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41 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-007Alfa 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 perdita di osservazioni 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 abbandono 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-043Quanto vale un abbonato se si hanno solo sei mesi di ritenzione osservata?Scienza del cliente↗
  36. MSC-P-031Come costruire una segmentazione clienti utile?Scienza del cliente↗
  37. MSC-P-032Come testare la stabilità di una segmentazione?Scienza del cliente↗
  38. MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  39. MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  40. MSC-P-035Come modellare saturazione e adstock?Modelli di marketing↗
  41. MSC-P-039Quale test statistico scegliere?Scienza delle decisioni↗
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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.

Redazione scientifica: Marketing Science Center

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% di prezzo dà 9.339,74 unità e +11.987,21 € di profitto incrementale dopo 5.000 € di costi fissi aggiuntivi.

02

Domanda scientifica

Con una risposta di domanda e costi esplicitamente condizionali, quale contribuzione produce ogni prezzo e dov’è il pareggio?

03

Popolazione, unità e orizzonte

L’unità è prodotto × mercato × scenario × periodo. Prezzo, volume, costi variabili e fissi devono coprire esattamente lo stesso periodo e la stessa popolazione commerciale.

04

Obiettivo decisionale

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

05

Dati necessari

Servono prezzo e volume base, costo variabile unitario, variazione di prezzo, elasticità o funzione di domanda, variazione del 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 della domanda 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 per trasformazione esponenziale e pubblica contribuzioni, profitto incrementale e due soglie.

09

Risultati

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

MSC-P-024 · scenario di riferimento
MetricaRiferimentoScenario
Prezzo100 €105 €
Volume10.0009.339,744
Contribuzione450.000 €466.987,209 €
Δ profitto dopo ΔFC—11.987,209 €

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Incertezza

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

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Soglie e sensibilità

Il volume di pareggio a 105 € è 9.100 unità. Lo scenario sopporta al massimo 16.987,21 € di costi fissi aggiuntivi prima che ΔΠ diventi negativo.

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Diagnostica

Verificare unità monetarie, imposte, sconti, segni dei costi, periodo, supporto dell’elasticità, vincoli di capacità, reazione della concorrenza e coerenza con MSC-P-022.

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Errori frequenti

Errori: usare ε×d invece di (1+d)^ε−1 per una variazione finita, confondere ricavi e contribuzione, omettere ΔFC, mescolare costi unitari e totali o estrapolare.

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Interpretazione

Lo scenario di riferimento è favorevole sotto le sue ipotesi, ma il suo margine di sicurezza sul volume è solo 239,74 unità: questa fragilità giustifica un’analisi probabilistica.

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Decisione possibile

Confrontare scenari vicini, identificare la soglia di volume o di costo e decidere quali incertezze ridurre prima di un test di prezzo.

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Decisione impossibile

Non dichiarare prezzo ottimo, profitto certo o effetto causale senza reazione della concorrenza, vincoli operativi, identificazione e propagazione dell’incertezza.

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Implementazione

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

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Risultato atteso

Una tabella per scenario con ipotesi, unità, orizzonte, volume, ricavi, contribuzione, ΔΠ, soglie, incertezza, vincoli e decisione possibile/impossibile.

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Fonti scientifiche

Tellis fonda definizione e trasformazione dell’elasticità. Il calcolo della contribuzione è un’identità contabile dichiarata; la fonte non valida né i costi né lo scenario sintetico MSC-P-024.

  1. Tellis (1988) ↗Testo integrale verificato

Dati · 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 contribuzione→MSC-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?→