| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Forecasting the primary demand for a beer brand using time series analysis
Avtorji:ID Bratina, Danjel (Avtor)
ID Faganel, Armand (Avtor)
Datoteke:.pdf Organizacija_2008_Bratina,_Faganel_Forecasting_the_Primary_Demand_for_a_Beer_Brand_Using_Time_Series_Analysis.pdf (395,07 KB)
MD5: C06D2C94B81C1A5122ACDEBF00F0B326
PID: 20.500.12556/dkum/be59ae3e-8d47-4fca-8c79-6e93b757d4fa
 
URL http://www.degruyter.com/view/j/orga.2008.41.issue-3/v10051-008-0013-7/v10051-008-0013-7.xml
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Market research often uses data (i.e. marketing mix variables) that is equally spaced over time. Time series theory is perfectly suited to study this phenomena's dependency on time. It is used for forecasting and causality analysis, but their greatest strength is in studying the impact of a discrete event in time, which makes it a powerful tool for marketers. This article introduces the basic concepts behind time series theory and illustrates its current application in marketing research. We use time series analysis to forecast the demand for beer on the Slovenian market using scanner data from two major retail stores. Before our analysis, only broader time spans have been used to perform time series analysis (weekly, monthly, quarterly or yearly data). In our study we analyse daily data, which is supposed to carry a lot of ‘noise’. We show that - even with noise carrying data - a better model can be computed using time series forecasting, explaining much more variance compared to regular regression. Our analysis also confirms the effect of short term sales promotions on beer demand, which is in conformity with other studies in this field.
Ključne besede:market research, time series forecasting, beer demand
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2008
Št. strani:str. 116-123
Številčenje:Letn. 41, št. 3
PID:20.500.12556/DKUM-69116 Novo okno
ISSN:1318-5454
UDK:339.13
COBISS.SI-ID:2635223 Novo okno
DOI:10.2478/v10051-008-0013-7 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
NUK URN:URN:SI:UM:DK:EYAJPSPR
Datum objave v DKUM:30.11.2017
Število ogledov:1385
Število prenosov:399
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija : revija za management, informatiko in kadre
Skrajšan naslov:Organizacija
Založnik:Moderna organizacija
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.11.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Model povpraševanja po blagovni znamki piva z uporabo analize časovnih vrst
Opis:Trženjski raziskovalci pogosto operirajo s podatki, ki so ekvidistančno porazdeljeni v času. Teorija časovnih vrst je primerno orodje za analizo tovrstnih podatkov. Tipično se uporablja za napovedovanje, ugotavljanje vzročnosti pojavov, v trženju pa je največkrat uporabljena pri analizah učinkov diskretnih dogodkov skozi čas. Članek prikaže osnovne koncepte regresijske analize časovnih vrst in predstavi njihovo aplikacijo v trženjskem raziskovanju. S pomočjo analize časovnih vrst postavimo model napovedovanja povpraševanja po znani Slovenski blagovni znamki piva z uporabo POS podatkov z dveh večjih slovenskih hipermarketov. Naša analiza je prva, ki kot podatke zajame dnevno prodajo blagovne znamke (dosedanje so uporabljale širše časovne intervale – tedenska, mesečna ali celo letna prodaja). Slabost dnevne prodaje naj bi predstavljal visok nivo šuma v podatkih. Čeprav vsebujejo podatki veliko nepojasnjene variance, v prispevku pokažemo, da z uporabo časovnih vrst pojasnimo precej več variance kot z uporabo klasične multiple regresije. Analiza časovnih vrst nam tudi pokaže, da so učinki cenovnih akcij, kot enega izmed dejavnikov prodaje, kratkoročni, ter tako potrdi druge raziskave iz področja analiz učinkovitosti cenovnih akcij.
Ključne besede:trženjsko raziskovanje, analiza časovnih vrst, pivo, povpraševanje


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici