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40 résultats
  1. MSC-P-001Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?Science de la décision↗
  2. MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?Mesure marketing↗
  3. MSC-P-003Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?Science de la décision↗
  4. MSC-P-004Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?Science de la décision↗
  5. MSC-P-005Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?Études de marché↗
  6. MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?Études de marché↗
  7. MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?Études de marché↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?Études de marché↗
  9. MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?Mesure marketing↗
  10. MSC-P-011Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?Mesure marketing↗
  11. MSC-P-012De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?Science de la décision↗
  12. MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?Mesure marketing↗
  13. MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?Mesure marketing↗
  14. MSC-P-018Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?Modèles marketing↗
  15. MSC-P-019Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?Modèles marketing↗
  16. MSC-P-022Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?Science des prix↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?Science client↗
  18. MSC-P-029Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?Science client↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?Études de marché↗
  20. MSC-H-001Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?Mesure marketing↗
  21. MSC-H-002Modèles de réponse marketing : forme, délai et saturationModèles marketing↗
  22. MSC-H-003Science des prix : relier prix, demande et contributionScience des prix↗
  23. MSC-H-004Science client et choix : comportement, valeur et hétérogénéitéScience client↗
  24. MSC-H-005Science de la mesure : construire des indicateurs validesÉtudes de marché↗
  25. MSC-H-006Méthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, validerScience de la décision↗
  26. MSC-P-008Comment valider une échelle de mesure marketing ?Études de marché↗
  27. MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?Mesure marketing↗
  28. MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?Mesure marketing↗
  29. MSC-P-020Comment traiter l’endogénéité du prix ?Science des prix↗
  30. MSC-P-021Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?Modèles marketing↗
  31. MSC-P-023Comment estimer une fonction de demande ?Science des prix↗
  32. MSC-P-024Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?Science des prix↗
  33. MSC-P-028Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?Science client↗
  34. MSC-P-030Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?Science client↗
  35. MSC-P-031Comment construire une segmentation client utile ?Science client↗
  36. MSC-P-032Comment tester la stabilité d’une segmentation ?Science client↗
  37. MSC-P-033Comment valider une prévision marketing ?Science de la décision↗
  38. MSC-P-034Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?Science de la décision↗
  39. MSC-P-035Comment modéliser saturation et adstock ?Modèles marketing↗
  40. MSC-P-039Quel test statistique choisir ?Science de la décision↗
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FICHE MÉTHODEMSC-P-035Régression et économétrie

Comment modéliser saturation et adstock ?

L’adstock représente la persistance temporelle ; la saturation représente la baisse du rendement marginal. Leurs paramètres peuvent être confondus avec tendance, saisonnalité et choix budgétaires.

Réponse directe

Comparer des formes de réponse et produire des courbes conditionnelles dans la plage observée.

L’adstock représente la persistance temporelle ; la saturation représente la baisse du rendement marginal. Leurs paramètres peuvent être confondus avec tendance, saisonnalité et choix budgétaires.

Modèle ou livrableAₜ=xₜ+λAₜ₋₁, 0≤λ<1; Rₜ=αAₜᵝ/(γᵝ+Aₜᵝ), α,β,γ>0

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

ESTIMAND

Profil de l’estimation

Unité d’analyse
Observation, entité ou série × périodeNomenclature scientifique contrôlée (EN)channel × period
Estimand exact
Carryover and response-shape parameters
Modèle ou livrable
Aₜ=xₜ+λAₜ₋₁, 0≤λ<1; Rₜ=αAₜᵝ/(γᵝ+Aₜᵝ), α,β,γ>0

01—08

Cadre d’analyse vérifiable

  1. 01
    Question

    Comment modéliser saturation et adstock ?

  2. 02
    Estimand

    Carryover and response-shape parameters · channel × period

  3. 03
    Données

    date · channel_spend · outcome · seasonality · controls · adstock_initialization

  4. 04
    Modèle ou livrable

    Aₜ=xₜ+λAₜ₋₁, 0≤λ<1; Rₜ=αAₜᵝ/(γᵝ+Aₜᵝ), α,β,γ>0

  5. 05
    Calcul déclaré

    Aₜ=xₜ+λAₜ₋₁, 0≤λ<1; Rₜ=αAₜᵝ/(γᵝ+Aₜᵝ), α,β,γ>0 → Carryover and response-shape parameters

  6. 06
    Contrôles d’incertitude

    Parameter identifiability · Declare A₀ and transform order · Lag support · Shape sensitivity · Holdout or experiment calibration

  7. 07
    Validation spécifique

    Vérifier données, stabilité de l’estimation et limites d’interprétation. Parameter identifiability · Declare A₀ and transform order · Lag support · Shape sensitivity · Holdout or experiment calibration

  8. 08
    Limites

    Déduire une réallocation causale fiable d’un ajustement temporel non identifié.

Variables nécessaires

  • date
  • channel_spend
  • outcome
  • seasonality
  • controls
  • adstock_initialization

Contrôles · Nomenclature scientifique contrôlée (EN)

  • Parameter identifiability
  • Declare A₀ and transform order
  • Lag support
  • Shape sensitivity
  • Holdout or experiment calibration
Décision possible

Comparer des formes de réponse et produire des courbes conditionnelles dans la plage observée.

Décision impossible

Déduire une réallocation causale fiable d’un ajustement temporel non identifié.

Sources scientifiques

2 sources

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

Dataset · Outil

Dataset · MSC-006Série média non identifiée→

Connexions méthodologiques

Territoire parentModèles de réponse marketing : forme, délai et saturationPrérequisComment valider une prévision marketing ?

À lire ensuite

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