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Ciao a tutti.Welcome to Marketing Analytics Course.This is Doctor Swagato Chatterjee di VGSoM, IIT Kharagpur, che sta prendendo questo corso foryou. E oggi siamo nella settimana sei, e stiamo discutendo di Marketing Mix Model andáAdvertisingModels.Così nell'ultimo video abbiamo discusso di un, di come i vari elementi del mixer marketing si interfacciano tra di loro. Ma in questo particolare video hanno, abbiamo preso il modello Linear, Simply LinearModel e abbiamo cercato di scoprire come gli effetti sono diversi. Ma in questo particolare video cercheremo di fare un po' di più, cercheremo di brindare un po' di complessità non linearità nel modello, e gli effetti del pastificio also.Così, se vedete il dato impostato che abbiamo, in settimane sei stagione, stagione 2 Credo, theádataset somiglia a this.áE, sono dati trimestrali, quarantosa numero e gli annunci pubblicitari spesi, prezzo che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto. E questa è l'effettiva vendita che avete fatto e così via. E il prossimo arrivato è il quarto numero. Quindi c'è un, quindi quarto numero mezzi, quanto punto dati ho?Così, il numero reale di questo numero è dato qui, la spesa pubblicitaria, il prezzo che ho, e l'effettivo valore di vendita che ho e.it, questi sono i cinque punti dati che ho attualmente.Ora, devo decidere, che tipo di annunci pubblicitari, quindi come, se ricordate, la prima cosa che decidiamo è, come le vendite dipenda dal prezzo e theápubblicsementáche voi avete done.Now, la pubblicità è di tipo scontato. Così ad esempio, non diamo altro, continuate a dare pubblicità. Questo è l'effetto di un annuncio pubblicitario, e questo è l'effetto di un annuncio pubblicitario qui, qui, qui, qui, le vendite corrispondenti o l'effetto dell'annuncio faranno prima a sparare. E poi, áin questo periodo, quando non avete dato pubblicità, la gente ancora ricordarsi di te, ma lentamente che la memoria arriva a decora la memoria decade, il decadimento della memoria accade. Così succede così. E poi ancora, ti dà qualche annuncio, di nuovo succede, di nuovo succede così, e di nuovo succede così, e così on.Now, che si tratti di un decadimento lineare o di decadimento non lineare o di decadimento non lineare è qualcosa che è ancora una zona di ricerca, ma questo tipo di thingshappen.Così, tutto quello che sto cercando di dire è che a questo punto, l'effetto degli adis dipende da quanto annuncio hai dato qui e quanto decadimento è successo .áQuindi, basato su quella supposizione, ci sono un sacco di equazioni che è stata creata. Quindi una di queste è così, dove c'è qualcosa che si chiama ad effetta.Così, se vedi attentamente le formule qui, è stato scritto qui che áAdstock, áthereis un qualcosa di butáAdstock.So, sto dicendo che, l'effetto ad effetto fa entrare nella mia memoria come stock, è come, si è comportato come un inventario.Qualunque cosa ci sia nei modelli di inventario che facciamo, facciamo la selezione qui, ma Adstockis lambda nel precedente stock.Quindi, qualunque stock precedente fosse lì nell'ultimo periodo che decadrà poco bit.Quindi, ultimo periodo, probabilmente si lascia dire, il, la misurazione era così. All'ultimo periodo, theámisurementáera così. La Lambda in questo arriva qui. Questa particolare misurazione è sostanzialmente se questa è A, la seconda è lambda intoA. Il prossimo periodo che sarà lambda è sostanzialmente tra 0 e 1.So che è lambda in stock precedenti, più l'adspentNow, se si dà un certo annuncio più l'attuale ad.Quindi, se si dà certi spot a questo punto, se si dà certi spot in questo punto si sparerà up.So, decadrà, decadrà, decay.Se date un certo annuncio qui, sparerà di nuovo su up.Quindi, questo è qualcosa che questa particolare funzione sta scrivendo about.So, che è Adstock è uguale a lambda plus previous stock