communication marketing intÉgrÉe

1

© Benny Rigaux-BricmontSeptembre 2017

COMMUNICATION MARKETING INTÉGRÉE

(MRK-6080)

OUVRAGES

2

LAMBIN, Jean-Jacques et MOERLOOSE Chantal de, Le

marketing stratégique et opérationnel: la démarche marketing dans

l’économie numérique, 9ième édition, Chapitre 15, Dunod, Collection

Management Sup, 2016

MSAP

ANDREWS and SHIMP, Advertising, Promotion, and other aspects of Integrated

Marketing Communications, 10th edition, Thomson South

Western, 2017

OUVRAGES

3

Principles of Marketing Engineering and

Analytics, 3rd Edition. The latest edition

includes up-to-date examples and references

as well as a new chapter on the digital online

revolution in marketing and its implications for

online advertising. In addition, the edition now

incorporates some basic financial concepts

(ROI, Breakeven Analysis, and Opportunity

Cost) and other tools essential to the new

domain of marketing analytics.

4

Demandedu marché x

Part demarché x

Prixunitaire

- Coûtvariableunitaire

Dépensesmarketing-

Stratégies d’entrée ou desortie du marché

Stratégies de développementde la demande

Stratégies de croissance part de marché

Stratégies de création de valeur

Stratégies d’amélioration de l’efficacité du marketing opérationnel

Stratégies de réduction des coûtsunitaires

5

Élasticité de la demandeau prix: pà la publicité: sà la distribution: dà la qualité: xà la quasi-qualité: x1

par ordre croissant(donc 4 = facteur

clé par phase)

Phases

Q

1 p2 s3 d4 x

1 x2 p3 d4 s

1 d x2 x ? p3 s d4 p s

1 d2 x3 s4 p

1 d2 p3 s4 x1

?Monopole

Oligopole

Période defusions

?

Phases du cycle de vie et dynamique de l’importance relative des 4 P

6Typically only one-ninth of the volume of an iceberg is above water

SALES

CONSUMERS’ATTITUDES

7

CANADA

12

MARKETING ÉDITORIAL (CONTENT MARKETING)

PLAN GÉNÉRAL

13

CHAPITRE 1 : GESTION DU BUDGET DE PUBLICITE

CHAPITRE 2 : LA GESTION DES PROMOTIONS

COMMERCIALES ET AUX CONSOMMATEURS

__________4

____________220

14

GESTION DU BUDGET DE PUBLICITÉ

CHAPITRE 1

SOMMAIRE CHAPITRE 1

• PARTIE 0 : Introduction

• PARTIE 1 : Les effets de la publicité au plan de la communication

(comportement du consommateur)

• PARTIE 2 : Les effets de la publicité sur la fonction de demande

de l’entreprise

• PARTIE 3 : La détermination et l’allocation du budget publicitaire

• PARTIE 4 : La qualité des messages publicitaires

• PARTIE 5 : Le plan médias

• PARTIE 6 : L’évaluation après campagne publicitaire (rétroaction)

15

______________________________8

______________23

___________________________66

__127

____________170

__________________________195

__216

16

INTRODUCTION

17

C

LA COMMUNICATION MARKETING

L’ensemble des messages et signauxémis par l’entreprise en direction de sesdifférents publics, clients, distributeurs,fournisseurs, actionnaires, auprès despouvoirs publics et également vis-à-vis deson propre personnel, et cela, parl’intermédiaire de différents moyens decommunication.

QUELQUES CHIFFRES:

20

Titl

e: T

OP

200 M

EG

AB

RA

ND

S ,

Adv

ertis

ing

Age

, 000

1-88

99, O

ctob

er 1

1, 2

004,

Vol

. 75,

Issu

e 41

Dat

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://ad

age.

com

/dat

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ter/

data

popu

p.ph

p?ar

ticle

_id=

1105

75

INTRODUCTION

QUELQUES CHIFFRES:

SHARE OF AD SPENDING

SHARE OF MARKET

McDonald's $317.9 million 16.3% $11.80 billion 7.9%

Wendy's $179.1 million 9.2% $4.49 billion 3.0%

Subway $155.4 million 8.0% $3.14 billion 2.1%

Other $1.30 billion 66.5% $131.40 billion 87.4%

21INTRODUCTION

QUELQUES CHIFFRES:


SHARE OF MARKET

Sears $271.9 million 14.3% $14.46 billion 6.3%

Wal-Mart $240.0 million 12.6% $90.49 billion 39.2%

Macy's $227.2 million 11.9% $6.02 billion 2.6%

Other 1.17 billion 61.3% $119.77 billion 51.9

22INTRODUCTION

QUELQUES CHIFFRES:


SHARE OF MARKET

Nissan $456.3 million 9.0% 410,475 units 4.9%

Chevrolet $429.9 million 8.5% 1,304,918 units 15.5%

Ford $411.4 million 8.1% 1,412,075 units 16.8%

Other $3.79 billion 74.5% 5,284,833 units 62.8%

23INTRODUCTION

Gagnon Marika, « Les publicités de marques vestimentaires du magazine Vanity Fair ont-elles un impact sur les jeunes femmes québécoises? », Essai dirigé par B. Rigaux-Bricmont présenté à la Faculté des Sciences de l’Administration de l’Université Laval pour l’obtention du MBA, novembre 2004, 217 pages

24

QUELQUES CHIFFRES:

INTRODUCTION

Dépenses de publicité en Europe et aux États-Unis (2004)

(AdBaromètre)

25

Internet

• Investissements publicitaires en ligne:- 2000 8 milliards de US $- 2010 25 milliards de US $

• Internautes:- 360 millions- 2 milliards

26

La communication marketing intégrée

Mangold, W. G., & Faulds, D. J. (2009). Social Media: The new hybrid element of the promotion mix. Business Horizons , 52(4), 357-365.

27

Exposition moyenne annuelle d’un individu à des messages marketing:

1 million (Godin, 1999)

31

FONCTIONS DE LA PUBLICITÉ:

• Familiariser

• Rappeler

• Répandre les nouvelles

• Ébranler l’inertie

• Ajouter une valeur au produit

• Construire une image de marque

32INTRODUCTION

COMPLEXITÉ DES DÉCISIONS RELATIVES A LA PUBLICITÉ

• Quels sont les effets de la publicité?

• Difficulté de mesurer précisément

• Absence d’un cadre théorique intégrateur

33INTRODUCTION

34

PARTIE 1

EFFETS DE LA PUBLICITEPLAN DE LA COMMUNICATION

PLAN DE LA PARTIE 1

1. Les réactions et les comportements des consommateurs:

les modèles de traitement de l’information publicitaire

2. Les effets différés de la publicité

Schéma récapitulatif : Fig. 1

35PARTIE 1 : Effets de la publicité – Plan de la communication

Vue d’ensemble du modèle d’intégration qui sert de structuration de la matière

36

oui

oui

oui

oui

non

non

non

non

un

plusieurs

Oligopole Monopole ou Monopolistique

Stabilisation Expansion

Objectifs généraux de l’entreprise

Objectifs marketing

Objectifs de la publicité Objectifs d’autres activités de promotion

Type de

marché

Objectifs de

communication

Segmentation éventuelle du

marché

Objectifs de

vente

Type de concurrence

Dorftman & Steiner adapté ou simulation

Dorftman Steiner

classique

Détermination du budget

Modèle de type DAGMAR II

Identification de la ou les cibles

Critères de mesure

Identification des individus à l’aide de

variables traditionnelles de

segmentation

Thèmes et média-mix déterminés

Nombre de thèmes à choisir

Test de qualité de type Schwerin

Budget et media-mix déterminés

Choix d’un plan-médias spécifique

Budget et thèmes déterminés

Évaluation de la performance

Objectifs atteints

Programme de publicité

satisfaisant • Objectif • Budget • Thèmes • Plan-

Médias Révision des variables de

décision permettra

d’atteindre les objectifs

Fig. 1

PARTIE 1 : Effets de la publicité – Plan de la communication

1. Les modèles de communication

• Sciences de la communication humaine (fig. 2)

• Communication marketing (fig. 3)

• Modèles de hiérarchie des effets (fig. 4)

• Hiérarchie de l’apprentissage

• Hiérarchie de la dissonance et de l’attribution

• Hiérarchie de l’implication minimale

• Modèle de Petty et Cacioppo (fig. 5) (Lire RAM, Vol.21, No 2, juin 2006,

61-79)

• La carte de l’agence FCB (fig. 6)


Modèle mécaniste: le canal

38

Encodage

Source - Récepteur

Décodage

Encodage

Source - Récepteur

Décodage

BRUIT

Message/Rétroaction

Message/Rétroaction

Canal

Canal


Modèle psychologique: les filtres conceptuels

39

Communicateur

Interprèteur

Communicateur

Interprèteur

RSSS

SS

SSS

Filtres conceptuels

S

SS

S

SS

S

S

S

S

SS

S

SS

S

S

S

S

S

SSSS

S

S S

S

S

S

SSPARTIE 1 : Effets de la publicité – Plan de la communication

Modèle interactionnel: la prise de rôle

40

Communicateur Communicateur

Soi / Autrui

Autrui /

Soi

Objet

Contexte culturel


Modèle pragmatique: la séquence de comportements

41

Acte

Acte

Acte Acte

Phase

Acte

Acte

Acte Acte

Phase

Acte

Acte

Acte Acte

Phase

Acte

Acte

Acte Acte

PhaseSystème social


A model of the communications process

42

Fig. 2


A model of the marketing communications process

43

Fig. 3


Communication personnelle et impersonnelle: comparaison

44

Éléments du processus de communication

Communication personnelle Communication impersonnelle

Émetteur � Connaissance directe de l’interlocuteur

� Connaissance du profil moyen de la cible

Message � Message adaptable� Nombreux argument� Forme et contenu incontrôlables

� Message uniforme� Peu d’arguments� Forme et contenu bien contrôlés

Support � Contacts humains personnalisés� Peu de contacts par unité de temps

� Contacts non personnalisés

� Nombreux contacts en peu de temps

Récepteur � Faible portée d’une erreur de codage� Attention facilement gardée

� Grande portée d’une erreur de codage� Attention difficile à garder

Effet � Réponse immédiate possible � Réponse immédiate impossible

Evaluation of The Hierarchy of Effects Model

45

Fig. 4

Hierarchy of Effects holds when : Attitude Change Behavior Change

1. Learning approach situation : high involvement, high product differentiation

Awareness learning Knowledge learning Affective learning

Hierarchy of Effects does not hold when: Behavior Change Attitude Change

2. Cognitive approach situation: high involvement, low product differentiation

Awareness Action Attitude

3. Low-involvement learning approach: Low involvementStimulus shift in changeunder low cognitive behavior in attitudeInvolvement structure

Based on research by: Michael L. Ray, « Consumer Initial Processing: Definitions, Issues, Application », in G. David Hughes and Michael L. Ray, editor, Buyer/Consumer Information Processing (Chapel Hill: University of North Carolina Press, 1974).


46

Niveaud’engagement

Cycle d’engagement du client

Étape cognitive Étape affective Étape comportementale

Activités marketing

Notoriété de la marque, de la campagne

Image de la marque, de la campagne

Marketing direct, promotion aux points de vente

Impact client Notoriété, mémorisation, familiarité

Estime, affinité,considération

Achat répétés

Impact marché Meilleure compétitivité

Plus faible sensibilité au prix

Ventes et parts de marché augmentées

Impact financier

Réduction des coûts de vente

Longévité du cycle du consommateur

Revenu supplémentaire, meilleure rentabilité

Lambin & de (MSO9 p. 572)

49

Fig. 5


FCB grid for 60 products (Foote, Cone et Belding)

50

Fig. 6

Appréhension intellectuelle Appréhension émotionnelle

AFFECTIVITÉ(Feel, Learn, Do)

APPRENTISSAGE(Learn ,Feel, Do)

HÉDONISME(Do, Feel, Learn)


1. Les modèles de communication (suite):

• Le traitement de l’information selon McGuire

►Chaîne des étapes du comportement (fig. 7)

►Efficacité de la publicité (fig. 8)

►Analyse de la structure des variables indépendantes (tab. 1)

►Matrice de persuasion (fig. 9)

►Postulat - application à l’utilisation de thèmes en rapport avec la peur

(fig. 10)

• Réduction du risque perçu selon Rigaux-Bricmont (fig. 11)

• LISA Q, un modèle intégrateur des mécanismes de

persuasion (Derbaix et Grégory)


Behavioral chain involved in being persuaded, posited by an information-processing model.

52

Fig. 7


Indices of advertising effectiveness related to the behavioral steps in being persuaded.

