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Evaluación del efecto de la inversión en publicidad sobre las ventas

Applied Stochastic Models in Business & Industry, 2019

Resumen

El estudio presenta una aplicación del modelo de Nerlove-Arrow mediante un modelo bayesiano de series temporales estructurales para predecir las ventas semanales de una cadena internacional de restaurantes de comida rápida en función de sus gastos publicitarios.

Gracias a su flexibilidad y modularidad, este modelo puede adaptarse a diversos mercados o escenarios, y su dimensión bayesiana permite integrar información previa que puede ayudar a la toma de decisiones de gestión en relación con la asignación de presupuestos publicitarios en distintos periodos de tiempo y canales.

Predicciones de ventas precisas basadas en la inversión publicitaria, que benefician a diversas industrias para la asignación de presupuestos y planificación de campañas de marketing.

¿Dónde se aplica?

Pueden utilizarlo empresas del sector minorista, online marketplaces, hostelería, ocio y bienes de consumo, entre otros.

Especialmente en los departamentos de marketing y publicidad, el modelo puede ayudar en la toma de decisiones para la asignación de presupuestos, la elección de canales publicitarios eficaces y la planificación de campañas de marketing. También será beneficioso para que las agencias de marketing digital mejoren sus servicios a los clientes.
Assessing the effect of advertising expenditures upon sales: A Bayesian structural time series model

¿Por qué es importante?

Este modelo basado en datos para gestionar las inversiones publicitarias presenta un enfoque novedoso para configurar las estrategias de marketing.

Aprovechando los datos publicitarios de la empresa y el modelo Nerlove-Arrow a través de una serie temporal estructural bayesiana, proporciona predicciones precisas de indicadores económicos, como las ventas globales, al tiempo que tiene en cuenta factores externos. Su modularidad y flexibilidad lo hacen fácilmente adaptable a otros escenarios empresariales.

Además, el modelo ayuda en la selección de variables e incluye información previa, lo que facilita la comprensión de los canales publicitarios eficaces y apoya la toma de decisiones sobre la asignación de presupuestos publicitarios.

Las futuras ampliaciones implican el diseño de un modelo más detallado que tenga en cuenta las interacciones entre canales, los efectos a largo plazo, el rendimiento de cada restaurante y las posibles repercusiones de las promociones. Como tal, este modelo es importante para las empresas que buscan un gasto y una orientación estratégica y eficiente de la publicidad.

Evaluación del efecto de la inversión en publicidad sobre las ventas

Journal of the American Statistical Association, 2019

Assessing the effect of advertising expenditures upon sales: A Bayesian structural time series model

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