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GESTION DE PRODUIT ET INNOVATION
(MRK-6084)
© Benny Rigaux-Bricmont
Janvier 2020
2
OUVRAGES
LE NAGARD_ASSAYAG E., MANCEAU D., et MORIN
DELERM S., Le marketing de l’innovation, 3ième édition, Dunod, 2015, 384 pages
LILIEN G.L., RANGASWAMY A. and De BRUYN A., Principles
of Marketing Engineering and Analytics, (ME), 3rd edition,
2017, 305 pages
MI ME
LAMBIN, J-J. et MOERLOOSE C. de, Le marketing stratégique et
opérationnel : La démarche marketing dans l’économie numérique [MS], 9ième
édition, Chapitres 6, 7, 8, 9, 10, 11 et 12, Dunod, 600 pages, 2016
MSRecommandé
3
DES DIAPOSITIVES DE CETTE PRÉSENTATION ONT ÉTÉ ADAPTÉES DE:
Revised Second EditionPUBLIÉ EN 2004 CHEZ TRAFFORD
4
Diagnostics du portefeuille de produits
Audit externe Audit interne
Audit marketing permanent
0. S
tad
e st
raté
giq
ue
Choix stratégique de développement de nouveaux produits
Génération d’idées nouvelles (pensée divergente)
Nouveau produit Modification
1. S
tad
e d
e l’i
dée
Innovation technologique
Innovation marketing
Innovation organisationnelle
Filtrage et évaluation économique (pensée convergente)
Sélection des idées
Étude de faisabilité
5
Aba
ndon
2. S
tad
e d
u c
on
cep
t Elaboration du concept
Test du concept
Analyse économique et du risque
3. S
tad
e d
u p
roto
typ
e
Pré-test du marché
Plans marketing alternatifs
Test du prototype (internes et externes)
Développement du prototype
4. S
tad
e d
u la
nce
men
t
Suivi et analyse de la diffusion
Stratégie de lancement
Marché-test
Succès ou échec
6
Le processus de développement parallèle
Système de veilletechnologique et concurrentielle
Développement du concept de produit
Test d’acceptationdu produit
Analyse des ventes et choixdes objectifs
Recherche et filtration des idées
Spécification produit :prix de revientprévisionnel
Développement du prototype
Recherche de fournisseurs
7
QUELQUES CHIFFRES:
Taux d’échec
Nouvelles lignes de produits (extension de la gamme)
27 %
Nouvelles marques dans une catégorie où on est déjà présent
31 %
Nouvelles marques dans de nouvelles catégories
46 %
44% (Cooper,2007)
Étude de l ’ « Association of National Advertisers »
INTRODUCTION
8
MISE EN PLACE
Innovation permanente : croissance et obsolescence
Risques d'échec élevés: Manque de véritables idées nouvelles
Fragmentation des marchés
Renforcement de la législation
Augmentation rapide des coûts de développement
Taux d'échec élevé lors de la commercialisation
Abrègement de la durée de vie des produits commercialisés avec succès
Stratégie de croissance: pas de stratégie idéale
choix de la plus performante pour la firme
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
9
Planning gap: objectifs de développement à long terme et activiténormale (horizon de planification) + mesure
Objectifs de développement de l'entreprise:
Croissance Stabilité Flexibilité • Défensive: diversification clientèle
• Offensive: R & D (réactive vs proactive!)
Causes d'échec managériales: Surestimation du pouvoir d'attraction et de rétention du nouveau produit
auprès de la clientèle Sous-estimation de la réponse de la concurrence Entrée sur le marché à une mauvaise époque avec un trop faible
effort marketing Sous-estimation du coût du produit
MISE EN PLACE
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
10
Stratégies de développement possibles:
La matrice d ’ Igor ANSOFF
MISE EN PLACE
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
11
Product ObjectiveDegree of Technological NewnessDegree of
MarketNewness No technological change Improved technology New technology
Nomarketchange
ReformulationMake minormodifications in productto reduce cost and/or improve quality.
ReplacementMake majormodifications in product to reducecost and/or improve quality.
Strengthenmarket
RemerchandisingMake present productsmore attractive to thetype of customerspresently served.
Improved productMake present productmore useful to presentcustomers by improvingpresent technology.
Product-line extensionWiden the line ofproducts offered topresent customers byadopting a new technology.
Newmarket
New useExtend sale of presentproducts to types ofcustomers notpresently served.
Market extensionExtend sales to types ofcustomers not presentlyserved by offering a modified present product.
DiversificationExtend sales to types of customers not presentlyserved by offering products of a new technology.
Statu quo
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
12
Examen des procédures de diversification possibles
Alliances stratégiques (temporaires ou permanentes)
« Réseautage » (networking)
Procédures classiques
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
13
Approaches to diversification - some advantages
Internaldevelopment
Acquisition ofspecialists
Acquisition oflicences
Acquisition ofother companies
Advantages Advantages Advantages Advantages
Maximum continuityand control
Maximum use ofown staff
Possibility of break-through into new technology, applica-tions markets
All subsequent profits retained
High utilisation ofexisting staff
Control retained
Development timeand costs reduced
Initial investment lowAll profits retained
Can select productsalready proved
Benefit of existingtechnological andmarketing experi-ence of licensor
Initial investmentusually low
Saves time - immediateproducts, "know-how",markets, profits, following acquisition
Possibility of substan-tial benefits by inte-gration of ressources("synergy")
Possibly the best way(or the only way) toobtain the right men
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
14
Approaches to diversification - some disadvantages
Internaldevelopment
Acquisition ofspecialists
Acquisition oflicences
Acquisition ofother companies
Disadvantages Disadvantages Disadvantages Disadvantages
May be inhibited bystaff weaknesses
Delay before returnsforthcoming
Risks that developmentwill be unfruitful;need for insurance by several projects
Opportunity for reallyoriginal developmentis difficult to find
Search might belengthy
Risk that past successmight not be repeated
Specialists might leave
Risk of upsettingexisting staff
Search and negotiationcan be lengthy, expensive
Loss of profit by payment of royalties
Licence conditions may restrict own development in the future
Companies with goodstaff and profit making potentialare expensive
Process of identi-fication evaluation and negotiation canbe lengthy andexpensive
Possible difficulties of incorporationsome unwanted staffor facilities usuallycome with theacquisition
May not be able fullyexploit results ofinvestment
Risk of neglectingown R. & D. effort
Risk of becomingtoo dependent onlicensor
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
15
Les étapes du processus d’innovation:
Formulation des objectifs d'activités
Recherche, découverte et évaluation
Développement et test du produit
Pénétration du marché et développement
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
16
Conclusions des études du PIMS (Profit Impact of Market Strategies):
meilleure performance (mesurée par ROI - Return On Investment) des
activités commerciales
1) des compagnies diversifiées
2) à parts de marché élevées
3) à haute technologie ( R & D )
PIMS=> MS + 10% = R.O.I. + 5% (Corrélation)
percentage points
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
17
RELATIONS ENTRE ROI, PART DE MARCHÉ ET QUALITÉ RELATIVE
(résultats de l ’étude PIMS)
Superior67
33Inferior
Small
13%
28%
Large
Relative Quality (percentile)
Market Share
ROI (%)37
29
26
26
20
18
18
16
10
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
18
QUELQUES PRINCIPES DÉRIVÉS DES ÉTUDES PIMS
Some market characteristics
associated with high
profitability:
A growing market
Early life cycle
High inflation
Few suppliers
Small purchase levels
Low unionization
High exports/low imports
Some strategic factors
associated with high
profitability:
High market share
Low relative costs
High perceived quality
Low capital intensity
Intermediate level of
vertical integration
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
19
Source and times required to produce new-product proposals.
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
20
The survival characteristics of surviving new-product proposals and projects.
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
21
Le marché potentiel:
Produit générique (les attributs)
Bénéfice recherché (les besoins)
Consommateur potentiel
Les dimensions du marché potentiel
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
22
LES DIMENSIONS DU MARCHÉ POTENTIEL
Potentielmaximumthéorique
Potentielmaximum réalisable
Potentielmaximum
actuel
Demande globale
Demandeà la
marque
=
=
=
=
=
PMT
PMT
PMT
PMT
PMT
x
x
x
x
Tauxde
développement
Tauxde
développement
Tauxde
développement
Tauxde
développement
x
x
x
Tauxde
diffusion
Tauxde
diffusion
Tauxde
diffusion
x
x
Tauxde
réalisation
Tauxde
réalisationx
Tauxde
pénétration
Source principaled'influence
Recherche etdéveloppement
Temps(apprentissage,contagion...)
