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40 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-007Alpha 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 attrition 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 churn 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-031Come costruire una segmentazione clienti utile?Scienza del cliente↗
  36. MSC-P-032Come testare la stabilità di una segmentazione?Scienza del cliente↗
  37. MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  38. MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  39. MSC-P-035Come modellare saturazione e adstock?Modelli di marketing↗
  40. MSC-P-039Quale test statistico scegliere?Scienza delle decisioni↗
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SCHEDA METODOMSC-P-034Fondamenti dell’evidenza

Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?

Monte Carlo propaga distribuzioni di input attraverso un modello decisionale. La qualità dipende meno dal numero di estrazioni che da distribuzioni, dipendenze e scenari pertinenti.

Risposta diretta

Stimare una distribuzione dei risultati e la probabilità di superare una soglia.

Monte Carlo propaga distribuzioni di input attraverso un modello decisionale. La qualità dipende meno dal numero di estrazioni che da distribuzioni, dipendenze e scenari pertinenti.

Modello o risultatoY(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S

McKay, Beckman & Conover, 1979Saltelli et al., 2010

ESTIMAND

Profilo della stima

Unità di analisi
Unità o confronto definito × orizzonteTerminologia scientifica controllata (EN)scenario × simulation draw
Estimando esatto
Distribution of a decision outcome
Modello o risultato
Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S

01—08

Quadro di analisi verificabile

  1. 01
    Domanda

    Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?

  2. 02
    Estimando

    Distribution of a decision outcome · scenario × simulation draw

  3. 03
    Dati

    input_distribution · dependency · scenario · decision_threshold · random_seed

  4. 04
    Modello o risultato

    Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S

  5. 05
    Calcolo dichiarato

    Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S → Distribution of a decision outcome

  6. 06
    Controlli dell’incertezza

    Distribution elicitation · Dependencies · Monte Carlo error · Convergence · Sensitivity · Reproducible seed

  7. 07
    Validazione specifica

    Verificare dati, stabilità della stima e limiti interpretativi. Distribution elicitation · Dependencies · Monte Carlo error · Convergence · Sensitivity · Reproducible seed

  8. 08
    Limiti

    Compensare ipotesi irrealistiche con più simulazioni.

Variabili necessarie

  • input_distribution
  • dependency
  • scenario
  • decision_threshold
  • random_seed

Controlli · Terminologia scientifica controllata (EN)

  • Distribution elicitation
  • Dependencies
  • Monte Carlo error
  • Convergence
  • Sensitivity
  • Reproducible seed
Decisione possibile

Stimare una distribuzione dei risultati e la probabilità di superare una soglia.

Decisione non supportata

Compensare ipotesi irrealistiche con più simulazioni.

Fonti scientifiche

2 fonti

  1. McKay, Beckman & Conover, 1979
  2. Saltelli et al., 2010

Dataset · Strumento

Dataset · MSC-010Ipotesi Monte Carlo→Strumento · MSC-T08Rischio di soglia→

Connessioni metodologiche

Territorio principaleMetodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validareRichiedeCome esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?Confronta conCome simulare uno scenario prezzo-volume-margine?

Da leggere dopo

MSC-H-006Metodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validare→MSC-P-003Come esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?→MSC-P-024Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?→MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?→