Ventes au détail

Vous êtes analyste dans une firme d'études de marché. Vous aidez la directrice marketing d'une microbrasserie locale appelée the 3 MuskeBeers à analyser et à évaluer son produit phare, Hoppiness. Le jeu de données qui vous est fourni, nommé sales.data, est déjà chargé dans R.

Votre première tâche consiste à comprendre la structure de vos données. Vous pouvez utiliser la fonction str() pour afficher de façon compacte la structure et les premières observations de sales.data. Sinon, vous pouvez utiliser la fonction tail() pour n'afficher que la dernière portion des données.

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Créer des modèles de réponse dans R

Instructions de l’exercice

Affichez la structure de sales.data à l'aide de la fonction str().
Affichez les 6 dernières observations de sales.data à l'aide de la fonction tail().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Structure of sales.data


# Tail of sales.data

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Ce premier chapitre vous présente les principes et concepts de base des modèles de réponse du marché. Vous y apprendrez à construire des modèles simples de réponse pour les ventes de produits. Vous verrez aussi les différences théoriques et pratiques entre les modèles linéaires et non linéaires appliqués aux réponses de ventes.

Exercise 1: Notions de base des modèles de réponse du marché Exercise 2: Ventes au détail

Exercice en cours

Exercise 3: Comprendre les ventes Exercise 4: Modèles de réponse linéaire Exercise 5: Un modèle linéaire de réponse des ventes Exercise 6: Faire des prédictions Exercise 7: Performance prédictive Exercise 8: Modèles de réponse non linéaires Exercise 9: Linéariser des fonctions non linéaires Exercise 10: Quelle est la valeur ajoutée ?

Une stratégie de marketing efficace met à profit tous les moyens disponibles pour communiquer les avantages d'un produit. L'essentiel consiste à trouver la bonne combinaison de ces moyens pour stimuler les ventes et atteindre les objectifs de part de marché. Dans le deuxième chapitre, vous apprendrez à intégrer les effets de la publicité et de la promotion à votre modèle de réponse des ventes et à déterminer la stratégie marketing la plus susceptible de réussir.

Exercise 1: Prolongement du modèle, partie 1 : variables muettes Exercise 2: Comprendre les variables fictives Exercise 3: L'effet de l'affichage en magasin sur les ventes Exercise 4: L'effet de multiples variables fictives sur les ventes Exercise 5: Et le prix?Exercise 6: Extensions du modèle, partie 2 : variables dynamiques Exercise 7: Comment créer un décalage (lag)?Exercise 8: Ajouter des effets de prix décalés Exercise 9: Davantage de retards Exercise 10: Quelle est la valeur ajoutée?Exercise 11: Combien de prolongations sont nécessaires ?Exercise 12: Résumer le modèle Exercise 13: Prédicteurs non nécessaires Exercise 14: Retirer des prédicteurs Exercise 15: Éliminer des prédicteurs

Une entreprise ne peut réussir sur le marché que si ses produits ont un avantage concurrentiel par rapport à ceux de ses rivaux. Pour élaborer une stratégie de marketing efficace dans un contexte concurrentiel, il est essentiel de comprendre l'interrelation entre l'activité marketing et le comportement des clients. Dans ce chapitre, vous apprendrez à expliquer les effets des baisses temporaires de prix sur le choix de marque des clients en utilisant des modèles de réponse logistiques et probit.

Exercise 1: Modèles de la demande individuelle Exercise 2: Achats des clients Exercise 3: Résumer les données Exercise 4: Concurrence Exercise 5: Un modèle de probabilité linéaire pour la demande de bière Exercise 6: Modèles de réponse logistique Exercise 7: Un modèle logistique pour la demande de bière Exercise 8: Prédictions bornées Exercise 9: Effets marginaux moyens Exercise 10: Graphiques d'effet Exercise 11: Modèles de réponse probit Exercise 12: Un modèle probit pour la demande de bière Exercise 13: Logistique vs probit Exercise 14: Comparaison de modèles

L'objectif principal de la modélisation de la réponse est d'aider les spécialistes du marketing à constater un rendement non seulement aujourd'hui, mais aussi demain. Pour évaluer ce rendement futur, il faut un modèle statistique simple mais fiable. Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à évaluer la performance prédictive des modèles de réponse logistique.

Exercise 1: Sélection de modèle Exercise 2: Étendre le modèle de réponse logistique Exercise 3: Résumer le modèle Exercise 4: Le principe de la déviance Exercise 5: Éliminer des prédicteurs Exercise 6: Performance prédictive Exercise 7: Classifications Exercise 8: Confusion du modèle Exercise 9: Courbes ROC Exercise 10: Validation du modèle Exercise 11: Sous-ensembles Exercise 12: Entraînement du modèle Exercise 13: Mise à l'épreuve hors échantillon Exercise 14: En guise de conclusion