corrente ad.Quindi, questo è qualcosa che stiamo cercando di fare qui. E poi, le vendite hanno componenti diversi in it.Quindi, ne spiegherò uno per uno, i vari componenti del sales.Così, le vendite hanno in esso componenti diversi. La prima componente delle vendite è, diciamo, l'elasticità dei prezzi.Quindi, mantengo tutto il resto costant.Quindi, se tutto il resto rimane costante in questa equazione, quindi le vendite sono uguali a predire il potere meno l'elasticità Così, perché questo sta arrivando?Che cos' è l'elasticità?L'elasticità è sostanzialmente, il delta D da D minus, per D è la domanda e il delta P by P thatis elasticità, c'è una formula. Quindi se lo ricordate, ecco la formula dell'elasticità.Allora, posso scrivere, il delta P da P è uguale a, è uguale tomino delta D di D. Posso scriverlo?Oppure posso scrivere, il delta D da D è uguale a meno E delta P di P. Fair enough.Now, posso quindi scrivere questo che del D da D è uguale a meno E del P di P. posso scrivere questo e poi se lo scrivo, cerco di fare un'integrazione nelle due parti, io vado a fare un'integrazione in entrambe le parti, il log di D è uguale a costante in log di P. Am I, D è uguale a 0.So allora, D è uguale a C meno ln P alla potenza meno E. C'è una formula.Quindi, Un log B può essere scritto come log di B alla potenza A. Così quella formula particolare Iho usato qui. Quindi quella formula particolare Iho usato qui. Dunque allora D è praticamente, è uguale a, quindi se C è uguale a 0, poi E alla potenza Ln Pto la potenza meno E sostanzialmente, P alla potenza meno E. Così è per questo che, tutto ciò che sto gettando è una qualche costante in prezzo alla potenza meno elasticità.Ora, quella parte è chiara: ecco perché, tutto quello che sto ottenendo è che la domanda è una qualche costante in prezzo alla minuselasticità.Ora, quella parte è chiara. Così l'effetto prezzo su richiesta è fondamentalmente, prezzo alla potenza meno elasticità.Supponendo che sia il tuo prezzo. Se è il prezzo di qualcun altro. Se si tratta di un cliente, il prezzo del concorrente, che dove il prezzo aumenta la tua domanda, il prezzo del concorrente aumenta la tua domanda. Poi quello sarebbe stato concorrenza di prezzo in meno, più elasticità di competition.Perché, questa si chiama elasticità incrociata.L'elasticità di qualcun altro sulla tua domanda, che è un effetto positivo. Ma non prendo in considerazione quella parte in questo momento. Quindi probabilmente cancellerò quella parte. Così questo è quello che ho. Così poi prezzo alla potenza meno elasticità.E poi la domanda avrà un componente stagionale, noi trend componente. La componente stagionale è fondamentalmente, una componente stagionale, indice stagionale. Questo sarà moltiplicato per alcuni, qualche costante particolare. E poi ci sarà qualche tendenza component.Ora, in questa particolare funzione, la tendenza è stata definita come trend.Quindi, trend al numero di trimestre di potenza, puoi anche scrivere in numero di trimestre, nessun problema. Quindi trend, è in quarto numer.Ok?E poi ci sarà costante al font.Now, l'unica parte che resta è come avrà effetto la pubblicità?Ora la pubblicità non avrà effetto sul prezzo. Advertisita 'non avrà effetto sull'indice stagionale. Advertisita' effetto sul trend.Quindi, qualsiasi sia trend non c'è, che si stia alzando o scendendo con la spinta per quella salita o per quella per giù, qualcosa che è alla pubblicità farà. Così questo è qualche parametro beta, dentro l'Adstock.Ecco cosa arriverà qui. Così questo parametro beta in Adstock, abbiamo scritti in Adstock.Così cambierò questa parte come quarto numero in questa cosa puoi fare moltiplicazioni. Questo è qualcosa che è mio vendite complessive. Ora io, io quello che non so?Non so qual è il mio precedente stock, non so cosa sia lambda.I non conosco questo costant.I non conosco la, la