53

Fig. 8


The Five Components of Persuasive CommunicationEach Illustrated by Heavily Researched Variables

I. Source variablesA. Credibility

1. Expertise2. Trustworthiness

B. Attractiveness1. Similarity2. Familiarity3. Liking

C. Power1. Control over means and ends2. Concern about compliance3. Scrutiny over compliance

II. Message variablesA. Type of appeal1. Ethos, pathos, logos2. Positive versus negative (fear) appeals

3. Reinforcements within the communication4. Message style, humor, etc.

B. Inclusion and omissions1. Implicit vs. explicit conclusions2. Refuting vs. ignoring opposition arguments

3. Repetition of the message

C. Order of presentation1. Conclusion first or last2. Ordering with respect to desirability and agreement3. Climax vs. anticlimax (strongest arguments last or first4. Refuting opposition before or after own supporting arguments

D. Discrepancy from receiver’s initial position1. Selective exposure2. Perceptual distortion; differential recall3. Discrepancy and attitude change

54

Tab. 1


The Five Components of Persuasive Communication (suite)

III. Channel variables

A. Direct experience with object vs. communication about itB. Modality (eye vs. ear, etc.)C. Mass media vs. face-to-face personal influenceD. Relative efficacity of the different mass media

IV. Receiver variablesA. Active vs. passive roleB. Generality of susceptibilityC. Demographic variables (sex, age, socioeconomic

class, etc.)D. Ability factorsE. Personality factors

55

V. Destination variablesA. General effects beyond specific target issueB. Immediate vs. delayed impactC. Direct impact vs. immunization against

counterargumentsD. Verbal attitude change vs. gross behavior change

Tab. 1


Matrice de persuasion pour évaluer et comparer des campagnes publicitaires

56

Fig. 9

(S e e T a b le 1 fo r e x a m p le s o fv a r ia b le s )

In d e p e n d a n tV a r ia b le s : T h e

C o m m u n ic a tio nC o m p o n e n ts S o u rc e M e s sa g e C h a n n e l R e c e iv e r D e s t in a t io n

D e p e n d a n tV a r ia b le s : S te p sin B e in g P e rs u a d e d

M e s s a g eP re s e n ta t io n (p )

A tte n t io n (a )

C o m p re h e n s io n (c )

Y ie ld in g (y )

R e te n t io n ( r )

B e h a v io r (b )


• Exemple de thème en rapport avec la peur:+ (attirance, récompense) thèmes réduisant l’anxiété- (évitement, punition) thèmes accroissant l’anxiété

• Cas: Campagne publicitaire qui présente une menace à éviter (recommandant la pratique et l’utilisation d’un produit de médecine préventive)

• Aspect dual de l’anxiété:FREIN 1.Retraite (de l’attention) 2.Hostilité (antipathie vis-à-vis de la source)

MOTEUR Dynamique (donne de l’énergie, motive)

Principe de la compensation:

(fig. 10) :

57

( )P I ec A= − −1

( )P Y ek A= − −1

( ) ( ) ( )[ ] ( )P E P Y P I e ecA kA= − = −− −1 1

( )( )

Ac k c

kmax

ln ln=

+ −


58

Nonmonotonic outcome resulting from the operation of two underlying processes that have opposite effects on the criterion behavior. (Lire RAM, Vol.21, No 4, Décembre 2006, 41-60)

Anxiety Level (A)

Pro

babi

lity

Tha

t P

ersu

asiv

e E

ffec

tive

ness

Will

Rea

ch a

G

iven

Lev

el (

E)

Fig. 10


59

Fig. 11


LISA Q, un modèle intégrateur des mécanismes (portes) de la persuasion

(Derbaix et Grégory, 2004)

• La porte LOGIQUE: Apprentissage cognitifUn produit nouveau doit apparaître comme une réponse à un besoin de consommation non résolu.

• La porte de l’IMITATION: influence interpersonnelleUne marque doit apparaître comme procurant satisfaction à des « modèles » reconnus, crédibles et influents.

• La porte des SENTIMENTS et émotionsUne marque doit être présentée au travers d’annonces déclenchant des réaction affectives chez celui/celle qui y est exposé(e). Ces réactions affectives doivent non seulement contribuer à une attitude positive envers l’annonce mais surtout envers la marques.

• La porte des AUTOMATISMESUne marque doit être associée à un stimulus « absolu » attirant. Cette association se doit d’être fréquemment répétée afin d’engendrer la réponse conditionnée recherchée.

• Dans une vision QUANTIQUE et non hiérarchique ou séquentielleHypothèses de Diversité, Simultanéité, Interaction, Moindre temps, Effets diffus, pour les quatre portes.


2. Les effets différés de la publicité

• Processus qui affectent la persistance des effets au plan de la communication:► Persistance de l’apprentissage: mémoire et inhibition► Persistance du changement d’attitude et de comportement (fig. 12)

� Effet «à retardement»� Seules les conclusions générales� Effet de Bartlett� Filtrage retardé des implications complexes � Activités simultanées � Apprentissage sans implication (Krugman)� Effet de boomerang

Étude de Claycamp et Liddy (1969)

• Facteurs qui influencent la persistance des effets au plan de la communication


62

Fig. 12



• 60 nouveaux produits (Philadelphie, 1965 - 1968)

� 32 classes de produits différentes

� 50% alimentaire (tab. 2)

• Résultats (coefficients ) d’une analyse de régression

sur 35 produits (similaires à une régression par les moindres carrés en

deux étapes)

voir page suivante

63

β


BRAND NAMES OF PRODUCTS INCLUDED INESTIMATION AND VALIDATION SAMPLE

• Apple Jack Cereal• Scope Mouthwash• Puppets Cereal• Reef Mouthwash• Quisp & Quake• Citrisun• Maxim Coffee• Adulton• Hills Bros. Coffee• Cope• Dole Pineapple-Pink Grape-• Measurin fruit Drink Vanquish• Del Monte Fruit Drinks• New Kotex Plus• Knox Flavored Gelatin Drinks• True Cigarettes• Moo Juice• Cigarette A• Nestle’s Quik Shake

64

• Cigarette B• Great Shakes• Cigarette C• Start Instant Breakfast Drink• Petal Soap• Shake-a-Pudding• Phase III• Something Diff’rent• Hour After Hour Deodorant• Bounty Pudding• Bold Laundry Detergent• Cool Whip• Cold Power• Chipnics• Crew• Sip-n-Chips• Cinch• Jus’ Fried Chicken• Palmolive Dishwasher Liquid• Lipton Dinners

• Pruf Spray Starch• Kraft Noodles Romanoff• Purex Super Bleach• Spaghetti-O’s• Favor Furniture Polish• Pepperidge Farm Soups• Pronto Floor Care• Great American Soups• Epic Floor Care• Kraft Frozen Sandwich Filling• Viva Towels• Hunt’s Steakhouse Catsup• Handi-Wipes• Ultra Brite Toothpaste• Gaines Variety• Fact Toothpaste• Pet’m



65

.641 .411 .138 .138

( )AR f PP AHI CE CP CI= , * , *,

( )R2 725=.

où AR = Souvenir de la publicité

PP = Positionnement du produit

AHI = Nombre moyen d’expositions médias par ménage

CE = Qualité du copy (exécution du thème publicitaire)

CP* = Promotions consommateurs avec thème publicitaire

CI = Intérêt du consommateur pour la classe de produit



66

où IP = % des ménagères qui achètent le produit

ÂR = estimation de l’équation précédente

FB = nom de marque d’une «famille» de produits (variable auxiliaire 1-0)

CP = promotions consommateurs (valeur en $)

PS = satisfaction du consommateur avec l’échantillon (si applicable)

CU = niveau d’utilisation du produit

DN = distribution (+ espace et présentation)

PK = originalité du conditionnement

.292 .179 .366 .374 .033 .194

( )IP f AR DN PK FB CP PS CU=

^

, * , , , ,

( )R2 7 0 9= .


2. Les effets différés de la publicité (suite) :

• Processus qui affectent la persistance des effets au plan de la communication

• Facteurs qui influencent la persistance des effets au plan de la communication � plan d’insertion dans les médias

� Nombre Répétition et ennui (fig. 13)Crédibilité de la source (fig. 14)3 expositions de Krugman (?, classement cognitif, véritable)

� Plan d’espace Effets saisonniersPulsation (fig. 15)Peu d’effets après 10 sem.

� Séquence relative à la concurrence (effet du dernier vu)


68

Fig. 13

LEARNING CONDITION

LEARNING CONDITION

Number ofBrand NamesRetained

Fig. 14 Graphic Analysis of The Effect of Overlearning on Retention

*The lower the attitude score, the more agreement with the persuasive message.


Recall as a Function of the Timing and Numberof Exposures

69

Fig. 15

Source: Zielske (1959)

1 Exposure per Weekfor 13 Weeks

13 Exposures atFour Week Intervals

Per

cent

Rec

all



• Facteurs qui influencent la persistance des effets au plan de la communication � plan d’insertion dans les médias� Médium publicitaire � Thèmes publicitaires

- Réfutation- Peur (fig. 16)- Argumentation dure ou subtile- Proposition de vente unique (usp)- Attribution personnelle- Tâches incomplètes- Publicité correctrice


Test of five message conditions in a program to improve toothbrushing habits of junior high

school students

71

Fig. 16



• Méta-analyse des études sur l ’attitude à l ’égard de l ’annonce publicitaire (Aad):Quelle est la relation entre Aad et l ’attitude vis-à-vis de la marque annoncée ?

• Nombreuses recherches (9 avant 1985, 21 entre 1985 et 1987, 30 entre 1988 et juillet 1991) mais fort diverses quant aux caractéristiques des études (11):

1. Nombre d ’énoncés des échelles d ’attitude (évaluation globale de l ’annonce) à l ’égard de l ’exécution publicitaire spécifique (un ou plusieurs).

2. Échantillon (population étudiante ou non).3 et 4. « Opérationalisation » des réponses affectives à l ’égard de

l ’exécution publicitaire (mesure des différences ou manipulation expérimentale; mesure d ’une ou de plusieurs réponses affectives).



5 et 6. Produit (marque nouvelle ou établie, biens de consommation courante ou autres types de biens et services).

7. Support publicitaire (imprimé ou télévisé).

8. Annonce imbriquée ou non dans du matériel accessoire.

9. Instructions explicites ou non (quels étaient les objectifs du traitement de l ’information au moment de l ’exposition? Exemple: l ’annonce ou la marque).

10. Plan expérimental avec ou sans mesures répétées sur les sujets (within or between).

11. Degré de proéminence de l ’Aad dans l ’article considéré (construit central ou périphérique dans la recherche).

Banque de données et traitements:

47 échantillons provenant de 43 articles.


Analyse des corrélations entre Aad et…

(moyennes des corrélations observées)

• Attitudes à l’égard de la publicité 0,49• Perceptions de l ’annonce 0,49• Perceptions de la marque 0,28• Attitudes à l ’égard de la marque 0,60• Intention d ’achat 0,38• Scores de Fishbein 0,25• Répétition 0,15• Biais 0,36• Annonces comparatives ou non 0,26• Attitudes a priori vis-à-vis de la marque 0,31• Rôle de la femme dans l ’annonce 0,17• Rétention (mémorisation) 0,17

Les tests d ’homogénéité (Q de Hedges et Olkin, 1985) révèlent des variations significatives pour les relations les plus fréquemment étudiées, d ’où l ’intérêt d ’examiner le rôle potentiel des 11 modérateurs qui, effectivement, s ’avèrent influencer diversement les relations en question (10 sur 11).


Collectivement les résultats suggèrent que, même si certaines relations avec l ’attitude à l ’égard de l ’annonce sont relativement robustes d ’une étude à l ’autre (par ex., pour les perceptions relatives à la marque), d ’autres sont beaucoup plus influencées par les choix méthodologiques du chercheur.

ANALYSE DE CAUSALITÉ

75

Perceptions de lapublicité Aad

Perceptions de lamarque

Attitudes à l ’égard de la

marque

Intentionsd ’achat

0,52*

(21,53)

0,57(25.58)

0,20

(8,59)

0,73

(37,78)

* Estimateurs (et tests de Student) de la structure du construit.

0,34

(12,79)

Tests de quatre modèles alternatifs de causalité à l ’aide de LISREL (analyse factorielle confirma-toire). Les résultats empiriques de cette méta-analyse supportent la structure nomologique du modèle de médiation duale de Lutz et MacKenzie (1983, 1986).


76

Gagnon Marika et Rigaux-Bricmont Benny, « Antécédents et conséquences des attitudes à l’égard des publicités imprimées pour la mode vestimentaire féminine », Document de travail, 2005.


Lodish Leonard M ., Abraham Magid, Kalmenson Stuart, Livelsberger Jeanne, Lubetkin Beth, Richardson Bruce and Stevens Mary Ellen, “ How T .V. Advertising Works : A Meta-Analysis of 389 Real World Split Cable

T.V. Advertising Experiments ”, Journal of Marketing Research, vol.XXXII, May 1995, pp.125-139.

Analyse de 389 tests Behavior Scan (R) de publicités télévisées (de 1982 à 1988):

Plans d ’expérience à deux groupes soumis à des expositions différentes soit en termes d ’exécution (copy), soit en termes de niveau d ’exposition (GRP) en distinguant dans l ’analyse le groupe des produits nouveaux de celui des produits établis.

Méthode à six étapes (Farley et Lehman, 1986)

1. Variables dépendantes: % de changement (volume des ventes, part de marché, point de part de marché)


2. Variables indépendantes: variables en rapport avec la marque et la catégorie de produit (31), variables stratégiques (11), variables en rapport avec le plan médias (21), variables en rapport avec l ’exécution (9) et en rapport avec les tests d ’exécution (4).

3. Analyse du plan d ’expérience naturel:3.1. Exécution pour nouveaux produits (n=85).3.2. Exécution pour produits établis (n=86).3.3. Niveau d ’exposition pour produits établis (n=207).Pas de produits nouveaux car n=10.

4 et 5. Analyses et mesures prises dans le cas de défectuosités (ex. trop petit nombre d ’observations).

6.Résultats et implications (publicités télévisées)6.1. Il n ’y a pas de relation simple entre l ’aug-mentation des ventes et

l ’accroissement du niveau d ’exposition (GRP).6.2. Les ventes ont tendance à croître lorsque:6.2.1. L ’objectif est de renforcer la pénétration de la marque.6.2.2. La stratégie d ’exécution est modifiée.


6.2.3. L ’exécution vise à changer les attitudes.6.2.4. Les plans médias ne sont pas « standard flight ».6.2.5. Les marques appartiennent à des catégories de produit en

expansion ou à occasions d ’achat plus fréquentes.6.3. La publicité télévisée est moins efficace pour augmenter les ventes

des produits qui connaissent de nombreuses activités promotion-nelles aux points de vente.

6.4. Il ne semble pas y avoir une forte relation entre les mesures classiques de mémorisation et de persuasion des publicités télévisées et l ’impact de l ’exécution sur les ventes.

