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Modèles en marketing

  Responsable du séminaire :  Pierre DESMET Français – 21 heures – 3 ECTS   Objectifs L’étudiant doit être capable, à l’issue du séminaire, de concevoir et de mettre en oeuvre un modèle d’aide à la décision à partir de données

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Logistique : exemple illustratif

La feuille excel présente un exemple simpliste du fonctionnement et des principaux termes d’une régression logistique par l’explication d’un achat par une variable nominale (sexe H/F) Télécharger la feuille excel  Logit La première feuille montre le calcul du risque relatif

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Cas SuperBowl

Contexte : modèle marketing de type Assessor pour la prévision des ventes d’un nouveau produit données avant essai du produit puis après essai du produit produit d’hygiène domestique Data et programme analyse de l’espace perceptuel : SUPERBOWL_7 data : DATA.C07

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Hypothèse IIA

Contexte : Dans le cadre de la modélisation des choix, le modèle logistique est souvent utilisé Il est cependant soumis à une hypothèse assez lourde sur le plan empirique (à vérifier et pas toujours validée) L’hypothèse sous-jacente est une relation

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Cas Mass

Contexte : Modélisation des choix d’un panel de consommateurs avec des données d’activité promotionnelle en magasin simulation des campagnes et recommandation Source : d’après le cas MassMart de Marketing Engineering Programme et Data : Data (.xls) : Mass_data Traitement en

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Cas Nettoyants ménagers

Contexte : réalisation d’un modèle de Mix marketing (modèle multiplicatif) élaboration d’un modèle de régression linéaire simulation et recommandation de Mix Programme : Régression et Tests des hypothèses sur les résidus : model_regression  (en SAS)

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Modèles individuels

Contexte : un modèle individuel cherche à déterminer la probabilité d’un comportement sont comparés ici : modèle binomial modèle linéaire d’apprentissage modèle markovien (ordre 1) Programme : Feuille excel : Markov (.xls)

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Modèle Parfitt & Collins

Contexte : Prévision des ventes d’un nouveau produit Offre commerciale : TeSi © de GfK (en allemand) Source : Parfitt, J. and Collins, B. (1968), Use of consumer panels for brand share prediction, Journal of Marketing Research, Vol. 5,pp. 131-146.

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Modèle Dirichlet

Contexte : Modèle stochastique cherche à prévoir de manière agrégée les comportements individuels d’achat avec un modèle individuel de comportement et une hypothèse sur la distribution des paramètres du modèle individuel Sources : Goodhardt GJ, Ehrenberg ASC & Chatfield C

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Modèle Perceptor

Contexte Un des premiers modèles intégrés pour prévoir les ventes d’un nouveau produit Source Glen L. Urban (1975), « Perceptor: A Model for Product Positioning », Management Science, Vol. 21, No. 8, Application Series. (Apr., 1975), pp. 858-871. (article par le MIT) (F)

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