StiuCum - home - informatii financiare, management economic - ghid finanaciar, contabilitatea firmei
Solutii la indemana pentru succesul afacerii tale - Iti merge bine compania?
 
Management strategic - managementul carierei Solutii de marketing Oferte economice, piata economica Piete financiare - teorii financiare Drept si legislatie Contabilitate PFA , de gestiune Glosar de termeni economici, financiari, juridici


DEVII LIDER de succes in fiecare zi
MARKETING

Marketingul reprezinta "stiinta si arta de a convinge clientii sa cumpere" Philip Kotler definea marketingul ca "un proces social si managerial prin care indivizi sau grupuri de indivizi obtin ceea ce le este necesar si doresc prin crearea, oferirea si schimbul de produse si servicii avand o anumita valoare". Simplist, marketingul reprezinta "arta si stiinta de a vinde".

StiuCum Home » marketing » marketing modern » Procesul decizional de marketing
Trimite articolul prin email Folosirea modelelor in procesul decizional de marketing : Procesul decizional de marketing Publica referat pe tweeter Trimite articolul prin facebook

Folosirea modelelor in procesul decizional de marketing



Modelarea deciziilor care se iau in imprejurari sigure, cand toate elementele necesare sunt cunoscute cu certitudine, nu ridica probleme deosebite, iar programarea matematica, metoda drumului critic, analiza numerica sunt utilizate cu succes. Dar cele mai multe decizii de marketing sunt luate in imprejurari aleatorii, nedeterminate sau chiar in conditiile unor universuri concurentiale.In aceste cazuri, procesul decizional se complica, decizia optima, reala sau realista se poate obtine numai apeland la diferite metode de natura probabilistica: metodele statisticii traditionale de estimare si testare a riantelor posibile, lanturile Marcov, metodele bazate pe teoria asteptarii, metodele de simulare si, mai ales, metodele de analiza bayesiana.In general deci, posibilitatile modelarii in procesul decizional de marketing sunt foarte largi.
Doua grupe de mode



le se impun tot mai mult atentiei: modelele bazate pe teoria jocurilor strategice si modelele bazate pe analiza bayesiana.
Modele decizionale bazate pe teoria jocurilor strategice
Cand decidentul se afla intr-o stare de incertitudine determinata de lipsa de informatii suficiente pentru silirea probabilitatilor de manifestare a starilor conditiilor obiective, iar riabilele sunt partiale145, alegerea deciziei se face potrivit naturii jocului si starii de spirit a decidentului, apeland la mai multe criterii (reguli), cum sunt: criteriul maximin, criteriul minimax, criteriul maximax etc.
Criteriul maximin in alegerea deciziei de marketing
Introdus pentru prima data de Abraham Wald146, cunoscut si sub denumirea de criteriul „pesimistului", criteriul maximin se bazeaza pe principiul conform caruia decidentul alege, mai intai, in cadrul fiecarei strategii, alternati cu efectele cele mai mici, iar dintre acestea alege, in final, rianta care conduce la efectul cel mai mare.
Criteriul minimax in alegerea deciziei de marketing
Formulat de L.J. Sage148, criteriul minimax al regretului are la baza principii asemanatoare cu criteriul maximin, alegerea fiind insa intre alternative ale caror rezultate sunt exprimate sub forma de regrete.In vederea determinarii riantei optime, in cadrul fiecarei strategii se alege mai intai alternati care prezinta regretul cel mai mare, iar, in final, dintre acestea, se alege cea care corespunde celui mai mic regret.
Aplicand criteriul minimax al regretului in exemplul de mai sus si construind o matrice a regretelor riantelor Xj in starea de conditii S , rezulta ca, daca ar fi existat un efect promotional limitat, strategia Xj ar fi fost cea mai indicata (regretul este zero), deoarece
ar fi condus la beneficiul cel mai mare (6 milioane de dolari in loc de 4 sau 5 milioane de dolari); daca s-ar fi ales strategiile X2 sau X3, regretul ar fi fost de 2 milioane si, respectiv, 1 milion (sume care ar fi fost pierdute, pentru ca nu s-a preferat alternati strategica X2). Daca insa efectul promotional ar fi fost nelimitat, la alegerea strategiei X2 nu ar fi fost nici un regret (regretul este zero), in vreme ce, prin alegerea alternativelor strategice X, si X3, regretul ar fi fost de 4 milioane si, respectiv, 1 milion de dolari.
Asadar, utilizand criteriul minimax al regretului, decidentul alege in final strategia X2, care duce la minimizarea regretului maxim.
Criteriul maximax in alegerea deciziei de marketingIn acest caz, decidentul are un mod optimist de alegere a riantei optime. Un asemenea mod de alegere a riantei optime este posibil pentru situatiile in care conditiile obiective se prezinta cel mai favorabil.
Cele trei criterii prezentate considera ca, dintre toate „starile naturii" existente, doar una se realiza, fara a exista o anumita probabilitate de realizare a celorlalte alternative.
Alaturi de aceste criterii, in alegerea deciziei optime de marketing se utilizeaza si altele, cum sunt: criteriul rationalitatii sau cel optimist. Acestea din urma dau o alta dimensiune procesului decizional, prin incorporarea si a unor elemente de natura probabilista, facand astfel trecerea spre modul de abordare bayesian.
Criteriul rationalitatii a lui Bayes-Laplace porneste de la premisa ca fiecare stare a conditiilor obiective are aceeasi probabilitate de aparitie - starile conditiilor obiective fiind echiprobabile, iar rianta optima este aceea pentru care media aritmetica a rezultatelor corespunzatoare starilor luate in considerare este cea mai favorabila.


