Research & Evidence

Cerca un metodo

Cerca tra titoli, domande, territori e identificativi MSC.

40 risultati
  1. MSC-P-001Come trasformare un’affermazione di marketing in una domanda verificabile?Scienza delle decisioni
  2. MSC-P-002Correlazione o causalità: cosa consente davvero di affermare un’analisi?Misurazione del marketing
  3. MSC-P-003Come esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?Scienza delle decisioni
  4. MSC-P-004Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?Scienza delle decisioni
  5. MSC-P-005Come misurare un costrutto di marketing non direttamente osservabile?Ricerche di mercato
  6. MSC-P-006Come progettare e validare una scala di misurazione?Ricerche di mercato
  7. MSC-P-007Alpha o omega: come valutare l’affidabilità di una scala?Ricerche di mercato
  8. MSC-P-009PCA, EFA o CFA: quale metodo scegliere?Ricerche di mercato
  9. MSC-P-010Quando condurre un esperimento di marketing?Misurazione del marketing
  10. MSC-P-011Come progettare un A/B test che stimi davvero un effetto?Misurazione del marketing
  11. MSC-P-012Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?Scienza delle decisioni
  12. MSC-P-013Come misurare l’effetto incrementale di una campagna con un gruppo di controllo?Misurazione del marketing
  13. MSC-P-017Come rilevare selezione, contaminazione e attrition in un esperimento?Misurazione del marketing
  14. MSC-P-018Regressione predittiva o causale: cosa si vuole stimare?Modelli di marketing
  15. MSC-P-019Come diagnosticare una regressione di marketing prima di interpretarla?Modelli di marketing
  16. MSC-P-022Come stimare l’elasticità al prezzo e la sua incertezza?Scienza dei prezzi
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: come scegliere per una probabilità di acquisto?Scienza del cliente
  18. MSC-P-029Quali clienti hanno la probabilità di churn più elevata?Scienza del cliente
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: quale quadro usare per studiare l’accettazione tecnologica?Ricerche di mercato
  20. MSC-H-001Misurazione e causalità: come stabilire un effetto di marketing?Misurazione del marketing
  21. MSC-H-002Modelli di risposta marketing: forma, ritardo e saturazioneModelli di marketing
  22. MSC-H-003Scienza dei prezzi: collegare prezzo, domanda e contribuzioneScienza dei prezzi
  23. MSC-H-004Scienza del cliente e della scelta: comportamento, valore ed eterogeneitàScienza del cliente
  24. MSC-H-005Scienza della misurazione: costruire indicatori validiRicerche di mercato
  25. MSC-H-006Metodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validareScienza delle decisioni
  26. MSC-P-008Come validare una scala di misurazione marketing?Ricerche di mercato
  27. MSC-P-014Come progettare un esperimento geografico di marketing?Misurazione del marketing
  28. MSC-P-015Come stimare un effetto con la differenza nelle differenze?Misurazione del marketing
  29. MSC-P-020Come trattare l’endogeneità del prezzo?Scienza dei prezzi
  30. MSC-P-021Effetti fissi o casuali: quale modello panel scegliere?Modelli di marketing
  31. MSC-P-023Come stimare una funzione di domanda?Scienza dei prezzi
  32. MSC-P-024Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?Scienza dei prezzi
  33. MSC-P-028Come stimare la CLV con BG/NBD e Gamma-Gamma?Scienza del cliente
  34. MSC-P-030Come analizzare la ritenzione con un modello di sopravvivenza?Scienza del cliente
  35. MSC-P-031Come costruire una segmentazione clienti utile?Scienza del cliente
  36. MSC-P-032Come testare la stabilità di una segmentazione?Scienza del cliente
  37. MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?Scienza delle decisioni
  38. MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?Scienza delle decisioni
  39. MSC-P-035Come modellare saturazione e adstock?Modelli di marketing
  40. MSC-P-039Quale test statistico scegliere?Scienza delle decisioni
Tutti i metodi
SCHEDA METODOMSC-P-024Scienza dei prezziDossier scientifico verificato

Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?

Lo scenario trasforma un’ipotesi di domanda in volume, ricavi e contribuzione. Deve propagare l’incertezza dell’elasticità e distinguere costi variabili, fissi e orizzonte.

Risposta diretta

Confrontare contribuzione condizionale e soglie di pareggio tra scenari.