componente di tendenza, la componente effetto ad effetto, l'elasticità, l'indice di stagionale.Tutte queste cose sono sconosciute e devo stimate.Quindi, per cominciare, ho pensato che ognuno di loro sia uno, tutto un stoccatore iniziale 10.So, quanto è poi l'Adstock?L'Adstock è qui iniziale stock plus, stock iniziale in lambda plus current ad. E questo qui, è permeabile Adstock in lambda plus current ad. E qui, prima di saltare la lambda avrei dovuto essere F4.So questo è quello che mina Adstock. Fair abbastanza. Adstock assomiglia a questo. Poi quali sono le previsioni di vendita?Le previsioni di vendita sono sostanzialmente, attentamente si vede, le previsioni di vendita sono questo costantinto la componente di tendenza che qui troverò qualcosa, nel prezzo al power minus elasticitycomponent I scriverò qualcosa qui, e nella stagionalità component.Io scriverò qualcosa qui. Seasonalità è cosa? vlookup, cosa vlookup di questo numero di trimestre. In questo particolare tavolo, e 2 virgola FALSE.E questo L6 e M9 dovrebbero essere in un form form.Quindi, ecco cosa ho creato. Vlookup C6, C6 significa, il trimestre dell'anno, in quale tavolo da L6 a M9.So questo tavolo. Questo tavolo e poi 2 virgola FALSE.E qual è il prezzo alla potenza meno elasticità?Questo è il prezzo al potere, e all'interno di un'altra staffa, qui devo scrivere meno elasticità, meno questa elasticità.E anche l'elasticità dovrebbe essere in F4.And poi, quindi si può mettere in pausa a vari punti di questo particolare video e vedere. E poi, il numero di quarto nel trend, il numero di trimestre in tendenza, e trend dovrebbe essere F4 plus ad effetto in Adstock, e ad effetto dovrebbe essere F4.So che è la mia previsione. E se lo trascino, questa è la vendita preclusa che sto ottenendo. E qual è il mio errore percentuale medio?Questo è il mio precluso meno reale diviso per effettivo, una cosa del genere, assolute.Così, prenderò ABS.And mean absolute, è già praticamente la media di questi valori. Media di questi valori. Perché sta arrivando 0 qui?Ok.Quindi, M5 dovrebbe essere anche in F4 .Ok.Quindi, errore assoluto, questo è il fatto, e questo è il tipo, che devo minimizze.Così, vado al data solver, e cerco di minimizzare questa persona particolare. Quindi dirò che, impostarla facendo segnare la directory qui di seguito. Sì, scusa.Impostare il mio obiettivo su quella cella J4.And poi minimizzare questo. E chi cambierò?Cambio tutti i parametri che devo stimate.Cambierò queste persone virgola e il mio stock iniziale, che non ho un'idea. Se ho un'idea, la metterò così. Altrimenti, se non avrò l'idea mettete lì. Ora tutto questo ragazzi avrà certe costanti. Per esempio, diciamo l'Adstock.Lo stock iniziale. Il stock iniziale sarà beámaggiore di 0.And iniziale, una cosa del genere perché vedrete che, tutte le spese pubblicane sono tra 0 a cento...io lo tengo 0 a, tra il 0 al cento. E poi, diciamo pure, i, questi valori dovrebbero anche essere superiore a 0.áSee, l'effetto dell'annuncio sulle vendite deve essere positivo. L'elasticità che abbiamo assunto per essere positiva è per questo che abbiamo preso meno elasticità.Quella componente di tendenza può beate quello che non conosco, negativo, positivo. Così, io, non metterò la componente di tendenza in questa cosa. E poi, amate dire la lambda o lasciamoci dire trend anche positivo, perché è goffp e lascia una trama, vedrai che la tendenza è anche up.áLa lambda è tra 0 a one.áQuindi, questo è qualcosa che è importante, abbiamo tocheck.áE questo termini costanti deve essere positivo altrimenti le tue vendite diventeranno negative.Quindi, metterò tutti qui, deve essere più grande di uguale a 0.Okay?E diciamo, ognuno deve essere più piccolo del pari a cento. E questa lambda decade.Quindi, questo deve essere un più piccolo di uguale a uno. E qualsiasi cosa else.I penso che sia fine.