Pression marketingtotale
Pression marketingrelative de la marque
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
23
LES DIMENSIONS DU MARCHÉ POTENTIEL:LES COURBES DE DEMANDE
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
24PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
LES DIMENSIONS DU MARCHÉ POTENTIEL:LES COURBES DE DEMANDE (suite)
25
EXEMPLE DE CALCUL D'UN MARCHÉ POTENTIEL:LE MARCHÉ RÉSIDENTIEL DU REVÊTEMENT MURAL TEXTILE
Potentiel maximum théorique (PMT) 1 172,04Surface murale totale en 1975:
- du parc de logements existants (PMT existant);- des nouveaux logements prévisibles (PMT nouveau).
Potentiel maximum réalisable tous revêtements (PMR) 418,05Surface murale totale à revêtir (intentions générales) en 1975, obtenue par : PMT
existant x taux d’intention de remplacement + PMT nouveau.Le taux d’intention de remplacement (0,352)est une moyenne pondérée des taux
par revêtement d’origine (obtenus par enquête), les poids étant déterminéspar l’importance relative de chaque revêtement d’origine.
Potentiel maximum réalisable revêtement textile (PMRT) 8,16Surface murale totale à revêtir (intentions générales) de textile en 1975, obtenue par:
PMR x part de marché prévisible du textile.La part de marché prévisible du textile (0,0195) est une moyenne pondérée des taux
d’intention de remplacement (obtenus par enquête) précisés par type de pièce;les poids étant déterminés par l’importance relative de la surface murale dechaque type de pièce.
( En millions de m2 )
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
26
Potentiel maximum actuel revêtement textile (PMAT) 5,43Surface murale totale à revêtir (intentions spécifiées) de textile en 1975, obtenue par:
PMRT x taux de concrétisation des intentions.Le taux de concrétisation des intentions (0,666) est une moyenne pondérée des taux
d’intention de remplacement (obtenus par enquête) précisés par type de pièce;les poids étant déterminés par l’importance relative de la surface murale de chaque type de pièce.
Demande globale revêtement textile, fonction des produits offerts (DG Produit) 3,75Demande globale en revêtement textile, compte tenu des produits existants, obtenue par:
PMAT x taux d’adéquation des produits.Le taux d’adéquation des produits (0,690) est une moyenne pondérée des taux
d’adéquation (obtenus par enquête) précisés par type de pièce, les poids étantdéterminés par l’importance relative de la surface murale de chaque type de pièce.
Demande globale de revêtement textile, fonction du niveau actuel des prix (DG Prix) 0,64Demande globale en revêtement textile, compte tenu des produits existants et des
prix pratiqués:DG Produits x taux d’acceptation du prix actuel.
Le taux d’acceptation du prix actuel (0,170) est obtenu par enquête sur base d’uneestimation de la courbe de réponse prix-quantité.
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
EXEMPLE DE CALCUL D'UN MARCHÉ POTENTIEL:LE MARCHÉ RÉSIDENTIEL DU REVÊTEMENT MURAL TEXTILE (suite)
27
Le marché potentiel (suite):
les fonctions de demande
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
28
EXEMPLES DE FONCTIONS DE DEMANDE EXPÉRIMENTALES
Modèle de ventes : produit alimentaire
Demande globale :
Q
N
Y
NT W C
R n F test
t
t
t
t
= ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
= = − =
− −
[ , ] [ ] [ ] [ ] [ ]
,
,( , )
,( , )
,( , )
,( , )0 112
0 991 20 207
1 4644 8
0 2756 6
0 1472 9
0 2020 5
2
Demande à l’entreprise :
q
N
q
Q
Y
NW
s
Nd
R n F test
i t
t
i t
t
t
t
t
i t
t
t
, ,,
( , ),
( , ),
( , ) ,,
( , ),
( , )[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
,
= ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
= = − =
−
−
−
14
0 986 20 207
1
1
0 5113 8
1 2243 5
0 2723 7
0 2162 3
0 0931 2
2
Q
q
y
N
T
W
C
s
d
= Consommation totale en unités physiques.= Quantité vendue par la marque.= Revenu disponible des particuliers. = Nombre d’habitants (en milliers).= Trend.= Chutes de pluie pondérées par un indice saisonnier.= Indice général du coût de la vie.= Dépenses publicitaires totales.= Distribution: fréquence de visites aux points de vente.
207
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
29
Demande globale :
Demande à l’entreprise :
Modèle de part de marché : essence
Q
N
A
N
P
C
R n F test
t
t
t
t
t
t
= ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
= = − =
− −
[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
,
,( , )
,( , )
,( , )
,( , )
,( , )94
0 994 28 524
0 76943 4
0 3881 4
1
0 0649 9
2
0 0394 2
3
0 09013 6
2
δ δ δ
mq
Q
q
Q
ds
ds
do
do
s
s
R n F test
i t
i t
t
i t
t
i t
i ti
n
i t
i ti
n
i t
i ti
n,
, ,,
( , ) ,
,
,( , ) ,
,
,( , ) ,
,
,( , )[ ] [ ] [ ] [ ]
,
= = ⋅ ⋅ ⋅
= = − =
−
−
= = =
1
1
0 7757 7
1
0 3023 0
1
0 1571 5
1
0 0223 4
2 0 709 28 52
Q
q
m
A
P
c
= Consommation totale.
= Ventes de l’entreprise.= Part de marché.= Parc automobile.= Prix de vente.
= Indice du coût de la vie.
N
ds
do
s
δ
= Nombre d’habitants (en milliers)
= Trimestre.
= Nombre de stations-service.
= Nombre de points de vente autres que stations-service.
= Dépenses publicitaires.
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
EXEMPLES DE FONCTIONS DE DEMANDE EXPÉRIMENTALES
30
Le marché potentiel (suite):
La théorie de Lancaster (marketing industriel)
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
MISE EN PLACE
31
THÉORIE DE LANCASTER
Max U ( Z1 , Z2 , Z3 , ..., Zr)où Z1 , Z2 , Z3 ,..., Zr = attributs, caractéristiques des biens
sous la contrainte budgétaire:
P1X1 + P2X2 + ... + PnXn K ,X1 , X2 , ... , Xn : quantités consommées des différents biensP1 , P2 , ... , Pn : prix unitaires de ces biensK= niveau de la contrainte budgétaire
Les biens sont transformés en caractéristiques Z1 , Z2 , Z3 , ... ,Zn par l'intermédiaire des relations:
Z1 = b11X1 + b12X2 + ... + b1nXn
Zr = br1X1 + br2X2 + ... + brnXn ,bij = coefficients qui transforment les n biens en r caractéristiques,
= intensité de la caractéristique i dans une unité du bien j.
La matrice de transformation bij décrit la technologie de la consommation d'une manière qui est supposée objective.
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
32
Marques A et B ( caractéristiques Z1 et Z2 )
Hyp. 1) aucune des 2 marques ne produit d'autres caractéristiques que Z1 et Z2
2) ces caractéristiques ne peuvent être obtenues par d'autres biens(marques)donc indépendance par rapport aux autres marchés
Z1 = b11XA +b12XB = 4XA + 1XB
Z2 = b21XA +b22XB = 1XA + 5XB
Prix de vente unitaire de A = 0,40$B = 0,50$
K = 1,00$------------------------------------------------?----------------------------------------------pour 1,00$ de A on a Z1 = 4 x 2,5 = 10
Z2 = 1 x 2,5 = 2,51,00$ de B on a Z1 = 1 x 2,0 = 2
Z2 = 5 x 2,0 = 10GraphiqueAB = "frontière d'efficience", combinaisons optimales de caractéristiques Z1 et Z2
susceptibles d'être obtenues pour une contrainte budgétaire donnée (1,00$).PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
THÉORIE DE LANCASTER : EXEMPLE
33
LA THÉORIE ÉCONOMIQUE DU COMPORTEMENT DE CONSOMMATEUR SELON LANCASTER
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
34
? Introduction de C qui combine Z1 et Z2 en proportion égale au prix de venteunitaire de 0,40$
Z1 = 4XA + 1XB + 3XC
Z2 = 1XA + 5XB + 3XC
1,00$ de C Z1 = 3 x 2,5 = 7,5Z2 = 3 x 2,5 = 7,5
choix d'efficience ou choix de préférence entre A, B, ou C ou AC ouBC mais plus AB
Mais si le prix de C = 0,60$1,00$ de C Z1 = 3 x 1,67 = 5
Z2 = 3 x 1,67 = 5
frontière AB reste inchangée!