6.5. Les nouvelles marques ou les extensions de gamme sont plus sensibles à des variations du plan d ’annonces télévisées que les produits établis.

6.6. Pour les nouveaux produits, il est important d ’annoncer intensément aux heures de grandes écoutes lors du lancement.

7. Des niveaux d ’expositions élevés en début et en fin de campagne ont plus d ’effets que des niveaux constants au cours de la campagne.


PLUS DE RECHERCHES SONT NÉCESSAIRES CAR 61 % DES DÉPENSES PUBLICITAIRES

ACTUELLES N ’INFLUENCERAIENT PAS LES VENTES EN CAS

D ’AUGMENTATION DU NIVEAU D ’EXPOSITION (GRP) !


81

PARTIE 2

EFFETS DE LA PUBLICITE

SUR LA FONCTION DE DEMANDE DE L’ENTREPRISE

PLAN DE LA PARTIE 2

1. Effets économiques de la publicité (2 écoles, fig. 17) sur la structure du marché

2. Modèles de la réponse des ventes agrégées à la publicité

1. modèles structurels2. modèles économétriques

3. Durée des effets de la publicité sur les ventes4. Effets de la publicité sur la part de marché en fonction

de l’ordre d’apparition des concurrents

5. Modèles qui incorporent le rôle joué par les circuits de distribution (Porter et Steiner)

82PARTIE 2 : Effets de la publicité sur la fonction de demande

1. Les effets économiques de la publicité sur la structure du marché

83

TWO SCHOOLS OF THOUGHT ON THE ROLE OF ADVERTISING IN THE ECONOMYFig. 17a

ADVERTISING = MARKET POWER

Advertising Advertising affects consumer preferences and tastes, changes product attributes, ad differentiates the product from competitiveofferings.

Consumer Buying Behavior

Consumer become brand loyal and less price sensitive, and perceivefewer substitutes for advertised brands.

Barriers to Entry Potential entrants must overcome established brand loyalty and spend relatively more on advertising.

Industry Structure and Market Power

Firms are insulated from market competition and potential rivals; concentrationincreases, leaving firms with more discretionary power.

Market Conduct Firms can charge higher prices and are not as likely to compete on quality or price dimensions. Innovation may be reduced.

MarketPerformance

High prices and excessive profits accrue to advertisers and give them even more incentive to advertise their products. Output is restricted compared to conditions of perfect competition.

PARTIE 2 : Effets de la publicité sur la fonction de demande

84

TWO SCHOOLS OF THOUGHT ON THE ROLE OF ADVERTISING IN THE ECONOMYFig. 17b

ADVERTISING = INFORMATION

Advertising Advertising informs consumers about product attributes and does not change the way they value those attributes.

Consumer Buying Behavior

Consumer become more price sensitiveand buy best «value». Only the relationship between price and quality affects elasticity for a given product.

Barriers to Entry Advertising makes entry possible for new brands because it can communicate product attributes to consumers.

Industry Structure and Market Power

Consumers can compare competitive offerings easily and competitive rivalry is increased. Efficient firms remain, and as the inefficient firms leave, new entrants appear; the effect on concentration is ambiguous.

Market Conduct More informed consumers put pressure firms to lower prices and improve quality. Innovation is facilitated via new entrants.

Market Performance

Industry prices are decreased. The effect on profits because of increased competition and increased efficiency is ambiguous.


2. Modèles de la réponse des ventes agrégées à la publicité (effets «économiques»)

Forme de la fonction de réponse des ventes à la publicité (sous des

conditions d’état stable)

►Linéaire

►Budget publicitaire nul

►Courbe en S

Dynamique des effets de la publicité

►Rapidité

►Hystérésis

►Stabilité dans le temps

Interaction avec les autres facteurs marketing


Évidence empirique:

• Fig. 18: ventes mais moins rapidement avec le temps

• Fig. 19-20-21: ventes plus lentement que

• Fig. 22: pas d’influence sur le marché (à moyen terme)

• Fig. 23: rendements décroissants

• Fig. 24: pulsations

• Fig. 25: réponse en forme de S

• Fig. 26: effets de la concurrence

Donc...


87

Fig. 18

Time (4 Week Periods)

Sales Rate

Pretest Average

Heavy Advertising

In Test Areas

Sales rate of a packaged good responded quickly to increased advertising. Vertical axis shows the ratio of sales in test areas to sales in control areas, normalised to pretest average.


88

Sales rate of a packaged good rose quickly under increased advertising but declined after it was removed. Vertical axis shows the ratio of sales in test areas to sales in control areas not receiving the heavy advertising.


Sales Rate

Pretest Average

Heavy

Adv.

Average DuringHeavy Avertising

Fig. 19


89

Fig. 20

Another example of quick response upward followed by slow decay. Sales show more variance than Figure 21, but same general effects. Vertical axis is again normalized test/control.

Months

Sales Rate

Post Test Average

PretestAverage

Heavy

Adv.

Test Ave.


90

Fig. 21

Field experiments reported by Haley (18) show the erosion of sales increases attained by heavier advertising (Brands B and D) and a relatively slow sales decay following decreased advertising (Brand F). Vertical axis displays the percent sales increase in test areas relative to control areas.


91

Fig. 22


The healthy sales of a line unadvertised food products show that advertising is not always required in order to sell something.

Sales Rate

Fig. 23

Advertising Units Advertising Units

(A) Radio Equipment in Newspapers (B) Service Recruiting in Newspapers

Two examples of nonlinear response exhibit the phenomenon of dimini-shing returns at high advertising rates. Data replotted from Benjamin and Maitland (8).

Response Units Response Units


92

Average Advertising/Capita in Market(A)

Average Advertising/Capita in Market(B)

An S-shaped sales response curve developed by Rao's (70) method for a canned juice bottle. (A) Individual market areas analyzed by time series show different advertising response coefficient (slopes). Each point is one market area. (B) Integration of a quadratic fit to (A) yields S-shaped sales response curve. Scaling is arbitrary.

Slope of Sales Response Curve Sales/Capita

Fig. 24


93

Microvel evidence for S-shaped sales response is obtained from observing individuals. The sales measures is the number of switches to the advertised brand as a percentage of the total number of switches to and from the brand. Opportunities-to-see include only those in the last 4 days prior to purchase (McDonald (38)).

OPPORTUNITIES TO SEE ADVERTISEMENTS

SALES MEASURE

Fig. 25


94

Fig. 26

Company A loses share ot aggressive Company B marketing that includes heavy advertising. The product is a low price consumer durable. Data derived from Lambin, Naert and Bultez (35).

YEAR

COMPANY A

COMPANY BADVERTISING

MARKET SHARE


2. Modèles de la réponse des ventes agrégées à la publicité (effets «économiques»)

... Donc les modèles dynamiques de la réponse publicitaire devraient satisfaire 5 exigences au plan du réalisme:

P1. Différents taux de croissance et de décroissanceP2. Fonction de réponse concave ou en forme de S dans des

conditions d’état stable (avec un niveau de ventes positif pour un budget publicitaire nul)

P3. Influence sur les ventes de la publicité des concurrentsP4. Variations de l’efficacité du dollar investi en publicité dans le

temps (changement de médias, de thèmes et d’autres facteurs)P5. L’accroissement des ventes dû à une augmentation de la

publicité peut diminuer même si le nouveau niveau de publicité est maintenu constant


2.1 Les modèles structurels de la réponse des ventes agrégées à la publicité :

L’objectif est de postuler une structure générale et non de

décrire une application spécifique

(À l’exception du modèle de Little, il s’agit habituellement

de modèles en temps continu où les ventes en volume

par unité de temps constituent la variable dépendante.)


Modèle de Vidale et Wolfe

S = taux de ventes (unités/période)

X = taux de publicité (dollars/période)= rendement marginal constant de la publicité (1$) lorsque les ventes sont égales à zéro= taux de dépréciation du capital publicitaire

M = niveau de saturation des ventes (volume du marché)Voir Fig. 27

97

( )[ ] SMSXS λρ −−= 1o

SdS

dT

o

=

Conclusions: P1: OuiP2: Concave mais 0 pour 0P3: NonP4: Non (mais )P5: Non

ρ


ρ

λ

98

Fig. 27


Application du modèle de Vidale et Wolfe

Dans la situation décrite ci-après, quel est le niveau de publicité qui permettrait de maintenir la croissance actuelle des ventes au taux de 4 % ? Les ventes actuelles sont de 50.000 $ et le niveau de saturation est estimé à 150.000 $. Le rendement marginal de la publicité est évalué à 1,1 et le taux de dépréciation serait de 20 % (sans aucun investissement publicitaire, les ventes diminueraient de 20 % par période).

Q1 : Quel est le budget publicitaire nécessaire pour maintenir le taux de croissance de 4 % ?

Q2 : Quel serait le taux de croissance maintenu si l ’investissement publicitaire était de 20.000 $ par période ?



= taux de croissance des ventes

= volume de ventes

= investissement publicitaire

= volume du marché potentiel

= rendement marginal constant de la publicité (Q = 0)

= taux de décroissance des ventes par période

100

QV

QVrx

TQ λ−

−=

∂∂ )(

TQ

∂∂

Q

x

V

r

λ



101

)( QVr

VQt

Q

x−

+

∂∂

=λ

tQ

∂∂ = 2.000 $ (4 % de 50.000)

[ ])000.100(1,1

)000.150()000.50(2,0000.2 +=x = 16.364 $

Q1



102

Q2)000.50(2,0

000.150

)000.100)(000.20(1,1−=

∂∂

tQ

4.667 $

%33,9000.50

667.4=

=∂

∂t

Q


Modèles de type «Lanchester»

103

� 2 firmes:

différents rendements de la publicité (1$)

S X S X S

S X S X S

1 1 1 2 2 2 1

2 2 2 1 1 1 2

o

o

= −

= −

ρ ρ

ρ ρ

ρ ρ1 2, =

�SIVidale et Wolfe Fig. 27

+ effet de la concurrence Fig. 29

S M S

M

X

2 1

1

2 2

= −

=

=

ρ ρ

λ ρ


104

Steady state sales response is affected by competitive advertising in a Lancaster model.

Advertisingrate

Sales rates1 (x1)

large competitive advertising

small competitiveadvertising

Fig. 29



105

� N firmes

i = 1, ..., N et

= exposant de sensibilité publicitaire (voir modèle de Mills, par ex.)

Dans un état stable où

S X S X Si i i j j jj ij i

ii j

o

= −

∈ ∈

≠≠

∑∑ρ ρ

S Mij

N

==

∑1

∈j

dS

dt

dS

dt

dS

dt

N1 2 0= = = =...S

M X

Xi

i i

j jj

N

i

j

=∈

∈

=

∑

ρ

ρ1



106

Conclusions: P1 = OuiP2 = Oui (mais 0 pour 0)P3 = OuiP4 = OuiP5 = Non


Modèle Brandaid (Little)

107

t = temps en unités discrètes (périodes)A = indice du taux de publicité dans la marqueR = réponse à la publicité dans le long terme

= taux de rémanence (constant)

C’est à l’utilisateur que revient le fardeau de calibrer (évaluer) le modèle

Par exemple, fig. 30

H: efficacité du thèmeK: efficacité des médiasH0, K0, X0: constantes de normalisation

(par rapport à une période de référence, par exemple)

( ) ( )S S R At t t= + −−α α1 1

AH K X

H K X

t t t

o o o

=


108

The Brandaid advertising submodel accomodates arbitrary steady state response curves, e.g. , an S-shaped curve with nonzero intercept.

Sales rates(oo) = f(a)

AdvertisingRate

Fig. 30


Modèle Brandaid (Little)

109

Conclusions: P1 = OuiP2 = OuiP3 = Jugement du gestionnaireP4 = OuiP5 = Non


2.2 Les modèles économétriques de la réponse des ventes agrégées à la publicité

L’objectif est d’appliquer les méthodes de l’économétrie à

des banques de données spécifiques

(Modèles discrets où les observations sont supposées être

faites à des points discrets dans le temps comme les

mois, les trimestres, les années, ...)


Les Modèles Linéaires

• Modèle de Bass et Clarke

• Modèle de Palda

111

État stable (fig. 31)

avec une réponse pulsée de façon arbitraire B0, Bi, ..., BL

S a B Xt i t ii

L

= + −=

∑00

( )S a B Xi= + ∑0

État stable

avec 0 < a1 < 1

Avec une réponse pulsée de façon exponentielle

(géométrique) où le Nième terme =

S a a S B Xt t t= + +−0 1 1 1

Sa

a

B

aX=

−

+

−

0

1

0

11 1

B aN

0 1


112

Fig. 31

(a) Steady state is linear(b) Impulse response is arbitrary

Steady state and impulse response of linear model


Les Modèles Linéaires

• Modèle de Koyck

• Modèle d’ajustement partielMême formulation que celle de Koyck mais tout l’effet de rémanence ne peut être attribué à la publicité : est une mesure de l’inertie dans la série temporelle (fonction d’autres facteurs marketing).

113

où

Si existe, alors = effet de rémanence de la publicité dans le temps

S a B X B X B Xt t t t t= + + + + + ∈− −0 0 1 02

2λ λ ...

( ) ( )λ λ λ λ λ

λ λ λ

S a B X B X

S S a B X

t t t t

t t t t

− − −

−

= + + + + ∈

− = − + + ∈ −1 0 1 0

22

1 01 1

...

S a S B Xt t t t= + + +−0 1 0λ υ

λ λ^

λ

IntranetFichier SPSS « Vivace »


Autres ModèlesConclusions: application limitée à un certain intervalle de la fonction de

réponse; P2: Non

• Modèle à effets multiplicatifs (Montgomery & Silk, Lambin)

• Modèle additifs dans des fonctions non-linéaires de la publicité (Lambin)

Xt = part des dépenses publicitaires mises en oeuvre sur le marché

Pour Little, les modèles économétriques ne répondent pas aux exigences de réalisme (sinon peut-être dans un intervalle limité de la fonction de réponse) et présentent de nombreux problèmes d’estimation (collinéarité, autocorrélation et simultanéité).

