Wojny Coli - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym

Transkrypt

1 Wojny Coli (Cola wars) - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym Maja Włoszczowska Promotor: Dr Rafał Weron Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska Wrocław, 26 stycznia 2008

2 Cel pracy Zbadanie siły i efektywności reklamy na rynku oligopolicznym z uwzględnieniem czynników społecznych wpływających na decyzje konsumentów. Zadania: 1 Znalezienie i analiza danych empirycznych dotyczących rynku oligopolicznego. 2 Zaproponowanie i zaimplementowanie modeli sieciowych. 3 Estymacja i prognoza danych przy użyciu modelu ARMAX. 4 Analiza porównawcza wyników.

3 Psychologia społeczna Psychologia społeczna Funkcja reklamy na rynku oligopolicznym Rynek operatorów sieci telefonii komórkowej w Polsce Społeczny dowód słuszności Zasada, według której człowiek, nie wiedząc, jaka decyzja lub jaki pogląd jest słuszny, podejmuje decyzje lub przyjmuje poglądy takie same jak większość grupy. Eksperyment Milgrama w Nowym Jorku. Konformizm Zmiana zachowania lub przekonań stanowiąca rezultat rzeczywistej lub wyobrażonej presji grupy. Badania Ascha.

4 Funkcja reklamy na rynku oligopolicznym Psychologia społeczna Funkcja reklamy na rynku oligopolicznym Rynek operatorów sieci telefonii komórkowej w Polsce Oligopol Forma struktury rynkowej, w której działa niewielu (kilku) producentów, wytwarzających i sprzedających główną część podaży rynkowej. Współzależność decyzji cenowych rywalizacja na innych platformach, w tym reklamowej. Cola wars batalie reklamowe przedsiębiorstw oligopolicznych.

5 Psychologia społeczna Funkcja reklamy na rynku oligopolicznym Rynek operatorów sieci telefonii komórkowej w Polsce Rynek operatorów sieci telefonii komórkowej w Polsce Doskonały przykład oligopolu (trzech głównych konkurentów, silne bariery wejścia na rynek). Najdynamiczniej rozwijający sie sektor rynkowy ostatniego dziesięciolecia. Najsilniej reklamująca się branża w polskich mediach. Duży wpływ społeczny (tańsze rozmowy wewnątrz sieci, promocje na połączenia z wybranymi numerami). Polkomtel PTC PTK Centertel

6 ToolBox - Modelowanie oligopolu Do modelowania rynku operatorów sieci telefonii komórkowej zaproponowano i zaimplementowano trzy modele bazujące na modelu Sznajdów. Podstawowe reguły: 1 dwuwymiarowa sieć z periodycznymi warunkami brzegowymi, 2 komórka (oznaczająca jednostkę udziału w rynku) może przyjmować trzy wartości {-1,0,1}, 3 w chwili początkowej klienci trzech firm są losowo rozmieszczani na sieci wg zadanej koncentracji początkowej, 4 oddziaływanie przepływa na zewnątrz (w każdym kroku losowy panel czterech komórek oddziałuje na swoich ośmiu sąsiadów).

7 ToolBox - Modelowanie oligopolu Do modelowania rynku operatorów sieci telefonii komórkowej zaproponowano i zaimplementowano trzy modele bazujące na modelu Sznajdów. Model 1: wpływ społeczny reklama. Model 2: równoległe działanie społeczeństwa i reklamy. (q prawdopodobieństwo działania reklamy). Model 3: modyfikacja modelu 2 (wykorzystanie współczynnika Reach3+ jako zmiennego parametru q).