Lo scenario trasforma un’ipotesi di domanda in volume, ricavi e contribuzione. Deve propagare l’incertezza dell’elasticità e distinguere costi variabili, fissi e orizzonte.

Tellis, 1988

01

Risposta diretta

Uno scenario prezzo-volume-margine combina prezzo, domanda e costi su un orizzonte dichiarato. In MSC-P-024, +5% dà 9.339,74 unità e +11.987,21 € dopo 5.000 € di costi fissi aggiuntivi.

02

Domanda scientifica

Con domanda e costi espliciti, quale contribuzione produce ogni prezzo e dov’è il pareggio?

03

Popolazione, unità e orizzonte

L’unità è prodotto × mercato × scenario × periodo. Prezzo, volume e costi devono coprire lo stesso periodo e popolazione.

04

Obiettivo decisionale

L’obiettivo è ΔΠ=C₁−C₀−ΔFC, con C=(P−VC)Q. È condizionale, non una previsione garantita.

05

Dati necessari

Servono prezzo e volume base, costo variabile, variazione prezzo, elasticità, costo fisso, imposte, sconti, capacità e orizzonte.

06

Ipotesi

Elasticità costante su +5%, costo unitario costante, nessuna reazione competitiva e capacità sufficiente. La causalità dipende dall’identificazione a monte.

07

Modello

P₁=P₀(1+d), Q₁=Q₀(1+d)^ε, C₀=(P₀−VC)Q₀, C₁=(P₁−VC)Q₁ e ΔΠ=C₁−C₀−ΔFC.

08

Calcolo riproducibile

Lo script legge una riga, valida prezzo, costo e volume, calcola il volume e pubblica contribuzioni, profitto e due soglie.

09

Risultati

P₁=105 €, Q₁=9.339,744; C₀=450.000 €, C₁=466.987,209 €; ΔΠ=11.987,209 €, +2,6638%.

MSC-P-024 · reference scenario
MetricBaselineScenario
Price€100€105
Volume10,0009,339.744
Contribution€450,000€466,987.209
Δ profit after ΔFC€11,987.209

10

Incertezza

Il risultato puntuale non include incertezza. Propagare almeno elasticità, volume e costo, poi intervallo e probabilità di perdita come in MSC-P-034.

11

Soglie e sensibilità

Il volume di pareggio a 105 € è 9.100 unità. Il costo fisso aggiuntivo massimo è 16.987,21 €.

12

Diagnostica

Verificare valuta, imposte, sconti, segni, periodo, supporto elasticità, capacità, concorrenza e coerenza con MSC-P-022.

13

Errori frequenti

Errori: usare ε×d, confondere ricavi e contribuzione, omettere ΔFC, mescolare costi unitari e totali o estrapolare.

14

Interpretazione

Lo scenario è favorevole, ma il margine di sicurezza è solo 239,74 unità: serve un’analisi probabilistica.

15

Decisione possibile

Confrontare scenari vicini, identificare soglie e decidere quali incertezze ridurre prima di un test.

16

Decisione impossibile

Non dichiarare prezzo ottimo, profitto certo o effetto causale senza concorrenza, vincoli, identificazione e incertezza.

17

Implementazione

Il CSV CC0 fissa le ipotesi e Python MIT le ricalcola senza dipendenze: sono il riferimento eseguibile.

18

Risultato atteso

Una tabella per scenario con ipotesi, unità, orizzonte, volume, ricavi, contribuzione, ΔΠ, soglie, incertezza e decisioni.

19

Fonti scientifiche

Tellis fonda definizione e trasformazione dell’elasticità. Il calcolo è un’identità contabile; la fonte non valida costi o scenario MSC-P-024.

  1. Tellis (1988) ↗Full text verified

Dataset · Strumento

Strumento · MSC-T05Contribuzione prezzo-volume-margine

Connessioni metodologiche

Territorio principaleScienza dei prezzi: collegare prezzo, domanda e contribuzioneRichiedeCome stimare una funzione di domanda?Confronta conCome costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?

Da leggere dopo

MSC-H-003Scienza dei prezzi: collegare prezzo, domanda e contribuzioneMSC-P-022Come stimare l’elasticità al prezzo e la sua incertezza?MSC-P-023Come stimare una funzione di domanda?MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?