114

où Conclusions: 0 pour 0

0 lors d’effets retardés

S a X

S a S X

t i

L

t i

B

t t

a

i

L

t i

B

i

i

=

=

= −

− = −

0 0

0 1 01

ππ


3. Durée des effets de la publicité sur les ventes (effets «économiques»)

Généralisations empiriques de Clarke:

• Les effets de la publicité à court terme sont de l’ordre de quelques

mois;

• Les effets à long terme ne seraient que les résultats artificiels de la

période de temps considérée dans les études économétriques.


Modèle où l’intervalle de durée est mesuré directement

116

: Terme d’erreur (résidus indépendants distribués identiquement de façon normale 0, )

? n: Un n fini provoque un biais de troncature ainsi qu’un problème de collinéarité

S a B Xt ii

n

t t= + + ∈=

−∑00

1

∈σ2


Modèles qui permettent le calcul d’un intervalle de durée

Modèle à retards échelonnés

117

Permet lespoints d’in-flexion dansla fonctionde décrois-sance

Retarde ladécroissanceexponentielled’une périodepar coefficientpositif

Fig. 32

S a S B Xt KK

m

t K i t ii

n

t= + + + ∈=

− −=

∑ ∑01 0

λ1 24 34 1 24 34


118

Fig. 32


Intervalles de durée dérivés

Fig. 32: Grande similitude entre les longueurs (pas les formes) des intervalles de durée.

La conclusion de Clarke est que l’on commet peu d’erreur selon que l’intervalle de durée est calculé à partir soit du modèle de Koyck(m=1, n=0), soit du modèle de Koyck plus une variable publicité retardée d’une période (m=n=1).


Survey of econometric sales-advertising analysis

120

Researchers Product Coeff. of 90% durationlagged dependant interval

variable λ (months)

Weekly1 Nakanishi [34] Catsup .594 1.12 Sexton [47] Freq. purchased .480 0.8

grocery productMonthly3 Bass & Clark [8] Dietary product .468 3.54 Beckwith [9] Low priced food .990 229.15 Montg. & Silk Ethical drugs .348 2.26 Palda [36] Lydia Pinkham .390 2.47 Samuels [41] Toilet soap .508 3.48 Samuels [41] Household cleanser .508 3.49 Samuels [41] Household cleanser .261 1.7

10 Samuels [41] Washing up liquid .423 2.711 Samuels [41] Washing up liquid .528 3.612 Samuels [41] Washing up liquid .458 2.913 Samuels [41] Scouring powder .510 3.4

Tab. 3



121

Tab. 3


variable λ (months)Bimonthly14 Aaker & Day [2] Instant coffee (mean) .510 6.815 Aaker & Day [2] Instant coffee (low) .030 1.316 Aaker & Day [2] Instant coffee (high) .760 13.817 Bass & Parson [7] Low priced food .716 6.618 Houst. & Weiss [21]18 low priced fd br. (high) .496a 416.319 Clarke [14] 18 low priced fdd br. (low) .989 4.120 Clarke [14] 18 low priced fdd br. (low) .324 4.121 Clarke [14] 18 low priced fd br. (mean) .825 23.922 Wildt [56] Frq. purchased food firm 1 .498 6.623 Wildt [56] Frq. purchased food firm 2 .272 3.524 Wildt [56] Frq. purchased food firm 3 .502 6.7

Quarterly25 Ball & Agarwala [5] Tea (low) .700 19.426 Ball & Agarwala [5] Tea (high) .900 65.627 Buzzell et al. [11] Toilet soap .374 7.428 Buzzell et al. [11] Ass. low priced products .888 58.229 Lambin [28] Gasoline brand A .685 19.9



122



30 Lambin [28] Gasoline Brand B .785 28.531 Lambin [28] Gasoline Brand C .817 34.232 Lambin [28] Gasoline Brand D .982 381.933 Lambin [28] Gasoline Brand E .291 7.334 Lambin [28] 6 gasoline brands .130 3.435 Schultz [45] Airline frequently share .420a 8.0

Annual36 Lambin [25] Frequently purchased food .473 36.937 Lambin [25] Frequently purchased food .507 40.738 Palda [36] Lydia Pinkham .628 59.4~39 Pars. & Schultz [37]Aggregate consumption .567 48.740 Pars. & Schultz [37]Aggregate cons. (services) .922 340.241 Pars. & Schultz [37]Aggr. cons. (non-durables) .503 40.242 Pars. & Schultz [37]Aggr. cons. (durables) .704 78.743 Tayl. Weiserbs [51] Aggregate consumption .919 339.144 Lambin [26] Small elect. appl. area 1 .678 71.145 Lambin [26] Small elect. appl. area 2 .366 27.546 Lambin [26] Small elect. appl. area 3 .346 26.047 Lambin [27] Gas station share .701 89.848 Simon [51] Liquor 8 blends .790 117.249 Simon [51] Liquor Bourbon .750 96.050 Simon [51] Liquor gin .800 123.8

Tab. 3


123



51 Simon [51] Liquor vodka .960 676.952 Simon [51] 15 brands (low) .280 21.753 Simon [51] 15 brands (high) .980 1367.754 Dominguez [18] Filter cigarettes .440 33.755 Dominguez [18] Non-filter cigarettes .313 23.856 Telser [52] Lucky Strike .960 676.957 Telser [52] Camels .410 31.058 Telser [52] Camels (share) .736a 90.159 Telser [52] Lucky Strike (share) .596a 53.460 Telser [52] Chestefield (share) .657a 65.861 Schnabel [44] 18 cigarette brands .661 66.762 Schnabel [44] 18 cigarette brands .190 16.663 Schnabel [44] 18 cigarette brands .896 251.664 Schmallensee [43] Cigarettes (industry) .841 159.665 Schmallensee [43] Cigarettes company (low) .602 54.466 Schmallensee [43] Cigarettes company (high) .748 95.267 Peles [39] Automobiles .620 57.868 Peles [39] Beer .493 39.169 Peles [39] Cigarettes .679 71.4

λ = .591a Data based on share of market ~ 25.1 months for Houston & Weiss using a brand loyal model, corrected for serial

autocorrelation ( λ = 335 )

Tab. 3


Base de données réduites

10 ou 11 observations? : voir Tableau 4L’intervalle de durée dérivé augmente de façon significative lorsque la longueur

de l’intervalle des données augmente.

Pour des estimations consistantes, on s’attendrait à un plus grand pour des intervalles de données plus courts que des intervalles de données plus longs! Pour les données de Lydia Pinkham:

Années = 0,628 59 mois

Mois = 0,390 4 mois(Estimations par modèle où l’intervalle de durée est mesuré directement ou par

analyse spectrale: 3 mois)

124

L’IMDD pour les données annuelles est 17 fois plus long que l’IMDD pour les données mensuelles.

λ^

λ^

λ^


Effect of data interval on impliedduration interval

125

Data Coeff. of 90% duration Number ofInterval lagged dep. interval observations

variable (λ)(λ)(λ)(λ)

Weekly .537 0.9 2(.057) (0.2)

Monthly .440 3.0 10(.027) (0.2)

Bimonthly .493 9.0 10(.076) (2.2)

Quarterly .599 25.1 10(.086) (6.9)

Annual .560 56.5 27(.031) (5.1)

Tab. 4


Effect of data interval on impliedduration interval

126

The amount of variance explained by the categories is signifcant at the α= .05 level for the duration interval only. Pairwise difference significant at the α = .05 level are:

λλλλ 90% duration interval

Weekly --- ---Monthly NS --- S ---Bimonthly NS NS --- S S ---Quarterly NS S NS S S S ---Annual NS S NS NS --- S S S S ---

The values in parentheses are the sample standard errors of thecell means.

Tab. 4


Comparaison entre estimations par modèle où l’intervalle de durée est mesuré directement et intervalles de durée dérivés (lorsque possible): plus grande

similitude entre données mensuelles qu’entre données trimestrielles ou annuelles

127

Tab. 5


4. Publicité et ordre d’entrée sur le marché (effets «économiques»)

Récompense en part de marché pour les pionniers• Données PIMS (371 activités en biens de consommation)

Pionniers: = 29%Suiveurs précoces: = 16%Retardataires: = 11%

• Données Assessor82 marques importantes (achetées fréquemment) représentant 24 classes de produit + un échantillon de 47 marques pour test de prévision.► La part de marché est estimée à partir du dernier achat des sujets des

études (au moins 30)► L’ordre d’entrée: époque du lancement au plan national de marques

mettant en œuvre d’importants budgets publicitaires (au moins 1 million de $ U.S. par an) mesurés à partir de piges publicitaires publiées.

128

P D M. . .

P D M. . .

P D M. . .


Le modèle

129

S E P A LnC nC nC nC nC= α α α α1 2 3 4

C marché lesur pénètre qui marque 1 la de P.D.M.

C marché lesur pénètre qui marque n la de P.D.M.ière

ieme

=nCS

...) 3, 2, 1,=(n C marché lesur

pénètre qui marque n la de entréed' Ordre ième=nCE

∑∑

=marque 1 lapour années dern. 3 des respublicitai Budgets

marque n lapour années dernières 3 des respublicitai Budgetsière

ième

nCA

( )année même lafait se entréel' si 1L 1 plus marque de Entrée

1-net n entre annéesd' Nombre

nC =

=nCL

PnC

Préférence étant donné présence de la n marque

dans l' ensemble évoqué

Préférence étant donné présence de la 1 marque

dans l' ensemble évoqué

ieme

iere PR

RnC

nC

iC

=où

RI

V

VjC

jC

ijC

ikCi

C

= ∑1

β


Le modèle

130

RI

V

VjC

jC

ijC

ikCi

C

= ∑1

β

,

Rjc = préférence relative pour la marque j sur le marché c

Vijc = valeur du score de préférence du sujet i et de la marque j sur le marché c (on échelonne à l’aide de la méthode par les moindres carrés les préférences à somme constante qui sont exprimées par les sujets pour les marques de leur ensemble évoqué)

Ijc = nombre de sujets qui ont évoqué la marque j sur le marché c

= estimation par la procédure logit d’un paramètre d’échelle pour le marché cβC


Le modèle

131

Pour des raisons de consistance logique, il n’y a pas de (pour la 1ère marque c.-à-d. seulement si n’est pas présent).

nCnC

nCnCnCnC

S

LAPESnC

S log'

'4

'3

'2

'1

=

+++= ααααα 0

S C1 0' =

S C1 1= α 0

α1< 0 Avantage durable en part demarché pour les premiersarrivés.

α2 > 0 L’effet de l’ordre d’entréepeut être tempéré par unproduit supérieur en termesprix/qualité tel que reflété parles préférences de ceux quiévoquent ce produit.

α3 > 0 La publicité peut compenserl’effet d’une entrée tardive.

α4 < 0 Plus l’entrée est tardive, plusla pénalité est grande.

Si Alors

(et significatif)

Tableau 6: résultats pour 58 observations (82 marques moins 24 classes de produit)

Peu de multicollinéarité et R2 = 0,76


132

Variable Parameter Value t Statistic

Order ofEntry (E) a1 -.48 -4.5*

Position (P) a2 1.14 6.8*

Advertising (A) a3 .27 5.5*

Lag BetweenEntry (L) a4 .04 .6

* Value significant at 1% level. Critical value with 55degrees of freedom and two tail test is t = 2.6.

Tab. 6


Coefficients en utilisant toutes les observations

Variable Coefficient ValeurOrdre d’entrée (E) b1 -0,21Positionnement (P) b2 0,57Publicité (A) b3 0,44Écart entre arrivées (L) b4 0,07

Un positionnement supérieur et des budgets publicitaires agressifs seraient les facteurs qui seraient les plus associés à une position dominante sur un marché par un arrivé tardif.

Problème: si à rapports prix/qualité égaux, une marque arrivée seconde sur un marché souhaite une P.d.M. égale à la première, quel doit être son budget de publicité?Sn = 1.0, EnC = 2, AnC=?

Solution: Sn = 1.0 = (2-.49)(3.4.28)

Soit dépenser 3,4 fois plus, soit être 3,4 plus efficace (thème et/ou médias/mix).

133

β


Résultats de 128 modèles qui figurent dans 22 études publiées avant 1981

Élasticité à court terme 0,221

Effet de rémanence 0,468

Ajustement (R) 0,783

(moyennes)

mais:

1) les modèles ne sont pas structurellement identiques,

2) les mesures ne sont pas toutes comparables,

3) les contextes de recherche diffèrent énormément.

134

Assmus Gert, Farley John U. and Lehmann Donald R., “ How Advertising Affect Sales : Meta-Analysis of Econometric Results ”, Journal of Marketing Research, vol.XXI, February 1984, pp.65-74.


C lasses de produits

N o m bre de m arq ues 3

É lasticité/ public ité1

É lasticité/ prix

É lasticité/ d istrib ution 2

Soft-drinks 5 0 ,070 – 1 ,419 1 ,181 Y aourt 2 0 ,031 – 1 ,100 — C onfiserie 2 0 ,034 – 1 ,982 2 ,319 T éléviseur 4 0 ,122 n.s. — C igarettes 1 0 ,154 – 1 ,224 — B anques 5 0 ,003 — 0 ,251 T rains-autos 1 0 ,184 – 1 ,533 — C afé 1 0 ,036 – 2 ,933 1 ,868 Fruits 1 0 ,095 – 1 ,229 — R aso irs électriques 18 0 ,219 – 2 ,460 0 ,909 E ssence 19 0 ,024 – 0 ,600 0 ,923 Sham pooing 11 0 ,036 – 1 ,762 — Insecticides 9 0 ,058 — — D éodorants 11 0 ,054 — — D étergents 6 0 ,084 — — Lotion so laire 11 0 ,300 n.s. —

M oyenne : étude 1976 N = 107 0 ,094 – 1 ,624 1 ,243

H ygiène fém inine 6 0 ,010 – 1 ,405 0 ,958 Lave-vaisselle 2 0 ,029 – 1 ,692 — D étergents 1 0 ,049 – 2 ,009 — C onfiture 3 0 ,022 – 2 ,672 2 ,757 A uto m obile 8 0 ,093 – 2 ,004 —

M oyenne : étude 1988 4

N = 20 0 ,041 – 1 ,956 —

M oyenne : étude 76-88

N = 127 0 ,081 – 1 ,735 1 ,395

135

Conclusions d’une méta-analyseVoici les conclusions d ’une méta-analyse du type ANOVA examinant les effets

principaux de 18 facteurs en rapport avec les trois types de problèmes évoqués ci-dessus:

• En général, les études conduisent à des estimations qui sont plausibles et qui varient étonnamment peu d’une classe de produit à l’autre;

• Dans les modèles qui incorporent des effets de rémanence, les élasticités à court terme sont significativement moindres. Il en va non seulement de même dans les modèles qui incorporent des variables exogènes (mesures macroéconomiques telles que le PNB ou socio-économiques) mais dans ces cas, les élasticités à long terme sont encore plus petites. Ces résultats montrent que dans le cas de données concernant des produits en phase de maturité qui sont fréquemment achetés, les modèles devraient incorporer des variables exogènes et les effets de rémanence.

• Les données en coupe instantanée conduisent à des élasticités à court terme supérieures que les données longitudinales. Donc, dans la mesure du possible, il faudrait désagréger les données longitudinales en coupes instantanées.

• Les élasticités seraient plus élevées pour les produits alimentaires ainsi qu ’en Europe.

• Les élasticités à court terme varient selon les intervalles de données (Clarke).


5. Modèles qui incorporent le rôle joué par les circuits de distribution

• MODELE DE PORTER► Le rôle de la publicité varie selon les types de marché► Le distributeur joue un rôle dans la vente et la communication avec les

consommateurs► Biens de convenance et points de détail de convenance (fig. 33 et 34)

2 propositions de recherche (non testées)► La publicité joue un rôle plus important pour les secteurs des biens de

convenance► Les annonces qui influencent le comportement d’achat sur les marchés

des biens de convenance sont probablement moins souvent basées sur des attributs de produit objectivement mesurables.


138

Moderate toheavy salesassistance

Selectivelylocated

Little orno salesassistance

Denselylocated

Manufacturer-owned outletPrivate single-brand few-product

outletSpecialty few-product outletSpecialty outletGeneral multi-product outlet

Self-service specialty outletSelf-service multi-product outlet

Non-ConvenienceOutlet

ConvenienceOutlet

OutletCharacteristics Class of Retail Outlet

Taxonomy of Retail Outlet Classes. According to Porter, moving from bottom to top of the figure, retailer's contribution to product differentiation increases; retailer's product line becomes more specialized; retailer's market power increases relative to manufacturer's. (Source: Porter, 1976)

Fig. 33


139

Fig. 34Convenience Non-convenience

Differentiationbecause ofretailer's efforts

Differentiationbecause of intrinsecproduct traits andManufacturer'ssales promotion

Manufacturer and Retailer Contributions to Differentiation in convenience and Non-Convenience Goods. (Source: Porter, 1976)

Class of Retail Outlet

Lev

el o

f U

ltim

ate

Pro

duct

Dif

fere

ntia

tion


5. Modèles qui incorporent le rôle joué par les circuits de distribution

• MODELE DE STEINER► Développement du travail de Porter dans une dynamique temporelle► Distributeur et producteur font face à des fonctions de demande

distinctes► Les distributeurs ont des marges de profit plus réduites sur les articles

qui se vendent rapidement que ceux qui circulent plus lentement► Si la publicité du producteur diminue l’élasticité de sa demande au prix,

il n’en est pas nécessairement de même pour la demande du distributeur. Ainsi, ce dernier baissera sa marge brute (et le prix) pour être plus compétitif avec les autres points de distribution.

Tableau 7: Étapes qui séparent le stade de biens non publicisés à celui de biens en phases de maturité.

Domaine de recherche très prometteur.


The Four Stages of the Steiner Model

141

Stage of Advertising Factory Retail Consumer* MarketLife Cycle Price Margin Price Penetration

Ph. I - Unadvertised Low High Very high LowPh. II - Initial advertising Low Medium Medium MediumPh. III - Growth Medium Low Low FullPh. IV - Maturity yield:

Manufacturer branddomination Very high Very low Very high FullPrivate-labeldomination Very low High High FullMixed regimen Very low Low Very low Full

* These prices do not take into account scale economies.

Tab. 7


142

PARTIE 3

DÉTERMINATION ET L’ALLOCATION DU

BUDGET PUBLICITAIRE

PLAN DE LA PARTIE

1. Les méthodes de détermination et d’allocation

du budget publicitaire les plus courantes.

2. Le théorème de Dorfman-Steiner

3. Adbudg

4. Benchmarking en marketing industriel: Advisor

5. Allocation du budget dans le temps: Adpuls

6. Allocation du budget dans l’espace (territoires

de vente): Rao et Miller

143PARTIE 3 : Détermination et allocation du budget publicitaire

1. Les méthodes de détermination et d’allocation du budget publicitaire les plus courantes.

Facteurs d’influence:• Nouveauté du produit• Possibilité de différencier le

produit• Présence de qualités cachées• Vivacité de la concurrence par les

prix• Importance du distributeur• Étendue du marché• Actions de la concurrence

Modèles:• Dorfman-Steiner (budget optimal)• Simon (allocation dans le temps)• Rao-Miller (allocation

géographique)• Compete (concurrence

duopolistique)

144

• Pourcentage des ventes anticipées (I = 16 %, C = 53 %) ou de l ’an dernier (I = 23 %, C = 20 %)• Parité avec la concurrence (I = 20 %, C = 24 %)• Ce que l’on peut se permettre (I = 20 %, C = 33 %)• Objectifs et tâches: ad hoc (I = 74 %, C = 63 %)

PARTIE 3 : Détermination et allocation du budget publicitaire

2. Le théorème de Dorfman-Steiner(maximalisation du profit à court terme en position de monopole)

145

(Élasticité prix)

(Recette marginale de la dernière unité monétaire investie en publicité)

( ) ( ) SXSPQCP −−= ,, π

δπ

δ

δπ

δ

δπ

δP S X= = = 0

η µ ηQ P Q X

P

C W, , *= = ⋅ =

1

ηδ

δQ P

Q

P

P

Q, = − ⋅

µδ

δ= ⋅P

Q

SSuite �



146

(Élasticité qualité du produit)

(Marge unitaire exprimée en pourcentage du prix)

Ces conditions sont satisfaites à l’optimum. L’analyste doit donc connaître la forme de la fonction de demande

Généralisations :

• Profit à long terme (l)

• Oligopole (élasticités croisées et de réaction)

ηδ

δQ X

Q

X

X

Q, = ⋅

( )W

P C

P

∗ =−

*., WQ

SSQ

OPT

η=



147

Dépenses

publicitaires

optimum

Élasticité-

publicité

ventes x

Marge

brute

unitaire

x

Niveau

actuel des

ventes

Dépenses

publicitaires

actuelles

=

−

η

η

η

q s

q s

q s

,

,

,

1

1



148

Intranet du coursFichier « Dorfman-Steiner.xls »


3. ADBUDG


150

ADBUDG Model Assumptions

� If advertising is cut to zero, brand share will decrease, butthere is a floor (min), on how much share will fall from itsinitial value by the end of the period.

� If advertising is increased a great deal, say to something thatcould be called saturation, brand share will increase but thereis a ceiling (max), on how much can be achieved by the endof one period.

� There is some advertising rate that will maintain initial share.

� An estimate can be made by data analysis or managerialjudgement of the effect on share by the end of one period of a20% increase in advertising over the maintenance rate.


151

Input—Calibrating Sales Response to Advertising Function

One period

Time

Min share at end

Maintenance advertisingInitial

Share

Share

Saturationadvertising

+20% advertising

Zeroadvertising

End share

with +20% AD

Max share at end

with saturation AD


152

Share Response vs Advertisingin 1 Period

Min

Max

Share

Advertising

+20%Maintenance

Share Response = min + (max – min)(adv)c / [d + (adv)c]


153

Effective Advertising

adv = [media efficiency (t)]

× [copy effectiveness (t)]

× [adv dollars (t)]


154

Adding Time Delays/Carryover

� In the absence of advertising, share would eventually decay to somelong-run minimum value (possibly zero)

� The decay in one time period will be a constant fraction of the gapbetween current share and the long-run minimum, that is, decay isexponential

Long run min = lowest share possible in the long run

Persistence = fraction of the difference between“long run min” and amount of shareretained with zero advertising


155

The Full Model

Sharet = Long Run Minimum (LRM)

+ Persistence × (Sharet–1 – LRM)

+ Share Response



Fig. 35 et 36: Caractéristiques de la courbe de réponse des ventes à

une augmentation et à une diminution permanentes des dépenses

publicitaires les taux et les processus d’ajustement sous-

jacents sont différents.

Fig. 37: Fonction en forme de S

Avec un budget publicitaire annuel de 120$

(1)10$ chaque mois 12x1=12 unités

(2)30$ chaque trimestre 4x5=20 unités


157

Fig. 35

SalesR ate

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

T im e (4-w eek periods)

H eavyA dvertising

A verage duringH eavy A dvertising

Pretest A verage


158

Fig. 36

PATTERN OF SALES RESPONSE TO A PERMANENTDECREASE IN ADVERTISING

Sales

Advertising

Time


159

EVEN AND PULSED SPENDING WITH ANS-SHAPED RESPONSE FUNCTION

MonthlySales

MonthlyAdvertising

Fig. 37



Modèle général dynamique :

Q = ventes ou P.d.M.

= effort publicitaire de la concurrence

= effet du niveau du stimulus publicitaire

= effet de la variation du stimulus publicitaire

Fig. 38: Fonction brisée en At = At-1

160

( ) ( ){ }ttttt AGOQAAfQ ∆+= − ,max,, 1

A

( )f ⋅

( )G ⋅


161

ADVERTISING RESPONSE FUNCTION WITHDIFFERENTIAL STIMULUS RESPONSE

Sales

Advertising

Sales response with pulse, i.e. At >At-1

Sales response without pulse, i.e. At<=At-1

Fig. 38



À l’aide de

• Ajustement (calibrage) de données de Haley à l’aide du calcul de décision (tab. 8 et fig. 39): représentation correcte des caractéristiques empiriques de la disparition (wear out) des effets publicitaires dans le temps.

• Ajustement économétrique: 3 marques de produits chimiques (non durables)Données mensuelles sur les ventes, les dépenses publicitaires et les prix durant 21/2 ans (30 observations)Rapports publicité/ventes élevésFortes variations du budget publicitaire (fig. 40)Tableau 9: estimateurs GLSFig. 41: ventes réelles et ajustées pour la marque A

Quelle est la stratégie publicitaire optimale• Dans une situation de budget illimité?• Dans une situation de budget contraint?

162

{ }Q a Q b A ct t t= + + + ⋅−λ 1 ln max 0, A t∆


DECISION CALCULUS CALIBRATIONS FOR THREE BRANDS

163

Tab. 8

Parameter a λλλλ b c

Brand B 50 .4 3.7 14.3Brand D 30 .6 7.2 18.0Brand E 20 .6 6.51 24.0


164

ACTUAL AND FITTED ADVERTISINGRESPONSE FOR THREE BRANDS

Actual values Fitted curveSalesResponse

Brand B Brand D Brand E

Time

Fig. 39


165

Fig. 40


GLS-Regression results for three brands

166

Brand a q t-1 ln At max {0, ∆∆∆∆At} pricet R2

A -12500 .342 1941 .42 .9663(-5.66)a (3.04)a (6.07)a (1.56)c n.s.

ln-Version

B 10.33 .53 22.44 16.71 .9907(.20) (3.76)a (1.86)b (3.26) n.s.

C 2453 -.198 1.64 2.11 -443 .9094(4.58) (-1.90)b (3.85)a (3.85)a (2.64)a

Numbers in parentheses are t-statisticsa Significant at .01 levelb Significant at .05 levelc Significant at .10 level

Tab. 9


167

Fig. 41


5. Allocation du budget dans le tempsBudget publicitaire illimité

168

Max

(P-C’) = Marge brute constante

(r = taux d’actualisation)

( )[ ]π t t T t T

T

T

T

P C Q A Z= − ′ −+ +=

∑0

( ) ( )δπ

δ

δ

δ

δ

δt

t

t

t T

T

t T

t

T

A

Q

AP C P C

Q

AZ= − ′ + − ′ − =

=

+∑1

1 0

Zr

=+

1

1

δ

δ

δ

δ

δ

δλ λ

Q

A

B

A

Q

A

Q

A

B

A

t

t t

t T

t

t

t

T

t

T

=

= ⋅ =+

,(estimateur du coefficient)

car modèle semi-log

( )

( )

( )( )Z

CPMM

A

B

ZZ

T

ZCPA

B

t

TT

T

T

t

λ

λλ

λ

−

′−==

<<−

=∞=

=−′−

−

=

∑

∑

1 0

10 1

1 ,

01

1

0

Donc

Si



169

M = effet multiplicateur marketing (effet cumulé total de la publicité en valeur actualisée)

Budget optimal (dépense constante)

Pour une stratégie de pulsation:

A M Bt

∗ = ⋅

01 si 0

si

si

si 0

1

1

1

1=−

≤

>−

>

≤+=

+

+

−

−

tt

tt

tt

tt

tt

t

AA

AACZ

AAC

AA

A

BM

Aδ

δπ

M est toujours valide mais dépend maintenant de

et est une mesure d ’ancrage pour

t

t

Aδ

δπ1−tA

tA 1+tA


Quatre options de rechange pour les séquences de pulsions:

170

C a s E ffe t d ér iv é d e la v a r ia tio nd u stim u lu s C . m a x (0 ,∆ Α∆ Α∆ Α∆ Α ττττ))))

E n p é r io d e t E n p é r io d e t+ 1

1 . P a s d e p u ls io n 0 0

2 . P u ls io n e n t, p a sd e p u ls io n en t+ 1

C 0

3 . P a s d e p u ls io n e nt, p u ls io n en t+ 1

0 -C Z

4 . P u ls io n e n t e t ent+ 1

C -C Z


Quatre options de rechange pour les séquences de pulsions:

171

Cas 2:

Cas 3:

Cas 4:

( ) ( )( )

( ) ( )

( )[ ]

( )MC

AA

ZMC

MBA

MCZ

A

MCZ

MBA

MCMC

A

MC

MBA

tt

t

tN

t

tP

t

−=

−−=

+=

+=

<<−

=−

=

∗

∗

∗

1

11

11

10 si 11

2

1



172

Pas de pulsion à la période suivante.

