Coefficient dimitation (influence interne) N(t)=Nombre total dadopteurs en t N=Nombre total dadopteurs potentiels Nb dadopteurs durant la période t = Nf(t). q Nf(t) = [ p +––N(t)][1 – N(t)](3) N Nb cumulé dadopteurs à la période t = NF(t )

15 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre [n(t) = Nf(t)] nb dadopteurs en t et [N(t) = NF(t)] en cumul q Nf(t) = [ p +–– N(t)][1 – N(t)](3) N Équations de base (4) Soit n (t) = a + b [N(t-1)] + c [N(t-1)] 2 (version discrétisée) avec N = [- b – racine (b 2 – 4ac )]/ 2c, p = (a / N) et q = p + b N > 0, b => 0 et c < 0 Spécification technique (suite) q n (t) = pN + (q – p) [N(t)] – ––[N(t)] 2 N q n(t)=p +––N(t–1) [N – N(t–1)] N

16 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Valeurs des paramètres pour différentes catégories de produit Produit / Paramètre Paramètre Technologie InnovationImitation (p)(q) TV noir et blanc TV couleur Air conditionné Séchoirs Adoucisseurs Enregistreurs cassettes Téléphone cellulaire Fer à repasser Motels McDonald Valeurs moyennes de 0.03 pour p et 0.38 pour q (étude de Sultan, Farley et Lehmann en 1990).

17 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Principaux déterminants de la rapidité de la diffusion Liés au produit Avantage technique important Forte compatibilité Faible complexité Essai facile Bénéfices faciles à observer Liés au marché Existence dun standard (abandon dune pratique) Type de canaux de communication utilisés Nature des liens réunissant les acteurs du marché Nature et effets des efforts promotionnels

18 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Contraintes - limites Le modèle suppose que les ventes sont complètement déterminées par le potentiel, les premières ventes, les taux dimitation et dinnovation Pas de prise en compte : du mix (pub, prix, promo), de la distribution, de lévolution du produit, de la concurrence,… de la concurrence du réachat Pourquoi alors lutiliser avec des hypothèses si restrictives ? Il est simple à utiliser Les modèles plus compliqués ne font pas mieux

19 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre Modèle de BASS Extensions Marché potentiel évolutif en fonction Du prix, de la réduction dincertitude sur la qualité du produit, croissance de la population, du réseau de point de vente Prise en compte des variables marketing Coefficient dinnovation (p) en fonction de la publicité p(t) = a + b ln A(t). Effets du prix et de la distribution. f(t)/(1-F(t))= [p + q. F(t)].X(t) Prise en compte de lachat répété Processus de diffusion à plusieurs étapes Notoriété – Intérêt – Adoption – Bouche-à-oreille En génération successives

20 MENU Modèles daide à la décision en MKG © Desmet Pierre En savoir plus Mahajan V., Muller E. and Bass F. (1995). "Diffusion of new products: Empirical generalizations and managerial uses". Management Science 14 (3): G79-G88. Mahajan V., Muller E. and Bass F. (1995). "Diffusion of new products: Empirical generalizations and managerial uses". Management Science 14 (3): G79-G88.


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