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40 resultados
  1. MSC-P-001¿Cómo transformar una afirmación de marketing en una pregunta comprobable?Ciencia de la decisión↗
  2. MSC-P-002Correlación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Medición de marketing↗
  3. MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?Ciencia de la decisión↗
  4. MSC-P-004Significación o tamaño del efecto: ¿qué resultado debe interpretarse?Ciencia de la decisión↗
  5. MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?Investigación de mercados↗
  6. MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?Investigación de mercados↗
  7. MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?Investigación de mercados↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?Investigación de mercados↗
  9. MSC-P-010¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?Medición de marketing↗
  10. MSC-P-011¿Cómo diseñar una prueba A/B que estime realmente un efecto?Medición de marketing↗
  11. MSC-P-012¿Cuántas observaciones necesita un experimento?Ciencia de la decisión↗
  12. MSC-P-013¿Cómo medir el efecto incremental de una campaña con un grupo de control?Medición de marketing↗
  13. MSC-P-017¿Cómo detectar selección, contaminación y pérdida en un experimento?Medición de marketing↗
  14. MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?Modelos de marketing↗
  15. MSC-P-019¿Cómo diagnosticar una regresión de marketing antes de interpretarla?Modelos de marketing↗
  16. MSC-P-022¿Cómo estimar la elasticidad-precio y su incertidumbre?Ciencia de precios↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: ¿cómo elegir para una probabilidad de compra?Ciencia del cliente↗
  18. MSC-P-029¿Qué clientes presentan la mayor probabilidad de abandono?Ciencia del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: ¿qué marco usar para estudiar la aceptación tecnológica?Investigación de mercados↗
  20. MSC-H-001Medición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?Medición de marketing↗
  21. MSC-H-002Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturaciónModelos de marketing↗
  22. MSC-H-003Ciencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónCiencia de precios↗
  23. MSC-H-004Ciencia del cliente y elección: comportamiento, valor y heterogeneidadCiencia del cliente↗
  24. MSC-H-005Ciencia de la medición: construir indicadores válidosInvestigación de mercados↗
  25. MSC-H-006Métodos estadísticos de decisión: elegir, cuantificar, validarCiencia de la decisión↗
  26. MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?Investigación de mercados↗
  27. MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?Medición de marketing↗
  28. MSC-P-015¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?Medición de marketing↗
  29. MSC-P-020¿Cómo tratar la endogeneidad del precio?Ciencia de precios↗
  30. MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?Modelos de marketing↗
  31. MSC-P-023¿Cómo estimar una función de demanda?Ciencia de precios↗
  32. MSC-P-024¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?Ciencia de precios↗
  33. MSC-P-028¿Cómo estimar la CLV con BG/NBD y Gamma-Gamma?Ciencia del cliente↗
  34. MSC-P-030¿Cómo analizar la retención con un modelo de supervivencia?Ciencia del cliente↗
  35. MSC-P-031¿Cómo construir una segmentación de clientes útil?Ciencia del cliente↗
  36. MSC-P-032¿Cómo probar la estabilidad de una segmentación?Ciencia del cliente↗
  37. MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?Ciencia de la decisión↗
  38. MSC-P-034¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?Ciencia de la decisión↗
  39. MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?Modelos de marketing↗
  40. MSC-P-039¿Qué prueba estadística elegir?Ciencia de la decisión↗
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FICHA DE MÉTODOMSC-H-002Regresión y econometríaTerritorio científico

Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturación

Este territorio estudia cómo se propaga la exposición de marketing en el tiempo y cómo cambia su rendimiento marginal. La forma funcional debe compararse, diagnosticarse y acotarse.

Redacción científica : Marketing Science Center

Respuesta directa

Comparar curvas de respuesta y cuantificar retardo, saturación e incertidumbre.

Este territorio estudia cómo se propaga la exposición de marketing en el tiempo y cómo cambia su rendimiento marginal. La forma funcional debe compararse, diagnosticarse y acotarse.

Modelo o resultadoPregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

Vakratsas & Ambler, 1999Jin et al., Bayesian methods for media mix modeling

ESTIMAND

Perfil de la estimación

Unidad de análisis
Decisión × población × horizonteDecisión × población × horizonte
Estimando exacto
Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia
Modelo o resultado
Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

01—06

Recorrido del territorio

01 · MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?→02 · MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?→03 · MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?→04 · MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?→05 · MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?→06 · MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?→

01—08

Marco de análisis verificable

  1. 01
    Pregunta

    Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturación

  2. 02
    Estimando

    Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia · Decisión × población × horizonte

  3. 03
    Datos

    población · unidad_análisis · horizonte_decisión · resultado · supuestos

  4. 04
    Modelo o resultado

    Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

  5. 05
    Cálculo declarado

    Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión → Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia

  6. 06
    Controles de incertidumbre

    Intención decisional única · Supuestos de identificación explícitos · Trazabilidad reproducible de la evidencia

  7. 07
    Validación específica

    Comprobar datos, estabilidad de la estimación y límites de interpretación. Intención decisional única · Supuestos de identificación explícitos · Trazabilidad reproducible de la evidencia

  8. 08
    Límites

    Presentar una curva ajustada como ley causal fuera del rango observado.

Variables necesarias

  • población
  • unidad_análisis
  • horizonte_decisión
  • resultado
  • supuestos

Controles

  • Intención decisional única
  • Supuestos de identificación explícitos
  • Trazabilidad reproducible de la evidencia
Decisión posible

Comparar curvas de respuesta y cuantificar retardo, saturación e incertidumbre.

Decisión no sustentada

Presentar una curva ajustada como ley causal fuera del rango observado.

Fuentes científicas

2 fuentes

  1. Vakratsas & Ambler, 1999
  2. Jin et al., Bayesian methods for media mix modeling

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MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?→MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?→MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?→MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?→MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?→MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?→