A* augmente avec B et M il en va de même pour

AP > A* et AN < A*

Effet opposé de l’effet de la variation de stimulus C sur AP et AN:

Plus AP est élevé, plus AN est petit.

( )A M Bt

∗ = ⋅

( ) ( )

δ

δ

δ

δ

A

C

M B

MC

A

C

M ZB

MCZ

P N

=−

> =−

+<

2

2

2

210

10 et .



173

Application (pour la marque A)

voir tableau 9: λ = 0,342

Pour chaque unité additionnelle vendue en t:.60 DM Contribution immédiate.306 DM Valeur actualisée des contributions futures

A* = M.B = .906 x 1941 = 1758 (TDM)

Voir tab. 9 B = 1941

Voir tab. 9 c = .42

Moyenne 2058 (17% plus élevé que A* constant = 1758)

( )P C DM

R

M

− ′ =

=

=−

=

.

..

..

60

1%

60

1 342101

0 906

( ) ( )( )[ ]A

M C

P =−

=−

=1758

1

1758

1 906 422838

. .

( )A

M C Z

N =+

=1758

1127 7

(taux annuel de 12,7%)



Tableau 10: résultats pour une période de planification de 12 moisLes données réelles les plus récentes sont celles de départ

Ao = 1342Qo = 3211

Une stratégie de pulsation alternée est supérieure (mais il faut accepter des pertes durant les périodes de pulsion)

Si budget publicitaire contraint: la solution réside dans une fonction de Lagrange où est ajouté à la fonction objective:

où BGET = Budget publicitaire total pour T périodes

Fig. 42: Résultats des séquences pulsées et non-pulsées pour divers budgets annuels contraints (et les valeurs des multiplicateurs de Lagrange associés) dans le cas de la marque A.

174

( )ϑ ϑ= − ≥+=

∑ A Bt T

G E T

T

T

00

ϑ


Advertising expenditures, sales, and present values of three alternate strategies

175

Tab. 10

P e rio d(m o n th s )

C o n s ta n t a d v e rtis in gA * = 1 7 5 8

A lte rn a tin g p u ls a tio n

S a le s P re s e n tv a lu e

S a le s A d v e rti-s in g

P re s e n tv a lu e

1 2 7 9 3 2 2 4 3 5 1 2 8 3 8 -2 2 5

2 2 9 5 8 5 1 2 8 7 1 1 2 7 7 4 3 7

3 3 0 1 4 6 0 4 5 6 9 2 8 3 8 -3 4

4 3 0 3 4 6 3 2 9 4 5 1 2 7 7 4 7 1

5 3 0 4 0 6 4 4 5 9 4 2 8 3 8 -7 7

6 3 0 4 3 6 3 2 9 5 4 1 2 7 7 4 6 5

7 3 0 4 4 6 3 4 5 9 8 2 8 3 8 -7 4

8 3 0 4 4 6 3 2 9 5 5 1 2 7 7 4 5 8

9 3 0 4 4 6 2 4 5 9 8 2 8 3 8 -7 2

1 0 3 0 4 4 6 2 2 9 5 5 1 2 7 7 4 4 9

1 1 3 0 4 4 6 1 4 5 9 8 2 8 3 8 -7 1

1 2 3 0 4 4 6 0 2 9 5 5 1 2 7 7 4 4 0

3 6 ,1 4 6 6 9 4 4 4 ,9 4 3 2 4 ,6 9 0 2 1 0 9


Advertising expenditures, sales, and present values of three alternate strategies

176

Tab. 10(suite)

P e r i o d( m o n t h )

R e p e a t p u l s a t i o n

S a le s A d v e r t i s i n g P r e s e n tv a l u e

1 2 9 7 9 1 7 6 5 2 2

2 4 4 0 2 2 8 3 8 - 1 9 3

3 2 8 8 8 1 2 7 7 4 4 2

4 3 1 7 6 1 7 6 5 1 3 5

5 4 4 6 9 2 8 3 8 - 1 4 9

6 2 9 1 1 1 2 7 7 4 4 2

7 3 1 8 4 1 7 6 5 1 3 6

8 4 4 7 2 2 8 3 8 - 1 4 3

9 2 9 1 2 1 2 7 7 4 3 0

1 0 3 1 8 4 1 7 6 5 1 3 2

1 1 4 4 7 2 2 8 3 8 - 1 3 4

1 2 2 9 1 2 1 2 7 7 4 1 7

4 1 , 9 6 1 2 3 , 5 2 0 1 5 3 2


177

Fig. 42


6. Rao et Miller: Allocation du budget publicitaire sur les différents territoires de vente

Première étape: pour chaque territoire, estimation de

178

tttt

tt

Koyck

ttt

WCBTPBTPB

DBDBSMaaS

+−−+

−+++=

−−

−−

15143

121110 44 344 21λ

où

St = P.d.M. au temps t

Mt = dépenses publicitaires dans les médias (000$)

Ct = % en promotion pour la concurrence

Dt = % en promotion

TPt = Promotion foires, expositionsSI OUI: 0.5

SI NON: 0


6. Allocation du budget publicitaire sur les différents territoires de vente

• Effets marginaux à long terme en parts de marché:

(Même effet de rémanence exponentiel)

• Données bimestrielles par territoire (Nielsen)

+ 1000$ en points (part de marché)

I = ventes annuelles de l’industrie sur le territoire (en $)I/6 = Idem par périodeP = population du territoire en 1000AV = dépenses publicitaires moyennes (2 ans)Alors+1000$ en

179

a B B B B1 1 2 3 4

1 1 1−

−

−

−

−λ λ λ, ,

Ma

t → +−

1

1 λ

Ma I

t → +−

⋅ ⋅ =1

1 6

1

100λ$ valeur de 1% du marché total



Posons

Étant donné AV/P par 1000 habitants par période pour chaque territoire, Y et X = (AV/P) sont calculés.

Deuxième étape: fonction de la relation entre x et yy = Dérivée de la fonction de réponse publicitaire lorsque la dépense

publicitaire prend la valeur xSi G(x) est cette fonction alors Si G(x) est en forme de S, alors

180

Y =Ventes totales supplémentaires / 1000 population

supplémentaire en publicité / 1000 population

par

période1$

( )Y

dG X

dX=

= équation quadratique

Saturation



où

Y = Changement annuel des ventes en $ par 1000 habitants pour un changement de 6$ du budget publicitaire annuel par 1000 habitants

x = Publicité en $/1000 habitants

Z = % de la P.d.M. des marques nationales (moyenne par territoire)

La publicité était plus efficace sur un marché où cette part était élevée que sur un marché où cette part était faible.

181

Y K K X K X K Z= + ⋅ +0 1 22

3



Troisième étape: intégrer les fonctions estimées à la deuxième étape pour la dépense publicitaire afin d’obtenir la fonction de réponse des ventes à la publicité.

La procédure a été utilisée pour 5 marques sur 15 territoires de ventes distincts.

Fig. 43: résultats pour la marque B


Rao and Miller’s econometric model for territorial advertising decisions.

183

Fig. 43a

(a) Relationship between Marginal Sales Created by Advertising and Average advertising - Expenditure Levels for Brand B

Y= Change in sales dollars per 1000 persons per year for a $6 change in advertising dollars per 1000 persons per yearX= Advertising dollars per 1000 persons per year

So

urc

e: R

ao a

nd

Mill

er, 1

975,

p.1

3


184

Fig. 43b Rao and Miller’s econometric model for territorial advertising decisions.

(b) Advertising Response Function for Brand B

Advertising Dollars per 1000 persons per Year

Sale

s D

olla

rs p

er 1

000

pers

ons

per

Yea

r

So

urc

e: R

ao a

nd

Mill

er, 1

975,

p.1

3


185

PARTIE 4

QUALITÉ DES MESSAGES

PUBLICITAIRES

186

ADCAD System Overview

ADCAD Reasoning Process

Communication ApproachesPositioning Message Characteristics• Benefits • Message arguments• Comparisons • Ad format• Message sidedness • Educational techniques

Presenter Characteristics Message Emotion• Attractiveness • Strength• Similarity • Direction• Expertise • Mood• Objectivity

Advertising Objectives

Marketing Objectives

Market Assessment

Knowledge Base• Published theory• Published empirical findings• Cumulative agency experience

Background information(problem definition;brand, competitor,product, and audiencecharacteristics)

Questions, definitions,and explanations

Target audienceselection andother marketingdecisions

Recommendationsand rationale

“What if”sensitivityanalysis

User

Informationfrom

MarketingResearch

andDatabases

(Ad Copy Design)

PARTIE 4 : Qualité des messages publicitaires

187

New branduses

Product purchasemotivation

Decision involvement

Time of branddecision

Current top-of-mind awareness

Current brandrecognition

Package visibilityand recognition at

POP

Brand type

Brand purchasemotivation

Nature of product

Past & presentproduct usage

Past & present brand usage

Brandmarket share

Productpurchase interval

Product usagerate

Product lifecycle stage

Currentbrand loyalty


AdvertisingObjectives


188

Typical Sequence of Steps inAd Design

Marketing Strategy

� Objective

� Target audience

Advertising Strategy

� Link to marketingstrategy

� Find unique brandopportunity

Desired ConsumerResponse

� Beliefs, feelings, orbehavior

� Creative strategy

Primary Benefit

� Message/support

� Executional elements


189


� Stimulate primary demand

� Reinforce primary demand

� Stimulate brand trial

� Stimulate repeat purchase orloyalty

� Increase rate of brand usage

� Attract trier-rejectors


190

Advertising Objectives

� Create/increase brand recognition

� Create/increase top-of-mind awareness

� Communicate category image/mood/lifestyle

� Communicate brand characteristics

� Communicate brand image/mood/lifestyle

� Maintain brand recognition

� Maintain top-of-mind brand awareness

� Reinforce category beliefs

� Reinforce brand image/mood/lifestyle

� Communicate brand changes/enhancements

� Communicate new brand image/mood/lifestyle

� Communicate new brand uses


191

Format

� Demonstration of product inuse or by analogy

� Demonstration of results ofusing the product

� Endorsement bycelebrity/authority

� Testimonial by product user

� Customer interview

� Slice-of-life

� Problem-solution

� Fantasy, exaggeration, orsurrealism

� Musical

� Comedy or satire

� Serious drama

� Vignette

� Unusual/extreme

� (Announcement)

� (Case-history)

� (Brand production/preparation)


192

Presenter Characteristics

� Species

� Age

� Sex

� Identity

� Recognizability

� Credibility (Expertise, Objectivity)

� Attraction (Likability, Similarity)


193

Presentation Techniques

Package-closeup Familiar scenario

Color illustration General humor

Long package display Product humor

Jingle/rhyme/slogan Incongruent elements

Questions Animation/cartoon/rotoscope

Brand name repetition Hidden-camera

Personal reference Implicit conclusion

Music and/or singing Explicit conclusion

Visual/verbal integration Climax presentation

Visual stimuli/imagery Anti-climax presentation

Quantitative arguments Strong arguments

Surrogate indicators Capture consumer emotions

Front-end impact Message sign-off

Short copy Short headline

Nouns in headline


194

Emotion in Ad

Anger then relief ConvenienceRelief Dullness then elationFear then relaxation ElationRelaxation Boredom then excitementFear then trust ExcitementTrust Apprehension then flatteryModerate or high fear FlatteryDisappointment the optimism Tension, discomfort, threatOptimism SurpriseAnnoyance then convenience Nostalgia

� Sanguine� Phlegmatic� Melancholic� Choleric


195

Recommended Benefits

� Price/economy

� Value

� Quality

� Challenge

� Enjoyment

� Safety

� Status

� Convenience

� Guarantees or warranty

� Nutrition or health

� User satisfaction or loyalty

� New product or option

� New brand uses

� New solution

� (Dependability)

� (Self-expression)


196

Marketing Objectives RuleExample in ADCAD

Marketing Objectives (11 rules)

IF product life cycle stage = introductionAND innovation type = discontinuousTHEN marketing objective = stimulate primary demand

IF brand usage = noneTHEN marketing objective = stimulate brand trial

IF current brand usage = someAND (brand switching = high OR product usage rate = fixed)THEN marketing objective = stimulate repeat purchase/loyalty

IF current brand usage = someAND brand switching = lowAND product usage rate = variableTHEN marketing objective = increase rate of brand usage


197

Positioning Rule Examplein ADCAD

Positioning (24 rules)

