Timothy J. Gilbride Greg M. Allenby Présenté par: Audrey Hamel &

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
QUALIFICATION COMPORTEMENTALE DES BASES DE DONNEES CLIENTS
Advertisements

Soutenance du stage de DEA.
Ameziane Chahinaz Balci Yasemin
Classification et prédiction
Classification et prédiction
RECONNAISSANCE DE FORMES
Processus de décision d’achat
Les tests d’hypothèses (I)
GEF 435 Principes des systèmes d’exploitation
Plan de passation des marchés
ANALYSE CONJOINTE 29/06/07- Analyse conjointe.
Collecte de données F. Kohler.
Inférence statistique
Les K plus proches voisins
Chapitre 3 : L’OLIGOPOLE ET LES CARTELS
le langage les éléments
Les tests d’hypothèses
Systèmes Experts implémentation en Prolog
LE SURPLUS DU CONSOMMATEUR
LES BASES DU MARKETING IUT SRC, SEMESTRES 1 & 2
variable aléatoire Discrète
Probabilités et statistique en TS
Projet Pilote des Filets Sociaux par le Cash Transfert
3.1 L’offre 3 Construire l'offre 3.1 L'offre 3.2 La valeur de l'offre
Le diaphragme (photographie)
Le comportement du consommateur
Prévisions des ventes :
TP – exemple de co-animation entre enseignement professionnel et gestion BTS MMCM et BTS MMV LA SÉANCE DE CO-ANIMATION le calcul du coût de revient BTS.
Le modèle de Bayes Christelle Scharff IFI La classification de Bayes Une méthode simple de classification supervisée Basée sur lutilisation du Théorème.
L’échange naturel Le choix individuel de Robinson l’amène à déterminer les termes d’un contrat naturel d’échange, selon lequel, en échange des quantités.
Apprendre à partir des observations
Probabilités.
Décisions stratégiques : le coût du capital
Aide à la décision multicritères
CENTRALE DE MARCHES DE LENSEIGNEMENT CATHOLIQUE 26/2/ Enseignement catholique /02/14.
Cours Corporate finance Eléments de théorie du portefeuille Le Medaf
Taux de notoriété Produit % qui pourraient choisir le produit A
En savoir plus sur la Prescription 1 dAchat ! Le cas du marché des aliments pour animaux de compagnie Étude 1 : Définition et Modèle de la Prescription.
Travail de génétique 2ème doctorat Béguin Carole
INFRA 2007 Montréal 7 novembre 2007 Le dilemme risque-opportunité dans lestimation des coûts des projets Said Boukendour Université du Québec en Outaouais.
La plateforme Multicom
Les changements de numéraire dans la tarification d’options
LE CHOIX EN CONTEXTE D’INCERTITUDE
2. Théorie de la consommation (demande)
Materne Benoît Méridjen Julien
SEMINAIRE DE CONTACT novembre 2008 Outils de gestion de projet.
Principaux éléments à retenir Olivier Trendel
GPA750 – Gestion de Projets
La régression multiple
Régression linéaire multiple : hypothèses & interprétation. Partie 2.
Les comportements en concurrence parfaite
Traitement des fichiers flux d’individus (mobilité) de L’INSEE à l’aide du portail SIDDT.
4. Enquête sur l’Abus de Position Dominante
Mise-à-jour de données de haute incertitude spatiale Présentation dans le cadre du groupe de discussion sur la fusion de données géospatiales – 22 nov.
Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des.
Les Techniques d’enquête quantitative
Que sont les fichiers de mobilité de l’INSEE?
DESIGN MULTIMÉDIA Initiation aux bases de La scénarisation multimédia
Initiation à la conception des systèmes d'informations
L’évaluation économique des scénarios sylvicoles (activité 6.2) Application Le 3 novembre 2010 Formation PAFI.
STATISTIQUE INFERENTIELLE LES TESTS STATISTIQUES
Combating Web Spam with TrustRank. OSINI Aurélien.
JEAN-MARC FONTAN SOC-1101 COURS 4
Être en relation avec les clients
MENU 1 Modèles de choix.
Distributions d’échantillonnage pour des proportions
Prédiction du niveau de certification des établissements de santé Soutenance de stage 12 septembre 2012 Benjamin Robillard.
Introduction à l’étude d’impact Par : Michel Tenikue (FUNDP)
Transcription de la présentation:

A choice model with Conjunctive, Disjunctive, and Compensatory Screening Rules Timothy J. Gilbride Greg M. Allenby Présenté par: Audrey Hamel & Anne-Marie Nadeau

Plan de la présentation Introduction Le « Two-stage decision process » Les règles de décision Exemple Méthodologie Détermination des modèles Résultats Estimation des seuils par le modèle Démonstration de l’utilisation de règles de décision Importance des attributs Limites de la recherche Conclusion

Introduction Comportement du consommateur Règles de décision Seuil: le point où le gain devient une perte. Exemple de la minivan L’article sous étude se penche donc sur les règles de décision que les consommateurs utilisent, compte tenu des alternatives, pour faire leur choix. Article s’intéresse comportement du consommateur et plus particulièrement aux règles de décision des consommateurs. Ces règles s’appuient notamment sur la notion de seuil Exemple: les consommateurs sur le marché des minivan peuvent décider de ne pas considérer les offres qui se situent en haut d’un certain prix (seuil) puisque cela dépasse leur contraintes budgétaire. Ainsi, même si, à prix plus élevé, une minivan offre plus (gain), il s’agit d’une perte aux yeux des consommateurs puisque cela dépasse leur budget.

Le « Two-stage decision process » 1- un ensemble d’alternatives est choisi parmi toutes les alternatives possibles 2- le choix final se fait à partir de l’ensemble d’alternatives préalablement établi Le modèle proposé dans cet article est consistant avec le « two stage decision processs » C’est à partir de ce « Two stage decision processes » qu’on étudie les différentes règles de décision

Les règles de décision Les règles de décision (« screening rules ») viennent réduire l’ensemble des alternatives qui sont évaluées pour la sélection finale. L’ensemble des alternatives peut être décrit par la fonction suivante: I ( x j, γ) qui égale 1 si la règle de décision est satisfaite; qui égale 0 sinon

Les règles de décision Forme générale: Pr (i) = Pr (Vi + εi > Vj + εj pour tous les j de façon à ce que I ( xj , γ) = 1) (1) Pr = la probabilité que … Vi = la portion utile du choix i ou j εi = la portion aléatoire La probabilité que la portion utile de i soit plus grande que la portion utile de j de façon à satisfaire la règle de décision

Les règles de décision Modèle hétérogène Modèle compensatoire Modèle non-compensatoire Conjonctif Disjonctif Modèle hétérogène structurel

Les règles de décision Le modèle hétérogène 2. Le modèle compensatoire Toutes les options sont considérées par le consommateurs 2. Le modèle compensatoire « L’ensemble de considération comprend les alternatives qui ont une valeur plus grande que le seuil fixé au niveau des attributs déterminants » (Gilbride & Allenby, 2004)

Les règles de décision 3. Les modèles non-compensatoires 3.1 Modèle Conjonctif L’alternative va être acceptable si elle rejoint tous les attributs appropriés 3.2 Modèle Disjonctif Au moins un des attributs est acceptable

Les règles de décision 4. Modèle hétérogène structurel On utilise un modèle conjonctif ou disjonctif

Exemple Sujet de l’étude Sélection des participants Les préférences des consommateurs face aux caractéristiques d’un nouveau type d’appareil photo Le Advanced Photo System (APS) Sélection des participants 302 répondants Intérêt pour la photographie Considérés comme des consommateurs potentiels de l’appareil photo APS

Méthodologie Évaluation de 14 scénarios d’achat Chaque scénario contient la description de 3 caméras 35 mm, 3 caméras APS, et 1 option de non-achat Chaque scénario engage le répondant dans un processus de décision complexe puisqu’il y a 7 options Utilisation de règles de décision - Voir tableau

Gilbride & Allenby, 2004

Résultats des scénarios d’achats Option de non achat Sélectionné 14.7% du temps Un des modèle de caméra APS Sélectionné 39.9% du temps Un des modèle de caméra 35 mm Sélectionné 45.4 % du temps À partir de ses résultats, les chercheurs démontrent qu’il existe 5 modèles pour réduire l’ensemble des alternatives qui sont évaluées pour la sélection finale