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
THÉORIE DE LANCASTER : RETOUR EXEMPLE
35PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
LA THÉORIE ÉCONOMIQUE DU COMPORTEMENT DE CONSOMMATEUR SELON LANCASTER
36
Positioning Strategy
John R . Hauser ’sApplying MarketingManagement: FourPC SimulationsThe Scientific Press, 1986
PARTIE 1 : CONCEPTS ET MISE EN PLACE
Fichier « ApplyingMarketing Management (Defender) »
37
Audit (interne et externe) des produits
= analyse systématique des opérations
Recherche d'une nouvelle répartition des ressources entre les produits de l'entreprise:
étude de la répartition des ventes et des profits entre les produits
analyse des produits non rentables
suppression des produits non rentables
Analyse des marchés non rentables
Gestion des produits
► Degré de compétitivité de la stratégie MRK: la structure des dépenses
est-elle adaptée au cycle de vie des produits
► Compétence de l'organisation
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
38
COURBE DE VIE D'UN PRODUITÉlasticité 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
Recherche etDéveloppement (1)
Lancement(2)
Croissance(3)
Turbulence(4)
Maturité(5)
Déclin(6)
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
Période defusions
temps
?
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
39
L’EXPLOITATION DU CYCLE DE VIE DU PRODUIT Ou comment la mise au point de produits nouveaux retarde la maturité
M= Evolution Imputableau matériau
P= Evolution Imputableau produit
Courbe réelleTendance
TapisCumuloft 501, etc.
Fils texturesPulls,chaussettes pour hommes
Carcasses de pneus
Articles Chainetissus à mailles tricotéestissus à mailles Rachel
Tissage en grande largeurtaffetascroisés voiles
Tricot circulairelingerie féminine
Tonnage
Diverstissage étroit
cordesfils
parachutes
1942 1952 1962Année
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
40
LE CYCLE DE VIE DU PRODUIT FEDERAL EXPRESS
“Take away our planes and we’d be just like
anyone else”
“When it absolutely, positively has to be
there overnight”
“Why fool around with anyone else?”
1972
• P-1• SAS
• System selling• Mail room• Account management• Push
• Panic purchase• Exec/secretary• Media advisor• Pull
• Market management• Back to the mail room• Adv. stress on reliability• High share of high volume accounts
• Courier-Pak• Overnight letter
• Up to 150 lbs.• 10:30 a.m. delivery• Saturday service
• Zapmail
• Special handling• Partsbank• Europe/Asia
• International
1989
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
41
LES CYCLES DE VIE DES LAMES DE RASOIR GILLETTE
Cum.Sales
1900 1990
A
B
C
1930 1940
D
EF
GH
I
J
1960 1970 1980 1994
K
Blade Year Blade Year
A. Original Gillette blade 1903 G. Platinum-Plus blade 1969 B. Blue blade 1932 H. Trac II 1971 C. Thin blade 1938 I. ATRA 1977 D. Super Blue blade 1960 J. Sensor 1990E. Stainless Steel blade 1963 K. Sensor Excel 1994F. Super Stainless Steel blade 1965
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
42
Si après audit et projection d'une activité normale sur l'horizon de
planification, définition d'une nouvelle stratégie de croissance
Définition de l'activité essentielle ou de la mission de l'entreprise:
qui sommes-nous?
de l'offre (ressources en mat. 1ères, processus de fabrication, produit/service)
de la demande (satisfaction d'une catégorie de consommateur, d'un besoin
générique, d'un ensemble de besoins particuliers)
Compétences distinctives: quelle est notre particularité?
(technique, commerciale, financière ou combinaison)
Sélection des opportunités de croissance sur base de:
► Compétences requises pour pénétrer avec succès un marché dans une
phase précise de son évolution
► Analyse du portefeuille des produits: les matrices du B.C.G. –
compléter ou équilibrer le portefeuille actuel
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
43
PORTEFEUILLE PRODUITS/MARCHÉS (la matrice du B.C.G.)
Potentiel decroissance dumarché(utilisation de CASH)
Élevé(marché enexpansion)
(10% ?)
Faible(marchéstabilisé)
VEDETTES
VACHES À LAIT
DILEMMES
POIDS MORTS
- produit qui monte- enfant prodige
- rentabilité actuelle - perte de vitesse- désinvestir- MKTG: élimination (pruning)
(1.0) 0.1xcycle du succèscycle de l'échec
10x
$
?- investir- MKTG de développement- enfant prodigue- nouveaux produits
Pénétration concurrentielle actuelle
Élevée Faible
(génération de CASH)
(part de marché relativeà la p.d.m du + grandconcurrent)
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
44
AMÉLIORATION D'UNE SITUATION APRÈS DIAGNOSTIC G . DAY
Position présente Position future à atteindre
$
?
E
B
A
D
C
Désinvestir
Désinvestir
F
G
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
45
DiagnosticLe portefeuille 4a est équilibré, en effet l’entreprise considérée gagne de la part de marché dans les domaines de forte croissance, c’est-à-dire fait passer ses «dilemmes» dans la catégorie «vedettes». Elle maintient sa part de marché dans les domaines en déclin (points morts). Le portefeuille 4b est déséquilibré car l’entreprise en question perd du terrain dans lesdomaines en forte croissance et en gagne dans les domaines à faible croissance (cycle de l’échec).
FIG. 4b:Portefeuilledéséquilibré
FIG. 4a:portefeuilleéquilibré
FIG. 4:Portefeuille dedomaines et partde marché
TAUX DE CROISSANCE DE LA DEMANDE
TAUX DE CROISSANCE DE LA CAPACITÉ DE VENDRE
GAIN DE PART DE MARCHÉ
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
46
ROI = marge x taux de rotation des investissementsdonc ROI/marge = taux de rotation --> 15%/30% = 0,5
DiagnosticLe portefeuille du schéma inférieur gauche est équilibré. En effet, les domaines de l’entreprise sont distribués suivant l’axe (z1z), c’est-à-dire que l’entreprise réalise de fortes marges dans les domaines de faible rotation et consent de faibles marges lorsque la rotation des investissements s’accroît. L’entreprise différencie ses objectifs stratégiques, choisissant de favoriser la croissance de certains domaines (dilemmes) et la rentabilité d’autres (vaches-à-lait). Par contre, l’entreprise (schéma inférieur droit) n’a pas de stratégie de domaine, elle recherche le même taux de rentabilité à court terme dans chacun de sesdomaines (axe x1x).
