營(yíng)銷策劃與決策模型-全文預(yù)覽
【正文】 作安排領(lǐng)域可能是有價(jià)值的。這將允許管理（如果能夠準(zhǔn)確地發(fā)揮其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的作用），選擇最佳的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略，以最大限度地減少可能的防守和進(jìn)攻性競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的負(fù)面影響。但是除了很少的例外，營(yíng)銷文獻(xiàn)中幾乎沒(méi)有注意到動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。營(yíng)銷中采用兩大競(jìng)爭(zhēng)模式：（l）通過(guò)產(chǎn)品定位和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析，消費(fèi)者對(duì)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的看法。這些作為營(yíng)銷策略設(shè)計(jì)的診斷投入，作為可能結(jié)果的指標(biāo)，也是產(chǎn)品之間資源配置的投入。這些模型提供了有關(guān)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模的信息，其對(duì)主要營(yíng)銷策略變量的預(yù)期響應(yīng)以及其關(guān)鍵區(qū)別特征的概況。人工智能。然而，最近，許多這些模式已經(jīng)與營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)相關(guān)聯(lián) 協(xié)調(diào)收集數(shù)據(jù)，模型，分析工具和計(jì)算能力，幫助管理人員做出更好的決策。盡管有這些令人鼓舞的發(fā)展，大多數(shù)其他營(yíng)銷模式，特別是在SBU和企業(yè)層面使用的營(yíng)銷模式，是確定性的。新競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入。這種方法在很大程度上依賴敏感度分析來(lái)衡量輸入變量和假設(shè)的變化。 BRANDAID模型將品牌銷售和利潤(rùn)與整個(gè)營(yíng)銷計(jì)劃，競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)和環(huán)境條件相關(guān)聯(lián)。特別是當(dāng)基于消費(fèi)者的投入必須與諸如管理層的偏好，或消費(fèi)者研究不可用的因素相結(jié)合時(shí)。大部分進(jìn)展都是基于市場(chǎng)數(shù)據(jù)的模型，特別是使用心理測(cè)量方法（多維度縮放，聯(lián)合分析和其他選擇模型）來(lái)衡量消費(fèi)者感知和偏好的模型。大多數(shù)基于消費(fèi)者的營(yíng)銷模式本質(zhì)上都是描述性的。 然而，越來(lái)越多的人也重視戰(zhàn)略生成。 本節(jié)中的討論將比較使用中的“典型”模型與現(xiàn)場(chǎng)更先進(jìn)的工作。盡管市場(chǎng)營(yíng)銷模式與所有DMU的市場(chǎng)營(yíng)銷和業(yè)務(wù)決策相關(guān)，但大多數(shù)已發(fā)布的營(yíng)銷模式在品牌層面上偏重于營(yíng)銷決策。其他DMU在一些按市場(chǎng)細(xì)分，矩陣，功能或地理位置組織的公司中被發(fā)現(xiàn)。圖一 6CS。 在所有在這些組織層面上，決策單位（DMU）應(yīng)考慮全球和國(guó)內(nèi)戰(zhàn)略。 （六）公關(guān)和公共事務(wù)。 （2）細(xì)分市場(chǎng)組合。（6）文化和其他環(huán)境因素和利益相關(guān)者。（2）客戶和潛在客戶。 4。 3，預(yù)測(cè)性和規(guī)范性模型。自動(dòng)地提供了風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的測(cè)量。模型的目標(biāo)，結(jié)構(gòu)，假設(shè)，復(fù)雜性，所需輸入，算法（如估計(jì)或優(yōu)化程序 ）和輸出。 模型是允許管理層構(gòu)建問(wèn)題，識(shí)別和評(píng)估其決定因素和解決方案選項(xiàng)的工具，并選擇最佳解決方案。 這導(dǎo)致了廣告和促銷活動(dòng)的相關(guān)效果，以及廣告和促銷方式如何解釋銷售升級(jí)的方式。關(guān)鍵字：營(yíng)銷策劃 決策模型 顧客 ABSTRACTMarketing planning and decisionmaking model not only in marketing modeling, theory and research has made great progress. A model is a tool that allows management to build problems, identify and evaluate its determinants and solution options, and choose the best solution. Model objectives, structure, assumptions, plexity, required input, algorithms (such as estimation or optimization), and output.Even a simple model, such as the establishment of advertising and sales promotion relative to the effectiveness of the model, can take various forms. It can be constructed as a nonlinear regression model that requires input of historical data for advertising, promotion and sales. This leads to the relevant effects of advertising and promotions, as well as how ads and promotions explain how sales are upgraded.Automatically provide a measure of risk and related statistical significance. Additional sensitivity analysis can be performed to determine the expected change in sales marketing variables.
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