8 ToolBox - Modelowanie oligopolu

9 ToolBox - Modelowanie oligopolu Wyniki symulacji model III, k = (6, 0, 0, 0) Oryginalne dane Err =

10 ToolBox - Modelowanie oligopolu Wyniki symulacji model III, k = (6, 0, 0, 0) Oryginalne dane Err = Zmienione dane reklamowe(2005 i 2006) Err =

11 ToolBox - Modelowanie oligopolu Wyniki symulacji model III, k = (6, 0, 0, 0) Oryginalne dane Err = Zmienione dane reklamowe(2005 i 2006) Err =

12 Rysunek: Wyniki symulacji modelu II. Zależność błędu średniokwadratowego (MSE mean squared error) od wartości pradwopodobieństwa q dla kilku wybranych reguł rządzących modelem

13 błąd Komórki przekonane przez: średniokwadratowy reguły (k 1, k 2, k 3, k 4 ) sąsiadów reklamę (2, 2, 2, 8) 42.5 % 57.6 % (4, 2, 2, 6) 37.8 % 62.2 % (4, 2, 0, 8) 34.8 % 65.2 % (6, 2, 0, 8) 36.8 % 63.2 % (6, 2, 2, 6) 39.7 % 60.3 % (2, 0, 0, 0) 1.1 % 98.9 % (0, 0, 0, 0) 0 % 100 % (8, 6, 4, 8) 79.5 % 20.5 % (8, 8, 0, 8) 80.4 % 19.6 % (8, 8, 8, 8) 100 % 0 % Tabela: Analiza modelu I (5 najlepszych i 5 najgorszych reguł przedstawionych w tabeli 7 w pracy magisterskiej). Procent komórek, które zmieniły się pod wpływem sąsiadów (panelu) oraz pod wpływem reklamy

14 błąd Komórki przekonane przez: średniokwadratowy reguły (k 1, k 2, k 3, k 4 ) sąsiadów reklamę (2, 2, 2, 8) 42.5 % 57.6 % (4, 2, 2, 6) 37.8 % 62.2 % (4, 2, 0, 8) 34.8 % 65.2 % (6, 2, 0, 8) 36.8 % 63.2 % (6, 2, 2, 6) 39.7 % 60.3 % (2, 0, 0, 0) 1.1 % 98.9 % (0, 0, 0, 0) 0 % 100 % (8, 6, 4, 8) 79.5 % 20.5 % (8, 8, 0, 8) 80.4 % 19.6 % (8, 8, 8, 8) 100 % 0 % Tabela: Analiza modelu I (5 najlepszych i 5 najgorszych reguł przedstawionych w tabeli 7 w pracy magisterskiej). Procent komórek, które zmieniły się pod wpływem sąsiadów (panelu) oraz pod wpływem reklamy

15 błąd Komórki przekonane przez: średniokwadratowy reguły (k 1, k 2, k 3, k 4 ) sąsiadów reklamę (2, 2, 2, 8) 42.5 % 57.6 % (4, 2, 2, 6) 37.8 % 62.2 % (4, 2, 0, 8) 34.8 % 65.2 % (6, 2, 0, 8) 36.8 % 63.2 % (6, 2, 2, 6) 39.7 % 60.3 % (2, 0, 0, 0) 1.1 % 98.9 % (0, 0, 0, 0) 0 % 100 % (8, 6, 4, 8) 79.5 % 20.5 % (8, 8, 0, 8) 80.4 % 19.6 % (8, 8, 8, 8) 100 % 0 % Tabela: Analiza modelu I (5 najlepszych i 5 najgorszych reguł przedstawionych w tabeli 7 w pracy magisterskiej). Procent komórek, które zmieniły się pod wpływem sąsiadów (panelu) oraz pod wpływem reklamy

16 Parametr k dla panelu Błędy średniokwadratowe [4 0 0] [3 1 0] [2 1 1] [2 2 0] Model I Model II Model III * * * Tabela: Błędy średniokwadratowe (5 najlepszych wyników każdego modelu). Okres: IV kw r. IV kw r.

17 Parametr k dla panelu Błędy średniokwadratowe [4 0 0] [3 1 0] [2 1 1] [2 2 0] Model I Model II Model III * * * Tabela: Błędy średniokwadratowe (5 najlepszych wyników każdego modelu). Okres: IV kw r. IV kw r.

18 Parametr k dla panelu Błędy średniokwadratowe [4 0 0] [3 1 0] [2 1 1] [2 2 0] Model I Model II Model III * * * Tabela: Błędy średniokwadratowe (5 najlepszych wyników każdego modelu). Okres: IV kw r. IV kw r.