rentabilité des ventes (bénéfice/CA) = marge
Stratégie de domaines pas de stratégie de domaines
rent
abil
ité
de l’
inve
stis
sem
ent (
R.O
.I)
Z ’
Z
X ’ X
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
47
CERCLES = PARTS DES STRATEGICBUSINESS UNITS DANS LE PORTEFEUILLEDE LA FIRME (SEGMENTS= PART DE LA SBU DANS L ’INDUSTRIE)
Determinants ofIndustry Attractiveness
•Size•Market Growth•Competitive
StructureChange
•IndustryProfitability
•InflationVulnerability
•Technical Role•Social
Environnement•Legal
Environment•Human
Determinants of Business Strength
•Size•Growth•Share•Position
•Profitability•Margins•Technology
Position
•StrengthsWeaknesses
•Image•Pollution•People
McKinsey'sChecklist of Factors
for Developinga Multifactor
Portfolio Matrix
•Market Size(Domestic/Global)
•Market Growth(Domestic/Global)
•Price Trend•Captive Market•Cyclicality•Concentration•Competitive
Characteristics•Top Group Strength•Replacement Threats
Possibility•Market Leader's
Profits Trend•Sociopolitical and
Economic Environ.•Labor Situation•Legal Issues
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
ME« Portfolio Analysis »p. 223 à 225
48
Competitive Advantage
* Existing market - maintain positionExisting market - expand industry or move to more attractive segmentExisting market - build competitive advantage
X Existing market - exit, divest, or focus on segment that is attractivePriority new markets to enterNew markets low priorityDirection to move portfolio
Mar
ket A
ttrac
tiven
ess
Very attractive
Attractive
Unattractive
Very unattractive
Very strong Strong Weak Very weak
X
X
X
X
X
X
X
X
XX
*
Market Entry Opportunities and the Existing Portfolio
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
49
Sélection des opportunités de croissance sur base de:
► Synergie avec les opérations existantes
►Analyse de la concurrence
► Relance du cycle de vie
Répartition des ressources marketing en fonction des priorités
Élimination des produits non rentables
Si après audit et projection d'une activité normale sur l'horizon de
planification, définition d'une nouvelle stratégie de croissance (suite)
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
50
Intégration des fonctions:
R&Dengineering
Marketing
Finance
Production
ForecastSales
Inventory
Bud
gets
Fun
d re
ques
ts
Cross-Functional Integration
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
51
PERSPECTIVE MARKETING DE LA FORMULATION ET L ’ÉVALUATION STRATÉGIQUE
b. Analysis of Business Strengths & Weaknesses
a. Analysis of Market & Environmental Opportunities and Threats
c. Segment by Positioning Analysis
d. Opportunities/Strengths of Each of the Segments/Positionings
e. Synergy Analysis
f. Functional Requirement Analysis
g. Portfolio Analysis
j. Planning the Implementation & Control Programs
i. Objectives & Strategy Evaluation—Including the Marketing Program
h. Objective & Strategy Generation— Including the Marketing Program
I. Market Opportunities—Business Strength Analysis
II. The Added Strategic Marketing Dimension
III. Objectives &Strategy Generation& Evaluation Process
PARTIE 2 : PLANIFICATION STRATÉGIQUE ET PORTEFEUILLE DE PRODUITS
52
Les étapes du processus de développement
DesignIdentifying customer needs Sales forecastingProduct positioning EngineeringMarketing mix assessment Segmentation
Opportunity IdentificationMarket definitionIdea generation
TestingAdvertising & product testing
Pretest & prelaunch forecastingTest marketing
IntroductionLaunch planning
Tracking the launch
Life-Cycle ManagementMarket response analysis & fine tuning the
marketing mix; Competitor monitoring & defenseInnovation at maturity
Go No
Go No
Go No
Go No
RepositionHarvest
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
53
ÉVALUATION MARKETING DES PRODUITS NOUVEAUX(ou les étapes du processus de développement)
(générationd’idées)
Idée(proposition)
Première évaluationsur critèresd’opportunité(ex. O’Meara)
Focusgroup(Accueilparconsommateur)
Projet(Analyse techniqueet financière)
Pré-testde
marché(Assessor)
Testde
marché(optionnel)
NO = L’idée ou le projet de produit nouveau est abandonnéON = La procédure d’évaluation du produit nouveau se poursuitGO = Le produit nouveau est lancé sur le marché national
ON ON ON ON ON
NO(Stop)
NO NO NO NO
GO(Lancement
national)
GO GO GO GO
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
54
LA GENÈSE D’IDÉES NOUVELLES
Recherche de développement de marché: Analyse de concept: usage actuel
► Dynamique des achats (panels de consommateurs, données big data)► Interview en profondeur de petits groupes (focus)
► Analyse de la structure du marché ( études + tests)
► Analyse de créativité auprès des gestionnaires, des analystes de marché,
des techniciens et des consommateurs ( nouveaux points de vue,
analogies, élimination des fausses contraintes, DELPHI, etc.)
Différentes approches de la découverte d’idées
► Recours à des experts externes ( distributeurs, vendeurs )
► Consommateurs: réclamations, co-création, réseaux sociaux
► Enregistrement des influences indirectes sur la demande ( pollution,
énergie, transfert de technologie, etc.)
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
55
LA DÉCOUVERTE DE NOUVELLES IDÉES
ModeConvergent
ModeExpansif
Choix parsentimentou soupçon
Choix par utilisationde règles
Exploration parmétaphore, fantaisiejeux de mots
Explorationsystématique
RATIONALITÉ
INTUITION
Rendre le familier étrange
Sentiments
ARTS
IntrospectionInférences
APPROCHES FORMELLESDE LA CRÉATIVITÉ
ANALYSE DESYSTÈMES
SCIENCES
Déduction logique
Rendre l'étrange familier(synectics)
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
56
R & D (éventuellement dans le cadre d ’alliances stratégiques)
Brevets et licences
Prévisions technologiques, marketing et changement social (ex.
mouvements écologistes, économie de partage, économie
circulaire) , changements modestes du produit: amélioration et
additions (ex . produits vraiment verts et non verdissage)
LA GENÈSE D’IDÉES NOUVELLES(suite)
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
57
LE DESIGN DU NOUVEAU PRODUIT
Après définition d'un marché prioritaire et d'un ensemble d'idées nouvelles:
filtrage des idées: la grille de O ’MEARA
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
58
I. Commercialisation- relation avec les canaux de distribution actuels- relation avec les lignes de production actuelles- qualité-prix ( réputation de la firme )- nombre de format et d’emballage- livraison ( moyen de transport actuel - ex. réfrigération? )- effets sur les ventes actuelles ( cannibalisme )
II. Durée du cycle de vie prévue- stabilité- importance du créneau sur le marché- influence des fluctuations cycliques- influence des variations saisonnières- exclusivité du design
III. Technologie de la production- équipement nécessaire- connaissances nécessaires et personnel spécialisé- disponibilité des matières premières
IV. Potentiel de développement- place sur le marché ( 1er, 2e, ....)- situation concurrentielle attendue- disponibilité de l’utilisateur
ÉVALUATION DES PROJETS SUR 17 CRITÈRES :
PARTIE 3 : DÉVELOPPEMENT DE NOUVEAUX PRODUITS
59
• Analyse des idées retenues Précision d'un concept (Core Benefit Proposition)
Identification plus précise de l'opportunité
(et définition plus fine du marché): positionnement
Mesures qualitatives auprès du consommateur (focus group)
Tests de concept: mesures quantitatives auprès du consommateur:
positionnement physique et psychologique
► perception ( analyse factorielle, MDS )
► préférence ( Fishbein, MDS, analyse conjointe )
► les attributs d’un produit, l’ensemble perceptuel, les attributs
déterminants (réduction par analyse factorielle ou identification
par MDS (TORSCA, INDSCAL, ALSCAL, KYST) avec ou
sans PROFIT, les préférences (pondération des attributs
déterminants avec modèle de Fishbein ou PREFMAP ou
analyse conjointe), la segmentation sur base du bénéfice
recherché.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
60
LES DIFFÉRENTES TECHNIQUES DE L ’ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE
DES PERCEPTIONS ET DES PRÉFÉRENCES UTILISÉES EN
MARKETING
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
61
MDS
Attribute data Nonattribute data
FactorAnalysis(ACP)
Discriminantanalysis
Similarity Preferences(Indscal) (Prefmap
MDPref)
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
62
PERCEPTUAL MAP OF A BEER MARKET
Heavy
Light
PremiumBudget
Budweiser
Beck’s
Heineken
MillerCoors
Popular with men
Heavy
Special Occasions
Dining Out
Premium
Michelob
Popular withwomen
Coors Light
Miller light
Less Filling
LightPale Color
Old Milwaukee Light
On a Budget
Good Value Stroh’s
Meister Brau
Old Milwaukee
Blue collar
Full Bodied
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
63
• ΙΒΜ 701 C“Butterfly”
Slow
Looks
Performance
Easy setup
LightValue
Common
Elegant
EXAMPLE PLOT OF ATTRIBUTES OF LAPTOPS ON A 2D PERCEPTUAL MAP
The six attributes were measured on semantic differential scales: 1) Slow–Fast operation, 2) Plain–Elegant,3) Easy–Difficult setup, 4) Poor–Excellent value, 5) Light–Heavy, and 6) Common–Distinctive.
• • • • Toshiba 1960CT
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
64
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.
Carte perceptuelle de 5 marques avant et après exposition à des publicités imprimées dans Vanity Fair
28 %
27 %
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
65
27 %
15 %
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
66
Brooks Brothers
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
67
Illustrative Utility Function and Isopreference Contours
Point ofmaximumutility
(a) Utility Function of Person A (b) Isopreference Contours of a Person A
Ideal pointof a person A
Decreasing preference
MODÈLES DE PRÉFÉRENCES:
Le point idéal
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
68
(a)Subject Rank Orders
1 A>D>B>C>E2 D>A>E>C>B3 B>A>C>E>D
(b)
ILLUSTRATIVE VECTOR MODEL AND ISOPREFERENCE CURVES
Subject 3
Subject 1
Subject 2
AB
E
E1
Subject 1
Increasingpreference
Isopreferencelines
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
69
Illustration of multidimensional unfolding model with differencial weights. Subject I weights X1 and X2
equally, II weights X1 more than X2 , While III weights X2 more than X1. Isopreference contours are ellipses with axes parallel to coordinate axes, and lengths of axes proportional to reciprocal of square root of weights. In higher dimensions these would be ellipsoids or hyper-ellipsoids. Generalized Euclidean distance from "ideal point" defines preference. Order implied for three hypothetical subjects is I:ABCDE; II:CADBE; III:DEBAC.