IF objective = convey brand image or reinforce brand imageAND brand purchase motivation = social approvalAND brand usage visibility = highTHEN possible benefit = “status” (c.f. Holbrook & Lehmann 1980)

IF an objective = convey brand information or change brand beliefsAND perceived differences between brands = small or mediumAND perceived relative performance = inferior or parityAND relative performance = superiorAND current brand loyalty = competitor loyalTHEN message comparison = direct comparison against competition

(Gorn & Weinberg 1983)

IF ad objective = convey brand information or reinforce brand beliefsAND conflicting information = likely AND education = college or graduateAND product knowledge = high AND involvement = highTHEN message sidedness = two-sided (McGuire & Papageorgis 1961)


198

Message Characteristic RuleExample in ADCAD

Message Characteristics (80 rules)

IF ad objective = increase top-of-mind awareness

THEN technique = jingle, rhyme, or slogan (MacLachland 1984)

IF ad objective = convey brand information or reinforce brand beliefs

AND market share > 18.5

AND brand switching = high

AND product type = existing

THEN technique = sign off (Stewart & Furse 1986)

IF ad objective = convey brand information or change brand beliefs

AND message processing motivation = low

AND message processing ability = low

THEN ad format = problem solution (Schwerin & Newell 1981)


199

ADCAD Consultation: Input

Input: Market AssessmentAudience Characteristics:

Sex = female Past brand usage = noneProduct category usage = frequent Product purchase interval = shortPerceived brand differences = small Benefit “value” important = yesCurrent loyalty = unfavorable brand switcher Time of brand decision = at point of purchaseBrand purchase motivation = self esteem, Package recognition = low social approval

Product-Class Characteristics:Life cycle stage = maturity Complexity = lowPossible to demo. “quality” = yes Competition = heavy

Brand/Competitor Characteristics:Brand market share = 2.0 Relative performance = parity Brand price = $1.40 Competitor price = $3.60Package visibility at purchase = high Brand usage visible = low“Quality” visibility in ad = high “Quality” visibility in use = lowBenefit “value” unique = yes Benefit “value” deliverable = yesPhysical/health risks = low


200

Output: Marketing and Advertising ObjectivesMarket objective = stimulate brand trial Advertising objectives = create/increase brand recognition,

communication brand image/mood/lifestyle

Output: Communication ApproachesPositioning:

Featured benefit = quality (user replaced Message comparison = none recommend benefit = “value”) Message sidedness = one-sidedBenefit claim = extremely positive Number of benefits = few

Message Characteristics:Format = demonstration of product in use, Technique = closeup, color illustrations, long package endoresement by celebrity, vignette display, music, visual stimuli/imagery, surrogate

indicators of performance, capture consumer emotions

Presenter/Principal Character:

Identity = celebrity Sex = female Likability = highIdentification in message = early Attraction = high Recognizability = high

Message Emotion:

Strength = high Direction = positiveTone = apprehension/flattery Authenticity of portrayal = high

ADCAD Consultation: Output


201

Limitations of ADCADKnowledge Base

� Unclear specification of the context inwhich a rule is valid

� No clear estimate of the degree ofuncertainty

� Much of the knowledge is not empiricallyverified in a scientific sense


202

Decision involvement

Consumereducation

level

Product knowledge

Conflictinginformation

Brand attitude

Message processingmotivation Decision

involvement

Brandknowledge

Benefit awareness

BenefituniquenessBenefit

importance

Benefitdelivery

Performance evaluation

ability

Creative Strategy

Productknowledge

BenefitPresentation

MessageSidedness

ComparisonsPresentationTechniques


Qualité des messages publicitaires

La part du budget publicitaire allouée à la créativité

Problème: ? n options de rechange pour la campagne publicitaire (Si = résultats du test de l’option i)

Réponse:Ei = efficacité relative de l’option i (par rapport à la moyenne)sE = variance de Ei

205PARTIE 4 : Qualité des messages publicitaires

Qualité des messages publicitaires

Vn = efficacité relative espéréeen = valeur espérée du nombre le plus élevé dans un échantillon

indépendant de taille n tiré d’une population de moyenne zéro et de variance = 1.

r = validité du test de qualité (corrélation entre Si et Ei)

R = fiabilité (fidélité) du test de qualité (variation des résultats du test lorsque répété)

σE = la distribution réellement en cause n’a pas un variance = 1

206

V e Rn n E= ⋅ ⋅ ⋅σ ρ

Estimés de façon empirique


Fonction objectif

Pn = contribution relative au profit espéréeG = coût de générer une option additionnellef = coût fixe du test de qualités = coûts marginaux du test de qualité par option

n optimal?Application: B = budget

5% G = 0,04Bf = 0,01Bs = 0,0 (négligeable)

σE = ½ B (estimation prudente - pourrait être 0,72B). Pratiquement, une campagne exceptionnelle (à 2s) rapporterait un montant qui excède celui d’une campagne moyenne des sommes dépensées pour la campagne.

207

( )P V G n f sn n n= − − − −1 n>1


Fonction objectif

208

r = 0,63 (r2 = 0,4 seulement 40% de la variance de Ei serait

expliquée par Si)

R = 0,71 (= 0,81 selon Schwerin Research Corp.)

Tableau 11 n = 3 (optimum, prudent)

Donc, les dépenses optimales seraient de 15% de B (3 à 5 fois les

dépenses consenties à l’époque pour la créativité).


Model application

209

Tab. 11

n en* Vn Pn

1 0.00 0 02 0.56 0.125B 0.065B3 0.85 0.190B 0.080B4 1.03 0.230B 0.070B5 1.16 0.260B 0.050B6 1.27 0.284B 0.024B7 1.35 0.302B -0.008B8 1.42 0.316B -0.041B

*From Ronald A. Fisher and Frank Yates, Statistical tables (New York: Hofner, 1963), p. 94


210

PARTIE 5

PLAN MÉDIAS

Plan Médias

• Plan médias(répartition du budget entre médias)

Tab. 12: Mérites respectifs des médias

Audience: Nombre de personnes différentesFréquence: Nombre de fois la même personneGRP (Gross Rating Points): Audience (%) multipliée par la fréquence

moyenneContinuité: Durée durant laquelle une annonce est diffusée au cours

d’une période donnée

• Les médias sociaux

211PARTIE 5 : Plan médias

Selected Advantages and Disadvantages of Advertising Media

212

Tab. 12

Newspapers

Advantages Disadvantages- Geographic market - Lack of permanence ofselectivity advertising message

- Flexibility -- ease - Poor quality of printingof ad insertion and productionchange - Limited demographic

- Editorial support orientation

Magazines

Advantages Disadvantages- Demographic market - Lack of flexibility --selectivity diffcult to make last-minute

- Long-life ad capability changes- Good quality print - Limited availabilityproduction - Expensive -- especially for

- Editorial production color

PARTIE 5 : Plan médias

213


Tab. 12

Radio

Advantages Disadvantages- Geographic and - Lack of permanence --demographic market perishabilityselectivity - Clutter

- Flexibility - Lack of visual support- Inexpensive on a - Limited impact -- backgroundrelative basis medium

Television

Advantages Disadvantages- Show and tell -- demons- - Perishable ad messagetration is possible unless repeated

- Geographic market selec- - Expensive on a relativetivity basis

- Market penetration due - Clutter -- message mayto large viewing audience become lost in group of advertisements


214


Tab. 12

Direct Mail

Advantages Disadvantages- Long life -- permanence - Expensive -- especially- Flexibility on a cost-per-person- Impact -- few competing basisads - Little or no editorial

- Easy-to-measure results support- Market selectivity - Limited reader interest

in business market

Outdoor

Advantages Disadvantages- High reach and frequency - Brevity of messagepotential - Image is thought to be

- Market selectivity poor for certain markets- Impact due to size - Clutter is often present- Inexpensive on a relative - Location choices maybasis be limited


215


Tab. 12

Transit

Advantages Disadvantages- High reach and frequency - Limited demographicpotential selectivity

- Impact -- total bus may be - Limited availability --ad does not exist in many

- Geographic market selecti- marketsvity - Image is thought to be

- Inexpensive on a relative poor for certain marketsbasis

Point-of-Purchase

Advantages Disadvantages- Promotes impulse buying - Difficult to obtain desi-- "Sells" in nonpersonal red placementsselling environment - Clutter

- Ties together product and ads - Limited creativity pos-sibilities


216


Tab. 12

Directory

Advantages Disadvantages- Permanence -- long life - Limited customer- High reach and frequency usagepotential - Market coverage

limited to phonecustomers


Coût par mille de certains magazines diffusés au Québec

217

Gagnon Marika, « Les publicités de marques vestimentaires du magazine Vanity Fair ont-elles un impact sur les jeunes femmes québécoises? », Essai dirigé par B. Rigaux-Bricmont présenté à la Faculté des Sciences de l’Administration de l’Université Laval pour l’obtention du MBA, novembre 2004, 217 pages


Les médias sociaux

Social Media is a group of Internet-basedapplications that build on the ideological andtechnological foundations of Web 2.0, and thatallow the creation and exchange of UserGenerated Content (UGC).

Interesting definition because it underlines thedifference between Web 2.0 and UGC.

218PARTIE 5 : Plan médias

Classification of Social Media by social presence/media richness and self-presentation/self-disclosure

Kaplan, A.M. & Haelein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons, 53(1), 59—68.

219

Blogues

• Valeur ajoutée au site Internet d’une entreprise car ils permettent de publier des articles et d’obtenir une rétroaction de la part des internautes, clients actuels, potentiels ou en quête d’information.

• Les consommateurs désirent participer et échanger avec l’entreprise (opinions, expériences, suggestions, etc) et deviennent des interlocuteurs actifs et participants.

• MAIS, ce public tient à dire son mot, que ce soit positif ou négatif. De plus, étant générateur de contenu, il est aussi un « filtre », c’est-à-dire qu’il partage uniquement ce dont il a envie.

220

Twitter

• Outil de microblogage créé en mars 2006.• Au 30 juin 2015, 316 millions d’utilisateurs actifs à travers le monde. • 500 millions de tweets sont publiés chaque jour par messagerie

instantanée, soit une moyenne de près de 60000 messages postés par seconde ».

• Disponible dans 35 langues.• Un tweet comporte un maximum de 140 caractères.• Vine et Periscope permettent la diffusion de vidéos en 2015.

221

Facebook

• Réseau social accessible publiquement depuis septembre 2006 et comptant le plus grand nombre d’utilisateurs à travers le monde: 1,49 milliard d’utilisateurs actifs mensuels et 968 millions d’utilisateurs actifs quotidiens en juin 2015.

222

L’univers virtuel Second Life

Qu’est-ce que Second Life (SL) ?

223

Quelques statistiques

• Tout individu se connectant à Second Life trouve entre 30000 et 60000 personnes avec lesquelles il pourra interagir quel que soit le moment de la journée.

• À son apogée en 2009, les usagers totalisaient près de 481 millions d’heures de fréquentation et les transactions entre eux atteignaient une valeur de 567 millions de dollars US.

• C’est en moyenne plus de 600 000 visiteurs uniques qui se rendraient plusieurs fois par mois sur Second Life en 2013.

224

Qui sont les résidents de SL ?

On y trouve notamment des patients en phase terminale qui s’évadentde leurs souffrances, des solitaires à la recherche de compagnie,des artistes en quête d’audience, des personnes désireusesd’apprendre ou de perfectionner d’autres langues, des vieux qui ysont jeunes et beaux, des handicapés moteurs qui y retrouvent leurmobilité (comme dans le film Avatar de Cameron), des êtres quiexpérimentent le sexe qu’ils n’ont pas ou des expériences sexuellesinterdites par leur morale, des bâtisseurs qui construisent lesmultiples sites et objets de SL, vendent ces objets ou des servicesde façon profitable dans RL, et, même, des chercheurs désireux d’ytrouver un échantillon de sujets ou des participants pour un groupede réflexion.

225

Témoignage

Portrait d’un artiste comme avatar.(New York Times Magazine, March 5, 2009)

226

La réalité ou révolution virtuelle2016

• High Fidelity Inc. https://highfidelity.io/• Sansar (Linden Lab)

227

Ten advices for companies willing to integrate social media

228

5 points about using media 5 points about being social

1. Choose carefully 1. Be active

2. Pick your application or make your own 2. Be interesting

3. Ensure activity alignment 3. Be humble

4. Media plan integration 4. Be unprofessional

5. Access for all 5. Be honest

Correa, T., Hinsley A.W. & Gil de Zúñiga, H. (2010). Who interacts on the Web? The intersection of users’ personality and social media use.

Computers in Human Behavior, 26(2), 247-253

Online survey (N= 1482) which investigates the relationship between user’s personality and social media use (SMU)

• H1: People who are more extraverted will use social media more frequently.

• H2: People who are more emotionally stable will use social media less frequently.

• H3: People who are more open to new experiences will use social media more frequently.

• RQ1: Does the relationship between personality predictors and SMU differ by gender?

• RQ2: Does the relationship between personality predictors and SMU differ by age?

229

Correa, T., Hinsley A.W. & Gil de Zúñiga, H. (2010). Who interacts on the Web? The intersection of users’ personality and social media use.

Computers in Human Behavior, 26(2), 247-253

RQ1: Gender diff. Men Women

Extraversion + +

Emotional Stability - -

Openness ns ns

RQ2: Age diff. 18-29 30 and +

Extraversion + +

Emotional Stability ns -

Openness ns +

230

L’efficacité sur la réponse cognitiveComparaison de l’efficacité perceptuelle de

différents médias(Morgensztern 1983, Carat 2001)

231

232

PARTIE 6

ÉVALUATION APRÈS CAMPAGNE

PUBLICITAIRE

L’évaluation après campagne publicitaire (rétroaction): le modèle Trinodal

• MDS: impact du repositionnement: cartes des images de marques,

des images d’annonces et des préférences du consommateur.