Modele decizionale bazate pe analiza bayesiana
Asa cum s-a mai aratat, metoda analizei bayesiana se foloseste pentru luarea deciziilor in conditii de incertitudine. Deciziile in conditii de incertitudine sunt cele mai frecvente si mai dificil de realizat, pentru ca majoritatea problemelor de marketing sunt foarte putin cunoscute. In plus, dificultatile procesului decizional de marketing tin si de numeroase alte aspecte, cum sunt: complexitatea problematicii de marketing, gradul de noutate al acestora, imprejurarile inedite si orizontul de timp in care se iau deciziile.
Spre deosebire de analiza statistica traditionala, care are la baza probabilitati obiective, analiza bayesiana are drept repere probabilitatile subiective. Pe de alta parte, daca modelele lui Wald, Sage sau Laplace presupun o „ignoranta totala" privind starile naturii, analiza bayesiana pleaca de la premisa ca deciziile se iau in conditii de „ignoranta partiala". Procesul decizional bazat pe analiza bayesiana comporta mai multe etape150, respectiv : definirea problemei de cercetat, analiza apriorica, analiza preposterioara, culegerea de informatii suplinitoare, analiza posterioara, alegerea solutiei finale.
In prima etapa - de definire a problemei de cercetat - decidentul trebuie sa prezinte : obiectivele de realizat; categoriile de restrictii; alternativele strategice posibile (minimum doua); criteriile de are a alternativelor in vederea selectarii celei optime.
Analiza apriorica a problemei se realizeaza pe baza experientei si judecatilor personale ale decidentului cu privire la probabilitatea de realizare a alternativelor respective si a efectelor lor.
Daca decidentul este relativ sigur pe rezultatele analizei apriorice, prin decizia finala selecta alter


nati optima; daca el este insa mai putin sigur, poate incerca sa sileasca cat de eficienta, in acest demers, este colectarea de informatii suplimentare.
Prin analiza posterioara se aprecia masura in care loarea informatiilor suplimentare este superioara costurilor angajate de obtinerea lor. Daca colectarea de informatii suplimentare nu-si dovedeste utilitatea, atunci fie se ia decizia finala, fie se aduna noi informatii considerate a fi necesare in adoptarea deciziei finale de marketing.
Si analiza posterioara, ca si cea apriorica, solicita decidentului sa elueze fiecare alternati din perspecti criteriilor utilizate si a categoriilor de restrictii existente, selectand-o pe cea optima.
Datorita calitatilor sale, analiza bayesiana este folosita tot mai mult in procesul decizional de marketing.
Pentru o intelegere mai buna a modului de folosire a analizei bayesiene, consideram, in continuare, un caz din domeniul eluarii contributiei cercetarii de marketing, in vederea lansarii pe piata a unui nou tip de ambalaj pentru produsul unt. Pentru aceasta, decidentul hotari daca sa introduca sau nu noul ambalaj.
Se apreciaza ca probabilitatea ca acesta sa ia o decizie corecta este mai mare daca se apeleaza la informatii oferite de cercetarea de marketing. Problema este daca cercetarea se justifica, stiind ca ea angajeaza anumite cheltuieli.
Ca urmare, pe baza experientei acumulate si stocate, decidentul formula urmatoarele probabilitati conditionate:
P(N/Mj) = 0,8 - probabilitatea ca cercetarea de marketing prevedea un succes N,In conditiile in care ambalajul fi in realitate un succes - M,; P(R/Mj) = 0,2 - probabilitatea ca cercetarea de marketing prevedea un insucces -
R, in conditiile in care ambalajul in realitate fi un succes - M{; P(N/M2) = 0,3 - probabilitatea de previziune a unui succes cu ajutorul cercetarii, in
conditiile in care ambalajul fi in realitate un insucces - M2; P(R/M2) = 0,7 - probabilitatea de previziune a unui insucces, in conditiile in care
ambalajul fi in realitate un insucces - M2.
Raporturile dintre previziunile cercetarii si cele doua „stari ale naturii" pot fi urmarite cu ajutorul matricei (elul 3).
Tabelul 3
Starile naturii Previziunea cercetarii Mi: Ambalajul insemna un succes M2: Ambalajul insemna un insucces
N : Succes R : Insucces P(N/M.) = 0,8 P(R/Mi) = 0,2 P(N/M2) = 0,3 P(R/Mi) = 0,7