X2
X1
B
II
III
C
EDD
IA
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
70
X1
X2
Stre
ngth
of
pref
eren
ce
Saddle-shaped preference function when one dimension (X1) has negative and other (X2)has positive weight.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
71
2. WHAT IS CONJOINT ANALYSIS?
A way to incorporate the structure of customer preferences into the new
product design process. It helps evaluate how customers make tradeoffs
between various product attributes (a decompositional approach).
The basic outputs of conjoint analysis are:
A numerical assessment of the relative importance each customers
attaches to attributes of a product set.
The value (utility) provided to each customer by each attribute option.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
72
USE OF CONJOINT ANALYSIS
Designing new products that enhance consumer utility.
Forecasting sales/market share of alternative product concepts.
Identifying market segments for which a given concept has high value.
Identifying the “best” concept for a target segment.
Pricing products/product bundles.
Product line management.
Positioning new products to different segments.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
73
Product Design: Conjoint Analysis
The approach derives customers’ utility values forattributes and attribute options based on customers’stated overall preferences for different bundles ofattributes. The following example shows Memoryand Price bundles.
PriceMemory $1,000 $1,500 $2,000
8 Mb 4 2 116 Mb 7 5 324 Mb 9 8 6
9 = Most preferred•••
1 = Least preferred
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
74
SIMPLIFIED PART-WORTH(UTILITY) CALCULATION
Price Part-Memory $1,000 $1,500 $2,000 Worth
8 Mb 4 2 1 7/3 2.316 Mb 7 5 3 15/3 5.024 Mb 9 8 6 23/3 7.7
20/3 15/3 10/3
Part-Worth: 6.7 5.0 3.3
9 = Most preferred•••
1 = Least preferred
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
75
How to Use inDesign/Tradeoff Evaluation
Example: 24 Mb vs 16 Mb = 7.7 – 5.0 = 2.7 units
$1,000 vs $1,500 = 6.7 – 5.0 = 1.7 units
So: ∆ 8 Mb is worth more than $500 to this customer.
2.7 ( ≅ ––– × (1,500 – 1,000) ≅ $795)
1.7
Can use to assess value to customer of non-product (service) attributes.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
76
ANOTHER EXAMPLE TO ILLUSTRATE THE CONCEPTS OF CONJOINT ANALYSIS:
DESIGNING A FROZEN PIZZA
Attributes Type of crust (3 types) Topping (4 varieties)
Type of cheese (3 types) Amount of cheese (3 levels)
Price (3 levels)
Crust Type of Cheese PricePan Romano $ 9.99
Thin Mixed cheese $ 8.99Thick Mozzeralla $ 7.99
Topping Amount of CheesePineapple 2 oz.Veggie 4 oz.Sausage 6 oz.Pepperoni
A total of 324 (3 × 4 × 3 × 3 × 3) different pizzas can be developed from these options!
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
77
DESIGNING A FROZEN PIZZA:A MORE COMPLETE DESIGN
Attributes Type of crust (3) Amount of meat (3) Types of peppers (3)
Type of cheese (3) Type of sauce (3) Presence of olives (2)
Amount of cheese (3) Amount of sauce (3) Presence of oil (2)
Type of meat (3) Presence of mushrooms (2) Price (3)
Prototypes81 prototype pizzas from 105,000 possible profiles.
Person Attributes Sex Household size Category usage
Age Favorite brand Region
Presence of teenagers
Study Approach Each respondent rates 3 of the 81 prototypes along with a “control”.
Likelihood of purchase, conditioned on price.
Appropriateness for various meals/snacks.
Appropriateness for various family members.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
78
EXAMPLE PAIRED COMPARISON
Aloha Meat-lover’sSpecial treat
Crust Pan Thick
Topping Pineapple Pepperoni
Type of cheese Mozzarella Mixed cheese
Amount of cheese 4 oz 6 oz
Price $8.99 $9.99
Which do you prefer?
Which one would you buy?
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
79
EXAMPLE RATINGS
Product ExampleBundle Type of Amount PreferenceNumber Crust Topping Cheese of Cheese Price Score
1 Pan Pineapple Romano 2 oz $9.99 02 Thin Pineapple Mixed 6 oz $8.99 433 Thick Pineapple Mozzarella 4 oz $8.99 534 Thin Pineapple Mixed 4 oz $7.99 565 Pan Veggie Mixed 4 oz $8.99 416 Thin Veggie Romano 4 oz $7.99 637 Thick Veggie Mixed 6 oz $9.99 388 Thin Veggie Mozzarella 2 oz $8.99 539 Thick Pepperoni Mozzarella 6 oz $7.99 68
10 Thin Pepperoni Mixed 2 oz $8.99 4611 Pan Pepperoni Romano 4 oz $8.99 8012 Thin Pepperoni Mixed 4 oz $9.99 5813 Pan Sausage Mixed 4 oz $8.99 6114 Thin Sausage Mozzarella 4 oz $9.99 5715 Thick Sausage Mixed 2 oz $7.99 8316 Thin Sausage Romano 6 oz $8.99 70
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
80
EXAMPLE COMPUTED PART-WORTH FOR ATTRIBUTES
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
81
EXAMPLE PART-WORTHS FOR ATTRIBUTE OPTIONS
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
82
CONJOINT COMPUTATIONS
m ki
U(P) = aij xiji=1 j=1
where:
P = a particular product/concept of interest,
U(P) = the utility associated with product P,
aij = Utility associated with the jth level (j = 1, 2, 3, . . . , ki) on the ith attribute (part-worth),
ki = number of levels of attribute i,
m = number of attributes, and
xij = 1 if the jth level of the ith attribute is present in product P,
0 otherwise.{
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
83
Example Market Share Computation(Frozen Pizza Example)
Market consists of three products and three consumers
Product
(P1) (P2) (P3) Aloha Meat-lover’s Veggie Special Treat Delite
Crust Pan Thick ThinTopping Pineapple Pepperoni Veggie
Type of cheese Mozzarella Mixed cheese RomanoAmt. of cheese 4 oz. 6 oz. 2 oz.Price $8.99 $9.99 $7.99
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
84
Market Share Forecast
The relevant market consists of products P1, P2, . . . , PN. Someof theses may be existing products and, others concepts beingevaluated.
Each consumer will prefer to buy the product with the highestutility among those available.
Then forecasted market share for products Pi is given by:
K Consumers who prefer iMS (Pi) = ––––––––––––––––
K=1 K
where K is the number of consumers who participated in thestudy.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
85
EXAMPLE MARKET SHARE COMPUTATION (FROZEN PIZZA EXAMPLE)
Consumers’ Part-WorthsC1 C2 C3
Base 1.3 2.4 –3.2Thin 0.2 0.5 1.0Thick 0.4 0.75 1.1Veggie 0.5 0.6 1.2Sausage 0.1 0.2 –0.2Pepperoni 1.0 0.3 –0.9Mixed cheese 1.5 0.3 –0.3Mozzarella 0.5 1.2 –0.14 oz. 1.5 2.1 –0.26 oz. 3.0 1.5 –0.3$8.99 –0.5 –1.2 –0.1$9.99 –3.0 –2.5 –0.3
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
86
Example Market Share Computation(Frozen Pizza Example)
Computed Utility for Products Customer P1 P2 P3
C1 2.8 4.2 2.0C2 4.5 2.75 3.5C3 –3.6 –3.9 –1.0
Infrequently purchased products:Consumers only buy the brand with the highest utility. Then, themarket share for each product is 1/3.
Frequently purchased products:Example: If consumers buy their most preferred brand 80% of thetimes, and their second most preferred brand 20% of the times,then the market shares for the 3 products are:
P1: 6/15 P2: 4/15 P3: 5/15
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
87
Translating Utility (Preference)to Choice Probabilities
Maximum utility rule (described earlier)
uij Share of preference rule pij = –––––
uij j
euij
Logit choice rule pij = ––––– euij
j
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
88
Translating Choice Probabilitiesinto Market Shares
Describe competitive set
Assign individual weights if any
Compute market share
wi pijimj = ––––––––––
wi pijj i
mj: market share of product jwi: weights assigned to individual i
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
89
Situations Where Conjoint Applications Might Be Valuable
The new concept involves important tradeoffs affecting design, production, marketing, or other operational variables.