Détermination des modèles 1- Modèle Hétérogène Toutes les options sont considérées par le répondant Pr(j)hi =Pr(zhij >zhik) for all k h répondant i index pour le scénario d’achat j & K alternatives à l’intérieur du scénario d’achat Valeur accordé à l’alernative j est plus grande que toutes les autres Tu donnes une valeur à tous les attributs et l’alternative avec la plus grande valeur totale est choisie

Détermination des modèles 2- Modèle compensatoire L’ensemble de considération comprend que les alternatives qui ont une valeur d’utilité (Vhi =Xhiβh) supérieure au seuil fixé уh pour un attribut en particulier. (prix) Pr(j)hi =Pr(zhij >zhik pour tous les k de façon à ce que I(Vhik >уh)=1) L’alternative choisie a la plus grande utilité pour un attribut donné parmi toutes les options. On fixe un seuil minimum pour l’ attributs et l’alternative est considérée uniquement si l’attribut atteint le seuil minimum

Détermination des modèles 3- Modèle conjonctif  L’ensemble de considération est choisit en utilisant une règle conjonctive en fonction de plusieurs attributs (m) Pr(j)hi = Pr (zhij >zhik pour tous les k de façon à ce que ПmI (xhikm >уhm)=1) Xhikm importance de l’attribut du répondant h du scénario i pour l’alternative k et l’attribut m Уhm paramètre du niveau du répondant représentant le seuil acceptable de l’attribut m pour le répondant h Tous les attributs important pour le répondant doivent se retrouver sur l’alternative pour être considéré par le répondant Pour qu’une alternative soit choisit , les attributs important pour le répondants doivent être supérieur au seuil d’acceptation minimal

Gilbride & Allenby, 2004

Détermination des modèles 4- Modèle disjonctif Au moins un niveau d’attribut est acceptable Pr(j)hi =Pr(zhij >zhik de façon à ce que ∑m I(xhikm >уhm ≥ 1) ) Xhikm niveau de l’attribut du répondant h du scénario i pour l’alternative k et l’attribut m Уhm paramètre du niveau du répondant représentant le seuil acceptable de l’attribut m pour le répondant h Une alternative sera considéré aussitôt qu’elle possède un attribut important au dessus du seuil minimum d’acceptation

Gilbride & Allenby, 2004

Détermination des modèles 5- Modèle hétérogène structurel Pr(j)hi =φPr(zhij >zhik pour tous les k de façon à ce que ПmI(xhikm >уhm)=1) +1− φ Pr(zhij >zhik pour tous les k de façon à ce que ∑mI(xhikm >уhm ≥ 1) Φ portion de l’échantillon qui utilise une règle de décision conjonctive (1- φ) portion de l’échantillon qui utilise une règle de décision disjonctive

Résultats C’est le modèle non-compensatoire conjonctif qui s’apparente le mieux aux données du problème. 30% des alternatives ont été choisies en fonction de cette règle de décision 92% des répondants ont utilisé cette règle pour choisir une alternative Le modèle a la plus grande valeur du log de densité marginal Hit Probability – probabilité moyenne de l’observation Hit frequency – nombre de fois que le choix prédit est égal au choix réel Gilbride & Allenby, 2004

Estimation des seuils par le modèle Gilbride & Allenby, 2004 Φ1= 0.598 indique que 59.8% des répondants n’utilisent pas le « body style » comme critère pour faire un choix parmi les alternatives Φ2= 0.324 indique que 32.4% des répondants ne considèrent pas les appareils ayant un « low body style » parmi les alternatives

Démonstration de l’utilisation de règles de décisions par les individus 92% des répondants ont utilisés une règle de décision conjonctive 58% des répondants ont choisit une alternative en fonction d’un seul attribut 33% des répondants ont choisit une alternative en fonction de deux attributs 2% des répondants ont choisit une alternative en fonction de trois attributs

Importance des attributs Les attributs utilisés pour faire un choix parmi les alternatives sont des attributs commun aux deux types d’appareils photos (attributs connues) Une fois que les alternatives qui feront parties de l’ensemble de considération sont choisit, le prix et le « body style » n’influence plus le choix final Certains attributs sont utilisés pour former l’ensemble de considération et d’autres pour faire le choix final d’une alternative

Gilbride & Allenby, 2004

Limites de la recherche La composante de l’utilité est la même pour les alternatives considérées et le choix final Le nombre d’alternatives proposées élevées incitent l’utilisation de règle de décision

Questions ?