19 Parametr k dla panelu Błędy średniokwadratowe [4 0 0] [3 1 0] [2 1 1] [2 2 0] Model I Model II Model III * * * Tabela: Błędy średniokwadratowe (5 najlepszych wyników każdego modelu). Okres: IV kw r. IV kw r.

20 Szereg czasowy {X t} jest szeregiem typu ARMAX jeśli n a X t + a ix t i = i=1 n b n c b iu t nk i+1 + c iz t i + Z t i=1 i=1 gdzie {U t} jest szeregiem danych zewnętrznych, a {Z t} białym szumem, czyli ciągiem nieskorelowanych zmiennych losowych o zerowej średniej i skończonej wariancji. Parametr n k oznacza opóźnienie (działania czynnika zewnętrznego).

21 Szereg czasowy {X t} jest szeregiem typu ARMAX jeśli n a X t + a ix t i = i=1 n b n c b iu t nk i+1 + c iz t i + Z t i=1 i=1 gdzie {U t} jest szeregiem danych zewnętrznych, a {Z t} białym szumem, czyli ciągiem nieskorelowanych zmiennych losowych o zerowej średniej i skończonej wariancji. Parametr n k oznacza opóźnienie (działania czynnika zewnętrznego). Model dopasowany do danych Polkomtel PTC PTK Centertel firmy minimalizujący statystykę: FPE i AIC FPE AIC FPE i AIC Rzędy [n a n b n c] modelu: [0 1 0] [0 2 2] [2 3 3] [1 3 1] Błąd średniokwadratowy: Tabela: Błędy średniokwadratowe oraz rzędy najlepszych modeli ARMAX

22 Szereg czasowy {X t} jest szeregiem typu ARMAX jeśli n a X t + a ix t i = i=1 n b n c b iu t nk i+1 + c iz t i + Z t i=1 i=1 gdzie {U t} jest szeregiem danych zewnętrznych, a {Z t} białym szumem, czyli ciągiem nieskorelowanych zmiennych losowych o zerowej średniej i skończonej wariancji. Parametr n k oznacza opóźnienie (działania czynnika zewnętrznego). Model dopasowany do danych Polkomtel PTC PTK Centertel firmy minimalizujący statystykę: FPE i AIC FPE AIC FPE i AIC Rzędy [n a n b n c] modelu: [0 1 0] [0 2 2] [2 3 3] [1 3 1] Błąd średniokwadratowy: Tabela: Błędy średniokwadratowe oraz rzędy najlepszych modeli ARMAX

23 I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX ((a) model dopasowany do danych firmy Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel) I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX (dopasowanych do połowy danych firm: (a) Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel)

24 I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX ((a) model dopasowany do danych firmy Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel) I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX (dopasowanych do połowy danych firm: (a) Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel)

25 I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX ((a) model dopasowany do danych firmy Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel) I II (q = 0.6) III (a) (b) (c) Tabela: błędów średniokwadratowych dopasowania trajektorii otrzymanych za pomocą modeli sieciowych (najlepsze wyniki) z błędami prognozowanych trajektorii modeli ARMAX (dopasowanych do połowy danych firm: (a) Polkomtel, (b) PTC, (c) PTK Centertel)

26 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

27 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

28 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

29 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

30 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

31 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

32 1 Otrzymano wyniki niesamowicie zgodne z rezultatami eksperymentów socjologicznych. Oszacowano wpływ reklamy na poziomie 60%, 40% to wpływ społeczeństwa (u Ascha było 37%). Najsilniej oddziałuje grupa jednomyślna, później wpływ społeczny diametralnie spada. 2 Najlepsze wyniki modeli sieciowych dla modelu III, co świadczy o zmiennej podatności klientów na działanie reklamy. 3 Bardzo duży wpływ problemów wewnętrznych na wyniki spółki. Oszacowano obniżenie efektywności reklam PTC na poziomie 10%. 4 Przewaga modeli ARMAX w prognozie krótkoterminowej. Przy długich prognozach zdecydowanie lepiej sprawują się modele sieciowe.

33 Dziękuję za uwagę