Product/service is realistically decomposable into a set of basic attributes.
Product/service choice tends to be high involvement.
Factorial combinations of basic attribute levels are believable.
Desirable new-product alternatives can be synthesized from basic alternatives.
Product/service alternatives can be realistically described, either verbally or pictorially. (Otherwise, actual product formulations should be considered).
Perceptions of hypothetical combinations are reasonably homogeneous across members of the target group.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
90
Stage 1—Designing the conjoint study:
Step 1.1: Select attributes relevant to the product or service category,
Step 1.2: Select levels for each attribute, andStep 1.3: Develop the product bundles to be evaluated.
Stage 2—Obtaining data from a sample of respondents:
Step 2.1: Design a data-collection procedure, andStep 2.2: Select a computation method for obtaining part-worth
functions.
Stage 3—Evaluating product design options:
Step 3.1: Segment customers based on their part-worth functions,Step 3.2: Design market simulations, andStep 3.3: Select choice rule.
CONJOINT STUDY
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
91
SOME COMMERCIAL APPLICATIONS OF CONJOINT ANALYSIS
Consumer Industrial/Business
Non-Durables Goods Other Products
1. Bar soaps 1. Copying machines 1. Automotive styling2. Hair shampoos 2. Printing equipment 2. Automobile tires3. Carpet cleaners 3. Fax machines 3. Car batteries4. Synthetic-fiber garments 4. Data transmission 4. Ethical drugs5. Gasoline pricing 5. Lap top computer 5. Employee benefit6. Pantyhose 6. Job offers to MBA’s package
Financial Services Transportation Other Services
1. Branch bank services 1. Air Canada 1. Car rental agencies2. Auto insurance policies 2. IATA 2. Telephone service pricing3. Health insurance policies 3. American Airlines 3. Hotels4. Credit card features 4. Canadian National Railway 4. Medical laboratories5. Consumer discount card 5. Amtrak 5. Employment agencies
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
92
Average-subject Scale Values of Menu Items for the A-E-D-P Task
AppetizersUtility
EntreesUtility
DessertsUtility
PriceUtility
2.0
1.6
1.2
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
-1.6
-2.0
(1) ShrimpCocktail
(4) FreshFruit Cup
(2)Tomato Juice
(3) Onion Soup(5) Crabmeat
Cocktail
(1) Filet Mignon
(4) Roast Beef
(2) Lobster Tails
(3)Roast Chicken
(5) Roast Pork
(2) Apple Pie
(4) Ice Cream
(5) AssortedCheeses
(1)Jello(3) Pudding
(1) $3.50
(2) $4.25
(3) $5.00
(4) $5.75
(5) $6.00
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
93
Tests de concept: mesures quantitatives auprès du consommateur:
positionnement physique et psychologique
► Macrosegmentation ( besoins-bénéfices recherchés ): produit-marché
► Microsegmentation: description clientèle par critères généraux
objectifs de comportement, socio-économiques et démographiques
• Analyse des idées retenues (suite de la p86)
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
94
SYSTÈME D’ANALYSE DE MICROSEGMENTATION DES MARCHÉS
1- Identification des caractéristiques de comportement pertinentes au produit et à sonusage, ainsi qu’aux décisions qui concernent le marketing-mix;
2- Sélection de méthodes quantitatives qui permettent de mesurer les caractéristiques de comportement qui différencient les consommateurs;
3- Application des outils de mesure à un échantillon représentatif de consommateurs,regroupement de ces derniers sur base des caractéristiques analysées, etévaluation de l’importance relative des groupes formés pour la rentabilitéde la firme;
4- Description des groupes à l’aide de variables aisément observables dans lapopulation totale;
5- Ajustement de la stratégie commerciale aux différents segments de consommateurs.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
95
Consumer Industrial
Segmentation Needs, wants benefits, Needs, wants benefits, solutions toBases solutions to problems, problems, usage situation, usage rate,
usage situation, usage rate. size*, industrial*.
Descriptors Age, income, marital status, Industry, size, location, currentDemographics family type & size, supplier(s), technology utilization,
gender, social class, etc. etc.Psychographics Lifestyle, values, & Personality characteristics of
personality characteristics. decision makers.Behavior Use occasions, usage level, Use occasions, usage level,
complementary & complementary & substitutesubstitute products used, products used, brand loyalty, orderbrand loyalty, etc. size, applications, etc.
Decision Making Individual or group Formalization of purchasing(family) choice, low or high procedures, size & characteristicsinvolvement purchase, of decision making group, use ofattitudes and knowledge outside consultants, purchasingabout product class, price criteria, (de)centralizing buying,sensitivity, etc. price sensitivity, switching costs, etc.
Media Patterns Level of use, types of Level of use, types of media used,media used, times of use, time of use, patronage at trade shows,etc. receptivity of sales people, etc.
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
96
Échantillontotal représen-tatif de lapopulationbelge 4500ménagesMoyenne de laconsommationmensuelle parménage (C.M)990 grammes
Ménages nonéquipés d'1 ré-frigérateur, d'1congélateur
C.M. 402
Habitat nonurbain
C.M. 17
Instruction de la femme non uni-versitaire
C.M. 108
+ de 3 enfantsdans le ménage
C.M.676
Revenu an-nuel duménage >450.000 F.B
C.M. 984
Règles d'interruption appliquées parle programme (données techniques qui n'influencent en rien l'interprétation de l'arbre)1- taille d'échantillon trop réduite.2- segment contenant moins de 5% de la
dispersion totale originelle.3- nouvelle dichotomie expliquerait moins de
5% de la variance.
Ménageséquipés d'1 re-frigérateur, d'1congélateur
C.M. 1456
Habitat urbainC.M. 612
La femme tra-vaille exclusi-vement au foyer
C.M.1170
La femme tra-vaille au dehors dufoyer
C.M. 2417
Instruction de lafemmeuniversitaireC.M. 1550
Région sud dela Belgique
C.M. 700
Bruxelles etrégion nord dela Belgique
C.M. 1284
La femme estagée de +de 40 ans
C.M. 1170
La femme estagée de 40 anset moins
C.M. 2922
3 enfants etmoins dansle ménageC.M. 1488
3 enfants etmoins dansle ménageC.M. 1869
+ de 3 enfantsdans leménageC.M. 3714
Revenuannuel duménage <450.000 F.BC.M. 1800
44.2%
55.8%
15.6%
28.6%
18.6%
10.0%
43.0%
12.8%3.7%
9.1%
3.9%
5.2%
8.7%
25.9%
8.4
34.6%
9.9%
16.0%
2
2
22
3
3
3
1
1
1
Segmentation socioéconomiquedes acheteurs de produitssurgelés (résultats fictifs)
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
97
Tests de concept: mesures quantitatives auprès du consommateur:positionnement physique et psychologique
► Choix: évaluation et positionnement volontariste après consultationR & D, ingénierie, production et marketing
• Analyse des idées retenues (suite et fin)
Prévision du comportement du marché:
ventes potentielles et part de marché
► Projection des intentions d’achat (sur un horizon fixé)
► Transformation du classement des préférences
► L’analyse logit
►Modèle de développement des ventes: facteurs de correction pourconnaissance du produit (awareness), distribution physique(availability) et dynamique de l’apprentissage (trial and repeat purchase).
P a a t rwi
N
v i i==
1
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
98
Figure 1Automobiles: 6 month intentions
Automobiles: 12 month intentionsFigure 2
Pur
chas
e pr
obab
ilit
yP
urch
ase
prob
abil
ity
1.0
0 1.0
1.0
1.0
0
Figure 3
Figure 4
Appliances: 12 month intentions
Appliances: 24 month intentions
Pur
chas
e pr
obab
ilit
yP
urch
ase
prob
abil
ity
1.0
1.0
1.0
1.00
0PR
OJE
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tés
(Mo
rris
on
)
Valeur sur l ’échelle de probabilité
Val
eur
réel
le a
pos
teri
ori
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
99
► Transformation du classement des préférences Probabilités associées au 1er choix: (t1)
Probabilités associées au 2ième choix: (t2)
Probabilités associées au 3ième choix: (t3)
La part de marché projetée = {[ (% de l ’échantillon ayant classé le concept en 1ière position) . t1] + [(%…en 2ième position). t2] + …}
Les probabilités (ti) sont déterminées de façon empirique.