• Fig. 46 et 47: Marché des cigarettes

• Ancien thème: «Come up to Kool»

• Nouveau thème: «The only way to play it, Kool»

Résultats positifs

• Fig. 48 et 49: Marché des alcools

I. W. Harper Whiskey

Succès pour Smirnoff

233PARTIE 6 : Évaluation après campagne publicitaire

234

Fig. 46

PARTIE 6 : Évaluation après campagne publicitaire

235

Fig. 47


236

Fig. 48


237

Fig. 49


LA GESTION DES

PROMOTIONS

COMMERCIALES ET AUX

CONSOMMATEURS

238

CHAPITRE 2

Définitions:

• Larousse: développement des ventes par des actions appropriées du

réseau de distribution (publicité, expositions, démonstrations, rabais,

etc.). Article en promotion, vendu à un prix moins élevé pendant une

campagne de promotion.

• Universalis: ...Un ensemble de techniques et de procédés qui a été

élaboré et expérimenté dans le but de “ donner le coup de pouce ” à la

vente ; il s’agit de stimuler le consommateur, et de rendre le

distributeur plus efficace... il s’agit d’une forme d’opération à caractère

exceptionnel et temporaire. La promotion des ventes doit revêtir une

forme ponctuelle et limitée pour produire ses meilleurs effets.

239CHAPITRE 2 : La gestion des promotions commerciales et aux consommateurs

240

Consommateur

Marchand

Principaux types de promotions

Producteur

Promotionscommerciales

Promotionsconsommateurs

Promotions desdistributeurs

• affichées• annoncées• baisse de prix

CHAPITRE 2 : La gestion des promotions commerciales et aux consommateurs

QUELQUES CHIFFRES:

241

Part des promotions dans le budget Promotion(Publicité + promotions):

• 1976: 58 %• 1987: 65 %• 1990: 69,4 %

Nombre de coupons distribués en:

• 1977: 75 milliards• 1990: + de 300 milliards

Valeur de l ’espace médias pour coupons:

• 1989: 979 millions de US $• 1990: 1,1 milliard de US $


QUELQUES CHIFFRES:

242

Ventilation récente du budget promotion:

• Promotions commerciales (Trade): 44,3 %• Publicité : 30,6 %• Promotions consommateurs: 25,1 %

Taux de croissance moyen sur 10 ans:

• Promotions: 12 %• Publicité: 10 %

Élasticité:

• Promotions : - 2,45• Prix (régulier + promotions): - 1,76 (1988)


QUELQUES CHIFFRES:

244

60 milliards de $ sur le marché US en 1982 (estimation)

Les promotions représentent de 5 à 60 % d ’un budget marketing typique

• Pour Olson (Hertz): « ces dépenses sont contre-profitables »

• Pour Winter (7 UP): « …essentielles et productives »

• Pour Strang (1976): « … ont été utilisées par les chefs de produit pour optimiser le cours de leur carrière plutôt que les profits de l ’entreprise »

?CHAPITRE 2 : La gestion des promotions commerciales et aux consommateurs

Objectifs et effets de la promotion

245

Principaux objectifs des promotions:

• riposte à la promotion de la concurrence (dilemme du prisonnier)

• développement de la fidélité à la marque (par exemple, coupons et logos à découper sur l ’emballage)

• attraction de consommateurs qui, habituellement, n ’achètent pas la marque (encourager l ’essai)

• accélérer la vente des invendus pour faire de l ’espace

Effets de la promotion:

segmentation du marché sur base de l ’élasticité à la promotion (le modèle de McAlistair)


246

$ 0,5010 ans de prison


$ 0,65Libre

$ 0,25Prison à vie

$ 0,25Prison à vie

$ 0,65Libre


$ 0,4020 ans de prisonL

e di

lem

me

du p

riso

nnie

r

Pri

sonn

ier

1M

arqu

e A

Prisonnier 2 Marque BNe dit rien (coopération) Dénonce l ’autre (concurrence)

Dén

once

l’a

utre

Ne

dit

rien


Modèle McAlistair

247

Consommateurs quin'achètent qu'en promotion (8)

Peu sensibles àla promotion (1)

Stock (2) Exception (3)(une unité par

période)

Stock etexception (4)

Sensibles àla promotion

Fidèles à uneou plusieurs marques

Peu (ou pas) sensiblesà la promotion (5)

Achètent uniquement lamarque en promotion (6)

Achat et stock de lamarque en promotion (7)

Sensibles àla promotion

Qui changent volontiersde marques

Consommateurs réguliers

Tous les consommateursde la classe de produits

• Groupe I : (1 + 5) La promotion n ’est jamais profitable• Groupe II : (2) … pas profitable• Groupe III : (3 + 6) … possible• Groupe IV : (4 + 7) … possible• Groupe V : (8) … profitable


Efficacité de l ’utilisation de coupons par le producteur

248

promotion. lapar généré airesupplémentprofit

unité,par marginalprofit

nouvelles,sont qui couponsaux associées ventesdes %

utilisés,sont qui distribués coupons des %

coupons, mille deon distributi decoût

coupon,un d'ent du traitemcoût

ur,consommate lepour coupon du valeur

,distribués coupons de nombre D

où )(

∏

∏

=

=

=

=

=

=

=

=

+⋅⋅−⋅−⋅⋅⋅=

p

i

r

d

c

f

cfrDdDpirDI II III

I = contribution au profit des ventes additionnelles,II = coûts de distribution des coupons,III= coûts associés aux remboursements des coupons.


Exemple

249

À titre d ’exemple, supposons la distribution de 50.000.000 de coupons (D) d ’une valeur de $0,25 (f). Il en coûte $8,0 pour distribuer 1.000 coupons (d) et les coûts de traitement sont de $0,10 par coupon utilisé. Si 3 % des coupons sont utilisés (r), 50 % de ces coupons étant des ventes nouvelles (i) et la contribution au profit est de $1,00 par unité, alors:

000.175$

000.525$000.400$000.750$

)10,0$25,0($03,0000.000.50

8$1000/000.000.5000,1$50,003,0000.000.50

−=

−−=

+××−

×−×××=∏

Dans ce cas-ci, le résultat est donc une perte de $175.000


250

Contribution au profit d ’une promotion du distributeurS’il n’y a que 2 marques dans la catégorie (A et B) et que A est en promotion:

∏

∏

=

=

=

=

++=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

−⋅−⋅⋅++⋅⋅+⋅⋅−+=

.détaillantdu promotion la de itéprofitabil

A, marque la promouvoir decoût

attirés, clientsaux airescomplément produits de catégories des ventela derésultent qui profits

habituels, clientsaux airescomplément produits de catégories de ventela derésultent qui profits

),(

), de (%magasin den transitiouned'résultent qui ventesdeson augmentati

), de (% catégorie la dansent accroissemun d'résultent qui ventesdeson augmentati

), de (% marque den transitiouned'résultent qui ventesdeson augmentati

), de (%A marque la depromotion la derésultent qui ventesdeson augmentati

promotion, la de résulte quiA Marque la de détail deprix du réduction

A, Marque lapour ecommercialpromotion la de escompte

B, Marque lapour détaillantdu normale unitaire marge

A, Marque lapour détaillantdu normale unitaire marge

A, Marque lapour détaillantdu reshebdomadai base de ventes

)()()(

A

b

b

b

b

r

d

m

m

b

Abmbbbrdm

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As

A

B

A

A

sABtAstcAcAA

π

π

ηηηη

η

η

η

η

ηηπηηπη


251

.360$

20$450$400$50$380$

20$)5,1000.1(30,0$)2,0(000.12$

)2,03,0(000.110,0$2000.1)20,0$20,0$19,0($

=

−−++=

−××−××+

+××+××−+=∏

Si l ’on suppose que:

• pour la marque A, les ventes de base hebdomadaires sont de 1.000 et la marge unitaire normale de $0,19 alors que pour B la marge est de 0,30;

• il y a une promotion commerciale de $0,20 qui est entièrement ristournée au consommateur (r = d= $0,20);

• les ventes de A vont doubler ( = 2), principalement dû aux transitions de B ( = 1,5 , = 0,3 et = 0,2) ;

• les ventes dues à l ’accroissement de catégories complémentaires sont de $0,1 par unité de A et de $2,0 par unité de A dû à l ’accroissement de trafic

Accroissement de profit de AAccroissement de profit dû aux ventes complémentaires

Accroissement de profit dû au trafic supplémentairePerte de profit due à la baisse des ventes de B

Coûts associés à la promotion de A

sη cη tηη


Étude R.G. Walters, JM (April 1991, 17-28), Assessing the Impact of Retail Price Promotions on Product Substitution, Complementary Purchase, and Interstore Sales

Displacement

• Les promotions prix de détail provoquent des effets de substitution et

de complémentarité dans le magasin.

• Les effets de substitution sont asymétriques: les ventes des marques

à part-de-marché élevée se font au détriment de celles à faible part-

de-marché.

• Il y a des effets de complémentarité qui permettent au distributeur de

compenser la marge moindre du produit en promotion par des ventes

additionnelles de produits à marge normale.

• Les ventes d ’une marque dans un magasin sont plus affectées par

les promotions de marques concurrentes et de produits substituts que

par les promotions pour cette même marque dans d ’autres magasins.

252

Voir résultats empiriques


253

Promotions priximpliquant :

Spaghetti Spaghettisauce

Mélange àgâteaux

Garniturede gâteaux

Marque en promotion - 0,59 -0,47 -0,59 -0,48

Marques substituts quisont en magasin

0,11 0,00 0,07 0,00

Marques complémentairesqui sont en magasin

-0,19 -0,16 -0,12 0,04

Même marque dans unmagasin concurrent

0,00 0,00 0,05 0,00

Marques substituts dansun magasin concurrent

0,02 0,10 0,02 0,00

Marques complémentairesdans un magasinconcurrent

0,00 0,07 0,02 0,00

La promotion affecte les ventes de

Moyenne des estimateurs standardisés pour les effets de promotion- prix:


254

Pénétration de la catégorie de produit en % de ménages 58,91 28,45Intervalle (en jours) entre deux achats 68,25 22,35Niveau de prix de la catégorie (moyenne de $ dépensés par occasion d’achat 2,04 1,17Part de marché des marques privées dans la catégorie 17,02 15,25Nombre de marques (privées et génériques) dans la catégorie 36,44 39,16Score d’impulsivité dans l’achat de produits de la catégorie (enquête) 0,02 0,44Capacité de stockage des produits de la catégorie (enquête) -0,02 0,36Élasticité des promotions affichées en magasin 292,87 133,23Élasticité des promotions annoncées dans les pamphlets publicitaires 161,12 54,78Élasticité des réductions de prix en magasin 33,88 8,11

Variables utilisées dans les régressions Moyennes Écarts-type

Étude de Chakravarthi N., Neslin S.A. et Sen S.K, JM, vol.60 (April 1996, 17-30) Promotional Elasticities and Category Characteristics

Les élasticités représentent une augmentation du pourcentage des ventes pour la promotion en question, le rabais assumé étant de 15 % du prix dans tous les cas. En termes de % d ’augmentation des ventes pour 1 % de rabais sur le prix, ces élasticités peuvent être reformulées (en les divisant par 15) et elles deviennent respectivement 19,5 , 10,7 et 2,3.


Principaux résultats des régressions:

255

Variable ÉlasticitéProm.affichée

ÉlasticitéPr.annoncée

ÉlasticitéPrix diminué

Pénétration 0,1300 0,4302 0,2713

Intervalle -0,3104 -0,2654 -0,0973

Prix -0,2455 -0,1038 0,2875

% MarquesPrivées

-0,0919 -0,0642 -0,1368

Nombre demarques

-0,1154 -0,3632 -0,3111

Impulsivitéde l’achat

0,0282 0,0761 0,1236

Stockage 0,1111 0,2808 0,1564


Quelques implications pour la gestion des promotions

• Les réductions de prix affichées au point de vente apparaissent comme particulièrement efficaces dans le cas des catégories de produits pour lesquels le montant dépensé par occasion d ’achat est peu élevé et l ’intervalle entre deux achats est court.

• Les réductions de prix annoncées (par exemple, dans les dépliants insérés dans les publi-sacs) seraient plus particulièrement indiquées dans le cas des catégories à haut taux de pénétration (% des ménages qui achètent la catégorie au moins une fois par an), où l ’intervalle entre achats est court, où il y a peu de marques et où les produits peuvent être aisément stockés.

• Plus il est aisé de stocker les produits de la catégorie, plus l ’élasticité à la promotion est élevée et plus il y a de promotions. Cependant, comme il s ’agit d ’élasticité à court terme, l ’opération n ’est peut-être pas rentable si les ventes additionnelles proviennent principalement d ’acheteurs qui stockent leur marque favorite.

• L ’absence de relation marquée entre la réponse aux promotions des catégories de produits où l ’achat est plus impulsif devraient encourager les distributeurs à examiner d ’autres indicateurs avant de les promouvoir.

256CHAPITRE 2 : La gestion des promotions commerciales et aux consommateurs

Étude de Wansing B., Kent R.J. et Hoch S.J., MSI Working Paper # 97-120 (November 97, 30 pages) Point-of-

Purchase Promotions That Sell More Units

257

Cinq études empiriques montrent de façon

consistante que les consommateurs

achètent des quantités plus importantes

lorsque un ancrage élevé est suggéré. Par

exemple, « 4 boîtes pour $2 » plutôt que « 50

centimes par boîte », ou, « Limité à 6 boîtes

par consommateur », ou « Achetez-en 12

pour votre réfrigérateur ». Des promotions

avec ancrage aussi peu élevée que 12 à 20 %

peuvent augmenter les ventes


258

John R. Hauser ’sApplying MarketingManagement: FourPC SimulationsThe Scientific Press, 1986

Competitive Strategy:


communication marketing intÉgrÉe

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