áso, questi sono i miei alcuni dei costanti che ho taken.áAnd Iwill use, lasciaci sayàevoluzionaryámethod, e cercherò di risolverlo. Quindi tutte le variabili devono avere illimitate e più basse. Quindi, non ho per ogni superiore variabile e inferiore uno di controllo. Per esempio ok.Così questo è stato scritto come I1, scusa.Quindi cambiare questo non sarà I1 ma H. Non H1 o I1, ok?H e poi da M1 a M9 è compreso tra 0 e uno e M4 è un altro. Ora devo cercare di risolvere. Così si sta risolendo. E ha già ridotto a 0,2, 1, 5 e ci vorrà un po' di tempo probabilmente io aspetto un minuto per vedere cosa succede. E poi, lo farò, premerò un evase.Quindi, cosa sta facendo?È isácerca di cambiare tutti questi valori e di cercare di ridurre questo MAPE più basso possibile .áWhenI get che, áciò che ottengo è la funzione delle vendite o qualche labeládi non linearità si è presa in considerazione. Nella mia foto, ok.Così è bloccato a uno a due. Così mi limiterò a premere una fuga qui. E mi fermerò, áe dirò che ok, quindi tenete la mia soluzione di solutore. E questo sono i valori che sto gettando .áSo cosa, sta dicendo che, álui avrebbe potuto donare poco più probabilmente.Quindi, è che questo è, questo è l'effetto pubblico.Si vedrà che il, per ogni cosa che sta salendo entro il 51, per ogni incremento di Adstock e l'elasticità è così e la tendenza è così, e così via, il valore per tutti, che lambda valeva arrivare a uno. Il valore Lambda arriva fino ad arrivare a un mezzo, assolutamente pieno d'effetto nel prossimo, che non dovrebbe essere il case.Noi, quindi, se avessi gestito questo (quasi) qualche tempo in più avrebbe caldo un valore lambda migliore. Questo è qualcosa che viene mostrato, che potrebbe non essere il caso properly.áThisis qualcosa che abbiamo fatto fino a now.Now, un'altra aggiunta di questi thingáis, vedi Adstock qui stiamo scrivendo lambda intoprevious stock plus current ad. Ora oftentime, la ricerchersásuggerisce che l'effetto di annuncio non è linear.Thenátue spese sale e il tuo ad effetto questo tipo, avrà un, questo kindle relazioni.átal che vuol dire che sarà un, direi, assomiglierà a una curva di S o qualcosa del genere .Soáciò, sarà, finalmente, áreale saturare ad alcuni level.Così, essa per portare in quella parte della storia, dove a theáeffect of ad spendere sull'adeffetto sta in realtà scendendo come ad andare in rialzo, l'effetto marginale sta arrivando a down.áTotake che, stiamo introducendo una logisticáfunction.Quindi qui se vedremo questa parte è in realtà una funzione logistica, dove una da una plusE alla potenza meno alfa in passiva, io ci stimiamo un altro parametro, io posso stimare un altro parametro alfa. E poi posso stimare a tutte e io posso provare toásolveáqueste cose. Questo è qualcosa che dovresti provare a fare da solo quando cerchi di risolvere con thisparticularásheet.Solo ti devi mettere un'altra cosa chiamata alpha, crei le funzioni di missedon che, e poi l'ottimizzoalfa come ricorderemo alpha deve essere positive.Becauseáaltrimenti, l'effetto ad effetto sarà salito così, piuttosto che scendere lentamente.Allora, questo è qualcosa che is.áNow una volta che vi ho questi risultati, cosa faccio?Diciamo che è una prossima volta period.áNel prossimo periodo, questo è il 1, questo oneis 25, e diciamo che faccio una spesa di 32, poi quanto è il mio Adstock?La mia Adstock è una cosa del genere: diciamo che il prezzo è, diciamo intorno a quaranta uno, e thenáthis sono le mie previsioni di previsione, nella prossima volta period.áSo, Iámightáwant a sapere che a quale livello di prezzo?E quale livello di spesa pubblicitario, questo particolare valore che è una vendita preclusa, massimizza. Con questa previsione di vendita possiamo fare le entrate di previsione anche asáwe ha previsto profità anche come abbiamo fatto per i video 1, settimana uno, spiacente, settimana sei stagione 1 video, áwe può fare questo tipo di calcolo anche. Se il mio lavoro è già alla massimizzazione delle vendite, devo scoprirla. Se cerco di ottimizzarlo in base alla formula vado questi. Se cambio 32 a 30 questo valore changes.