► Projection des intentions d ’achat• J ’achèterai certainement …..90 %• J ’achèterai probablement ….40 %• J ’achèterai peut-être………..10 %
Exemple du modèle de probabilités de Morrison: Pensez-vous que vous adopterez …
Certain (99 sur 100) _
Presque certain (9 sur 10) _
Très probable (8 sur 10) _
Aucune chance (0,1 sur 10) _…..
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
100
► Analyse Logit
Supposons que l ’on ait des préférences qui résultent de la pondération d ’attributs orthogonaux (comme dans l ’analyse conjointe), la transformation qui précède apparaît alors comme grossière. La solution réside alors dans le modèle logit multinomial.
Multinomial logit model to represent “probability of choice.” The individual’s probability of choosing brand 1 is:
eA1
Pi1 = –––– eAj
j
where Aj = wk bijkk
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
101
Implications du modèle logit ...
Marginal Impact of a Marketing
Action
Probability of Choosing the Alternative
0.0 0.5 1.0
Low
High
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
102
Attribute Ratings per Store
ParkingStore Variety Quality for Money Value
1 0.7 0.5 0.7 0.7
2 0.3 0.4 0.2 0.8
3 0.6 0.8 0.7 0.4
4 (new) 0.6 0.4 0.8 0.5
ImportanceWeight 2.0 1.7 1.3 2.2
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
103
Shares per Store
(a) (b) (c) (d) (e)Share Share
estimate estimatewithout with Draw
Store Ai = wk bjk eiA new store new store (c)–(d)
1 4.70 109.9 0.512 0.407 0.105
2 3.30 27.1 0.126 0.100 0.026
3 4.35 77.5 0.362 0.287 0.075
4 4.02 55.7 0.206
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
104
• Vecteur opérationnel du marketing mix
Technologie du nouveau produit: caractéristiques physiques qui
le rapprochent le plus possible du CBP (Core Benefit Proposition)
Prix initial, publicité distribution en synergie ( symbiose, compatibles )
avec le CBP ( le positionnement psychologique souhaité )
PARTIE 4 : TESTS DE CONCEPT DES NOUVEAUX PRODUITS
105
PARTIE 5
PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS
DE MARCHÉSDMNPp. 299 à 357p. 385 à 422 p. 449 à 528
106
PRÉ-TESTS ET TESTS DU NOUVEAU PRODUIT
• Pré-tests CLAYCAMP and LIDDY ( 1969 )
jugement et expérience acquise pour la classe de produit
ESKIN and MALEC ( 1976 )
mesure de premier essai et de ré-achat
BURGER ( 1972 ): COMP
modèle de changement des attitudes
SILK and URBAN ( 1978 ): ASSESSOR
convergence des mesures de premier essai et de ré-achat et de celles de
changement des attitudes ( préférences )
P a a t rwi
N
v i i==
1
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
107
OVERVIEW OF ASSESSOR MODELING PROCEDURE
Management Input(Positioning Strategy)
(Marketing Plan)
ReconcileOutputs
Draw &Cannibalization
Estimates DiagnosticsUnit Sales
Volume
Preference Model
Trial &Repeat Model
Brand Share Prediction
Consumer Research Input(Laboratory Measures)(Post-Usage Measures)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
108
ENVIRONNEMENT EXPÉRIMENTAL D'ASSESSOR
Plan d'expérience
O1
Méthode Informations recueillies
• Interview personnel • Appartenance au marché cible
O2 • Questionnaire auto-administré • Ensemble évoqué• Ensemble actif
- Perceptions- Préférences- Taux d'utilisation
• Dernière marque achetée
X1 • Exposition à la publicité(nouveau produit et autres produits de la classe)
O3 • Questionnaire auto-administré • Perception du nouveau produit après exposition à la publicité
• Préférences pour les marques actives et le nouveau produit
X2 • Expérience contrôlée d'achat(PLV du nouveau produit et des
autres produits de la classe)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
109
Plan d'expérience
O4
Méthode Informations recueillies
• Achat dans la classe• Achat du nouveau produit
X3
O5
• Observation du comportement d'achat
• Essai forcé du produit(échantillonnage)
• Interview téléphonique • Ensemble actif + nouveau produit- Perceptions- Préférences- Taux d'utilisation
• Intentions de ré-achat
ENVIRONNEMENT EXPÉRIMENTAL D'ASSESSOR(Suite)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
110
1. TRIAL/REPEAT MODEL
Market share for new product
Mn = T ×××× R ×××× W
where:
T = long-run cumulative trial rate (estimated from measurement at O4)
R = long-run repeat rate (estimated from measurements at O5)
W = relative usage rate, with w = 1 being the average market usage rate.
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
111
• Trial Model
T = FKD + CU – (FKD) ×××× (CU)
where:
F = long-run probability of trial given 100% awareness and 100% distribution (from O4)
K = long-run probability of awareness (from managerial judgment)
D = long-run probability of product availability where target segment shops (managerial judgment and experience)
C = probability of consumer receiving sample (Managerial judgment)
U = probability that consumer who receives a product will use it (from managerial judgment and past experience)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
112
• Repeat Model
Obtained as long-run equilibrium of the switching matrix estimated from (O2 and O5):
Time (t+1)New Other
New p(nn) p(no)Time t
Other p(on) p(oo)
p(.) are probabilities of switching where
p(nn) + p(no) = 1.0; p(on) + p(oo) = 1.0
Long-run repeat given by:p(on)
r = ––––––––––––––1 + p(on) – p(nn)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
113
• Modèle de premier achat et d ’achat répété
Market Share Due to Advertising
•Max trial withunlimited Ad•Ad$ for 50%max. trial•Actual Ad $
•Max awarenesswith unlimited Ad•Ad $ for 50%max. awareness•Actual Ad $
% buying brand in simulated shopping
Awarenessestimate
Distributionestimate (Agree)
Switchback rate ofnon-purchasers
Repurchase rateof simulation purchasers
% making first purchaseGIVEN awareness &
availability0.23
Prob. of awareness0.70
Prob. of availability0.85
Prob. of switchingTO brand
0.16
Prob. of repurchaseof brand
0.60
% making first purchase due to
advertising0.137
Retention rateGIVEN trial
for ad purchasers0.286
Response Mode Manual Mode
Long-termmarket share
from advertising0.039
Source: Thomas Burnham, University of Texas at Austin
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
114
Market Share Due to Sampling
Samplingcoverage (%) 0.503
% Delivered 0.90
% of those deliveredhitting target 0.80
Simulation sampleuse
Switchback rate of non-purchasers
Repurchase rate ofsimulation
non-purchasers
Prob. of switchingTO brand
0.16
Prob. of repurchaseof brand
0.427
Long-termmarket share
from sampling0.02
% hitting target that get used
0.60
Retention rate GIVEN trial
for sample receivers0.218
Correction for sampling/adoverlap (take out those whotried sampling, but would
have tried due to ad)0.035
Market share tryingsamples0.251
Source: Thomas Burnham, University of Texas at Austin
• Modèle de premier achat et d ’achat répété
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
115
2. Preference Model:
where:
Vij = Preference rating from product j by participant i
Lij = Probability that participant i will purchase product j
Ri = Products that participant i will consider for purchase (Relevant set)
b = An index which determines how strongly preference for a product will translate to choice of that product (typical range: 1.5–3.0)
(Vij)b
Lij = ––––––––Ri
(Vik)b
k=1
• Purchase Probabilities Before New Product Use
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
116
• Purchase Probabilities After New Product Use
where:
L´in = Choice probability of product n after participant i has had an opportunity to try the new product
b = index obtained earlier
Then, market share for new product:
L´inMn = En –––
I N
n = index for new product
En = proportion of participants who include new product in their relevant sets
N = number of respondents
(V in)b
L´in = –––––––––––––––––Ri
(Vin)b + (V ’ik)b
k=1
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
117
3. ESTIMATING CANNIBALIZATION AND DRAW
Partition the group of participants into two: those who include new product in their consideration sets, and those who don’t. The weighted pre- and post-market shares are then given by:
LijMj = –––
I N
L´ij LijM´j = En ––– + (1 – En)–––
I N I N
Then the market share drawn by the new product from each of the existing products is given by:
Dj = Mj – M´j
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
118
Mn = T ×××× R ×××× W
L´inMn = En –––
I N
4. ÉQUIVALENCE STRUCTURELLE DES DEUX MODÈLES:
Sans être identiques, l ’ensemble « pertinent » et l ’essai sont opérationnellement très similaires dans le contexte présent.
