aalto1 untyped-item.component.html
Stokastinen malli Markovin ketjulla: tuotemuutosten vaikutus markkinaosuuksiin tuotekategoriassa
Loading...
Files
Aalto login required (access for Aalto Staff only).
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
SCI3029
Degree programme
Language
fi
Pages
25
Series
Abstract
Tässä työssä esitellään malli, joka mallintaa päivittäistavaramarkkinan brändien tuotemuutosten vaikutusta markkinaosuuteen. Mallin pohjana toimii stokastinen prosessi, jota kuvataan Markovin ketjuna. Mallin käyttämä data on kuluttajakysely-dataa.
Malli pystyy ilman tietoa todellisista markkinaosuuksista ennustamaan tarkasti eri tuoteryhmien brändien markkinaosuuksia. Tämän pohjalta Markovin ketjuun tehdyillä tuotemuutoksen mukaisilla muutoksilla pystytään antamaan arvio markkinaosuuden noususta. Lisäksi malliin pystytään lisäämään markkinoinnin vaikutusta kuvaava funktio, jonka avulla voidaan arvioida markkinaosuuden kasvun nopeutta. Tuloksien pätevyyttä arvioidaan permutointimenetelmällä. Tulokset kertovat myös käytettävän datan tarkkuudesta.
Työ on tehty yhteistyössä Ravogen Oy:n kanssa.
This work presents a model that simulates the impact of product changes on brand market share in the FMCG-market. The model is based on a stochastic process, described as a Markov chain. The data used by the model comes from consumer survey data.
The model is able to accurately predict the market shares of brands in different product categories without prior knowledge of the actual market shares. Based on this, changes related to product modifications incorporated into the Markov chain can provide an estimate of the market share increase. Additionally, a function representing the effect of marketing can be added to the model, allowing an estimation of the rate of market share growth. The validity of the results is assessed using the permutation method, and the results also reflect the accuracy of the data used.
The work has been done in cooperation with Ravogen Ltd.