áSe io changeá41áto 45 questo valore cambia. Allora cosa combinare questo due, ti darà il miglior result.Così, tutto quello che sto cercando di fare qui, in confronto al precedente excel, precedente video una previousstation è che abbiamo creato funzione su formula che è aálittleábit difficile stima che è più grande di quella precedente erano, qui i componentisti non lineari erano inclusi anche nel modello e basato su di cui stiamo cercando di prevedere come la muchite sia la, questa cosa. E lambda è giusto ora sto ricevendo 1, in realtà la situazione di vita vera lambda è qualcosa di più piccolo che, si può stimare in realtà lambda al di fuori dei dati impostati anche e si potrà putare valore. E poi si scoprirà l'effetto decay di pubblicità. In il, se hai gestito questa cosa particolare per un po' di tempo probabilmente hai anche semmai l'effetto decay. Ed ecco come la pubblicità e le promozioni di vendita. Ora fino a questo video, stiamo ancora discutendo di pubblicità e vendite che meanspubblicità e tariffazione come solo un solo componento.Così, c'è solo un tipo di prezzo. Ma non abbiamo considerato più tipi di promozioni di prezzo che puoi dare a schemi multiplepricing che puoi dare. In combinazione con più tipi di pubblicità che si danno. Questa è la spesa pubblicitaria collettiva ma la l'effetto della spesa ad una spesa potrebbe essere diverso per la TV, il decadimento sarà diverso per la TV, diverso per la radio, diverso per le altre peopleche non è ancora lo stesso in questo particolare video ad una maggiore depth.Quindi, nei prossimi video, dove andremo a discutere di come vari tipi di annunci in vari canali azioneranno anche l'altro componente del marketing mix, come ho detto che il marketingmix ha la componente di prodotto anche e il componente di luogo anche. Quindi devi decidere che ok se hai un budget di marketing, quanto soldi.Ora, questo budget di marketing a volte viene in considerazione con il, con il chainbudget di fornitura come stiamo bene. Ma comunque se penso che nel complesso come organizzazione, possono mettere soldi sul lato supply chain, sul margine e et cetera laterali also.Quindi, dove le vendite e i tuoi manager di branding, queste sono le due persone dove nella maggior parte dell'organizzazione sono in competizione tra di loro. I ragazzi di vendita dicono che il tipo, ôMarketing guy dà a me o al branding guy mi dà promesse non realistiche o branding che non possono essere delivered.ö E i ragazzi del thebranding raccontano spesso che, ôThis sales people non è esibirsi bene, c'arenot davvero si spinge e et cetera, et cetera.öQuindi queste due persone che sono venditori, che in realtà ci parlano, che sono in campo, che ne parla con i negozi al dettaglio, quindi dà il margine. E poi ci sono certi gestori di supply chain anche chi dà un margine al, che gianconero si aggira per i viaggiatori, i trasportatori e i cetera. Questi sono tutti i costi correlati, la diffusione relativa, il luogo connesso investments.Now, come quegli investimenti intergiocano con la spesa pubblicitaria in più channelsche state facendo?E come tutte queste cose anche un correlato con questa spesa di R&D o di spesa per lo sviluppo del prodotto che stiamo facendo, o spese di gestione del prodotto che stiamo facendo. Questo è qualcosa che stiamo lentamente andando ad un po' più complesso, modellismo complesso. Qui, abbiamo portato un po' di non - linearità per ulteriori complessità possono portare inno dati set.Quindi, faremo così tutte queste cose nei prossimi video, in questa settimana solo sei.Grazie per essere stato con me.I vi incontreremo nel prossimo video.