Strategia reklamowa skierowana do nowych konsumentów w modelu renomy firmy z segmentacją rynku

• Autorzy: Dominika Bogusz , Mariusz Górajski

Warianty tytułu

Advertising Strategy for New Consumers in Goodwill Model with Market Segmentation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono nowy model renomy produktu sprzedawanego na rynku o wielu segmentach. Segmenty rynku są określone przez wiek konsumentów. W modelu uwzględniono nowe czynniki: rekomendacje konsumentów dotyczące jakości produktu oraz heterogeniczną deprecjację renomy firmy. Zastosowana w artykule metoda badawcza to analiza zadań sterowania optymalnego, w których stan układu to wizerunek produktu opisany za pomocą cząstkowego równania różniczkowego. Sterowaniem w tym zadaniu jest wybór strategii reklamowej skierowanej do nowych konsumentów, która minimalizuje funkcjonał celu, określony jako suma kosztów reklamowych oraz strat w zakresie popytu na produkt wynikających z tytułu nieosiągnięcia pożądanego poziomu renomy produktu w skończonym horyzoncie czasu. Optymalna strategia reklamowa zostanie wyznaczona za pomocą oryginalnego algorytmu numerycznego. Optymalne rozwiązania zostaną poddane analizie z punktu widzenia wrażliwości na parametry równania stanu. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper contains a new goodwill model for a company which operates in many market segments. Goodwill of a product is defined as part of the demand which results from a company's investment in advertising. The proposed model includes new elements, such as market segmentation as well as heterogeneous depreciation rate of goodwill and takes into account consumers' recommendations as to the product quality. We determine the optimal advertising strategy aimed at new consumers. The objective function for the company is given by sum of total advertising cost and total loss in demand caused by not reaching a given level of goodwill G in a finite horizon T. Based on the Pontryagin maximum principle, we build numerical algorithms to determine the optimal goodwill path and the corresponding optimal advertising strategy. We also perform a sensitive analysis for the optimal controls with respect to different shapes of consumers' recommendation functions and depreciation rates of goodwill. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Przedsiębiorstwo; Strategia reklamy; Optymalizacja; Segmentacja rynku; Algorytmy numeryczne

EN

Enterprises; Advertising strategy; Optimalization; Market segmentation; Numeric algorithms

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 241
• Strony: 34--48

Twórcy

autor

Dominika Bogusz

• Uniwersytet Łódzki

autor

Mariusz Górajski

• Uniwersytet Łódzki

Bibliografia

• Allenby, G.M., Rossi, P.E., 1999, Marketing Models of Consumer Heterogeneity, Journal of Econometrics, vol. 89, no. 1-2, s. 57-78.
• Buratto, A., Grosset, L., Viscolani, B., 2006, Advertising a New Product in a Segmented Market, European Journal of Operational Research, vol. 175, s. 1262-1267.
• Braun-LaTour, K.A., LaTour, M.S., Pickreil, J.E., Loftus, E.F., Distinguished, S.U., 2004, How and when Advertising Can Influence Memory for Consumer Experience, Journal of Advertising, vol. 33, no. 4, s. 725.
• Desch, W., Schappacher, W., Zhang, K.P.E.I., 1989, Semilinear Evolution Equations, Huston Journal of Mathematics, vol. 15, no. 4.
• Drolet, A., Williams, P., Lau-Gesk, L., 2007, Age-related Differences in Responses to Affective vs. Rational Ads for Hedonic vs. Utilitarian Products, Marketing Letters, vol. 18, no. 4, s. 211-221.
• Engel, K.J., Nagel, R., 2000, One-parameter Semigroups for Linear Evolution Equations, Graduate Texts in Mathematics, vol. 194, Springer-Verlag, New York.
• Feichtinger, G., Tragler, G., Veliov, V.M., 2003, Optimality Conditions for Age-structured Control Systems, Journal of Mathematical Analysis and Applications, vol. 288, no. 1, s. 47-68.
• Guo, B.Z., Yao, C.Z., 1996, New Results on the Exponential Stability of Non-stationary Population Dynamics, Acta Mathematica Scientia, vol. 16, no. 3, s. 330-337.
• Janiszewski, C., Noel, H., Sawyer, H., 2003, A Meta-analysis of the Spacing Effect in Verbal Learning: Implications for Research on Advertising Repetition and Consumer Memory, Journal of Consumer Research, vol. 30, no. 1, s. 138-149.
• Kotier, P., Keller, K.L., 2006, Marketing Management, 12-th ed., Pearson Prentice Hall, New Jersey.
• Lodish, L.M., Abraham, M.M., Livelsberger, J., Lubetkin, B., Richardson, B., Stevens, M.E., 1995, A Summary of Fifty-five In-market Experimental Estimates of the Long-term Effect of TV Advertising, Marketing Science, vol. 14, no. 3, s. 133-140.
• McDonald, M., Morris, P., 2004, Marketing: A Complete Guide in Pictures, Butterworth-Heinemann.
• Nerlove, M., Arrow, J.K., 1962, Optimal Advertising Policy under Dynamic Conditions, Economica, vol. 29, s. 129-142.
• Rovinelli, L., Whissell, C., 1998, Emotion and Style in 30-second Television Advertisements Targeted at Men, Women, Boys, and Girls, Perceptual and Motor Skills, vol. 86, no. 3, s. 1048-1050.
• Schiesser, W.E., Griths, G.W., 2009, A Compendium of Partial Differential Equation Models: Method of Lines Analysis with Matlab, Cambridge University Press.
• Seidman, T.I., Sethi, S.P., Derzko, N.A., 1987, Dynamics and Optimization of a Distributed Sales - advertising Model, Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 52, s. 443-462.
• Shampine, L.F., Gladwell, I., Thompson, S., 2003, Solving ODEs with MATLAB. Cambridge University Press.
• Smith, W.R., 1956, Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies, Journal of Marketing, vol. 21, no. 1, s. 3-8.
• Whissell, C., McCall, L., 1997, Pleasantness, Activation, and Sex Differences in Advertising, Psychological Reports, vol. 81, no. 2, s. 355-367.
• Wyner, G.A., 2002, Segmentation Architecture, Marketing Management, vol. 11, no. 2, s. 6-7.