Obserm ca, pentru fiecare „stare a naturii", suma probabilitatilor conditionate este egala cu 1, iar elementele pe diagonala stanga - sus, dreapta - jos reliefeaza gradul de incertitudine (cu cat aceste lori sunt mai aproape de 1, informatia este considerata mai completa si deci, gradul de certitudine este mai ridicat).
Probabilitatile M, si M2 (ca ambalajul reprezenta un succes sau insucces) sunt tot de natura subiecti, ele fiind silite pe baza informatiilor recoltate de la un panel de specialisti de la firma care lanseaza ambalajul presupus mai sus.
Considerand cele doua seturi de probabilitati, ale decidentului si ale panelului de specialisti, ca fiind de 0,6 si, respectiv 0,4, ca succesul ambalajului insemna un beneficiu de 8 milioane si insuccesul, o pierdere de 3 milioane, iar costul cercetarii fi de 170.000 de dolari si apeland la analiza bayesiana, se poate sili, in continuare, P(Mj/N) - probabilitatea de succes a ambalajului, apoi se pot estima beneficiile probabile pentru fiecare alternati decizionala in parte si, in final, se poate realiza calculul lorii nete a cercetarii de marketing, dupa cum urmeaza :
a) probabilitatea de succes a ambalajului in conditiile in care si cercetarea de marketing previziona acelasi succes
b) probabilitatea de insucces a ambalajului in conditiile in care cercetarea previziona un succes
c) probabilitatea ca ambalajul reprezenta un insucces, in conditiile unei cercetari ce previziona acelasi insucces
d) probabilitatea ca ambalajul reprezenta un succes in conditiile in care cercetarea previzioneaza un insucces
e) estimarea probabilitatii P(N) ca cercetarea reprezenta un succes este data de faptul ca ambalajul reprezenta un succes (Mj), iar cercetarea identifica faptul ca acest ambalaj are sanse de succes (N/Mj)
f) probabilitatea ca cercetarea reprezenta un insucces P(R), data de faptul ca ambalajul reprezenta un insucces (M2) si ca cercetarea previziona un succes pentru un astfel de ambalaj (N/M2)
g) loarea rezultata (Vrnc) prin decizia de marketing, care tine seama de efectul cercetarii, calculata ca suma a produselor dintre beneficiile rezultate (Xj si x2) si probabilitatile respective
h) loarea neta a cercetarii (Vn), calculata ca diferenta dintre loarea rezultata prin decizia (care apeleaza si care nu apeleaza) la efectele cercetarii si costul cercetarii (Ce)
Obserm ca situatia analizata reliefeaza o stare negati.In concluzie, subliniem faptul ca procesul decizional de marketing comporta atat o fundamentare cantitati corespunzatoare, cat si un anumit „spirit de decizie" din partea managementului, astfel incat decizia aleasa sa se apropie cat mai mult de starea de optim.






Politica de confidentialitate



Copyright © 2010- 2021 : Stiucum - Toate Drepturile rezervate.
Reproducerea partiala sau integrala a materialelor de pe acest site este interzisa.

Termeni si conditii - Confidentialitatea datelor - Contact