Les deux termes sont des moyennes de probabilités conditionnelles ou des parts d ’achats répétés.
Modèle individuel d ’ordre zéro (modèle multinomial).
Processus markovien agrégé du 1er ordre (seule la connaissance du dernier choix suffit pour prévoir le suivant).
Dans la pratique, il est malaisé de distinguer entre ces deux approches.
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
119
EXEMPLE: SCORES DE PRÉFÉRENCE
Vij (Pre-use) V´ij (Post-use)
Customer B1 B2 B3 B4 B1 B2 B3 B4 New Product
1 0.1 0.0 4.9 3.7 0.1 0.0 2.6 1.7 0.2
2 1.5 0.7 3.0 0.0 1.6 0.6 0.6 0.0 3.1
3 2.5 2.9 0.0 0.0 2.3 1.4 0.0 0.0 2.3
4 3.1 3.4 0.0 0.0 3.3 3.4 0.0 0.0 0.7
5 0.0 1.3 0.0 0.0 0.0 1.2 0.0 0.0 0.0
6 4.1 0.0 0.0 0.0 4.3 0.0 0.0 0.0 2.1
7 0.4 2.1 0.0 2.9 0.4 2.1 0.0 1.6 0.1
8 0.6 0.2 0.0 0.0 0.6 0.2 0.0 0.0 5.0
9 4.8 2.4 0.0 0.0 5.0 2.2 0.0 0.0 0.3
10 0.7 0.0 4.9 0.0 0.7 0.0 3.4 0.0 0.9
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
120
Choice Probabilities
Lij (Pre-use) L´ij (Post-use)Customer B1 B2 B3 B4 B1 B2 B3 B4 New Product
1 0.00 0.00 0.63 0.37 0.00 0.00 0.69 0.31 0.002 0.20 0.05 0.75 0.00 0.21 0.03 0.03 0.00 0.733 0.43 0.57 0.00 0.00 0.42 0.16 0.00 0.00 0.424 0.46 0.54 0.00 0.00 0.47 0.50 0.00 0.00 0.035 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.006 1.00 0.00 0.00 0.00 0.80 0.00 0.00 0.00 0.207 0.01 0.35 0.00 0.64 0.03 0.61 0.00 0.36 0.008 0.89 0.11 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.989 0.79 0.21 0.00 0.00 0.82 0.18 0.00 0.00 0.00
10 0.02 0.00 0.98 0.00 0.04 0.00 0.89 0.00 0.07
Unweighted market share (%) 38.0 28.3 23.6 10.1 28.1 24.8 16.1 6.7 24.3New product’s draw from each brand (Unweighted %) 9.9 3.5 7.5 3.4New product’s draw from each brand (Weighted by E
n in %) 2.0 0.7 1.5 0.7
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
121
SYNTHÈSE DU MODÈLE DE PRÉFÉRENCE D ’ASSESSOR:
Source: Thomas Burnham, University of Texas at Austin
Pre-use constantsum evaluations
Post-use constantsum evaluations
Cumulative trialfrom ad
(T&R model)0.137
Beta (B) forchoice model
Pre-entry market shares
Post-entry marketshares (assuming
consideration0.274
Weighted post entry
market shares0.038
Pre-use preferenceratings
Pre-use choices
Post-use preferenceratings
Proportion of consumers whoconsider product
0.137 Draw &cannibalization
calculations
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
122
DIAGRAMMES DE LA PART DE MARCHÉ PRÉDITE PAR ASSESSOR ET DES RÉSULTATS FINANCIERS
(JOHNSON WAX CORPORATION)
Market share0.059
Market size60M
Sales per person$5
JWCfactory sales
16.7
Average unit margin
0.541
Ad/samplingexpense4.5/3.5
Net contribution
JWCfactory sales
16.7
Industry averagesales $ for
market share17.7
JWCfactory sales
Frequency of usedifferences
0.9
Unit-dollar adjustment
0.94
Price differences1.04
Returnon sales
Source: Thomas Burnham, University of Texas at Austin
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
123
Predicted and Observed MarketShares for ASSESSOR
Deviation Deviation Product Description Initial Adjusted Actual (Initial – (Adjusted – Actual) Actual)
Deodorant 13.3 11.0 10.4 2.9 0.6Antacid 9.6 10.0 10.5 –0.9 –0.5Shampoo 3.0 3.0 3.2 –0.2 –0.2Shampoo 1.8 1.8 1.9 –0.1 –0.1Cleaner 12.0 12.0 12.5 –0.5 –0.5Pet Food 17.0 21.0 22.0 –5.0 –1.0Analgesic 3.0 3.0 2.0 1.0 1.0Cereal 8.0 4.3 4.2 3.8 0.1Shampoo 15.6 15.6 15.6 0.0 0.0Juice Drink 4.9 4.9 5.0 –0.1 –0.1Frozen Food 2.0 2.0 2.2 –0.2 –0.2Cereal 9.0 7.9 7.2 1.8 0.7Etc. ... ... ... ... ...
Average 7.9 7.5 7.3 0.6 0.2Average Absolute Deviation — — — 1.5 0.6Standard Deviation of Differences — — — 2.0 1.0
* Après ajustement éventuel du programme marketing suite au pré-test.
*
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
124
PERFORMANCES D ’ASSESSOR
Le taux de succès des nouveaux produits qui sont pré-testés avec ASSESSOR
est de 66 % (comparé à 35 % pour ceux qui ne sont pas pré-testés).
Seulement 3,8 % des produits lancés après un échec au pré-test
d ’ASSESSOR réussissent au plan national .
Dans une étude de 44 produits nouveaux pré-testés avec ASSESSOR, la part
de marché moyenne prévue était de 7,77 % alors que la part de marché réelle
moyenne s ’est avérée de 7,16 % avec un écart-type de 1,99. La corrélation
entre prévisions et réalisations était de 0,95.
Le profit additionnel moyen associé avec l ’utilisation d ’ASSESSOR est de
11,7 millions de $ US (coût du pré-test: 50.000 $ US).
Pour les firmes qui utilisent à la fois le pré-test et le test de marché
traditionnel, le profit additionnel moyen est encore de 300.000 $ US en
utilisant ASSESSOR.
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
125
• TESTS DE MARCHÉ
Analyse de la décision de tester ou non: Théorème de Bayes et
arborescence (les arbres de décision)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
126
• TESTS DE MARCHÉ
ENSEMBLE DES CHOIX
ANALYSE A PRIORI
DÉCISION DIFFÉRÉE
ANALYSE PRÉPOSTÉRIEURE(BAYES)
DÉCISION A POSTERIORI
PRISE DEDÉCISION
IMMÉDIATE
ANALYSE DE LA DÉCISION
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
127
États de la nature (Ej)
Lignes d'action (Ai) E1 E2 Ej En
P1(E1) P2(E2) Pj(Ej) Pn(En)
A = ligne d'action (pari)E = état de la nature (événement)V = conséquence (enjeu)
MIO de Systèmes 1- d'analyse2- de prévision3- d'évaluation4- de préférence
A1
A2
V(A1E1) V(A1E2) V(A1Ej) V(A1En)
V(A2E1) V(A2E2) V(A2Ej) V(A2En)
Ai V(AiE1) V(AiE2) V(AiEj) V(AiEn)
Am V(AmE1) V(AmE2) V(AmEj) V(AmEn)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
128PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
129
Introduce
0,6 S
0,4 F
EV = $1,4 million$4 million
-$2,5 million
.64 Pos
Introduce
Introduce
0,75 S $4 million
$4 million
-$2,5 million
-$2,5 million
$0
$0
$0
.36 Neg
Concepttest
Do notIntroduce
Do notIntroduce
EV = $0
EV = $2,375 million
EV = 1,52 million
Do notIntroduce
0,25 F
0,33 S
0,67 FEV = -$0,5 million
EV = $2,375 million
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
130
Procédures:
► Villes "représentatives" du pays
(ex. U.S. Peoria, Il. & Syracuse, NY)
► Expérimentation
►Modèles de comportement
Méthodes d'analyse:
► Projection des données de panel
►Macro- flux: ex. SPRINTER I, II et III
► GO/ ON/ NO
• TESTS DE MARCHÉ (suite et fin)
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
131
MODÈLE DE MACRO-FLUX À 3 ÉTATS
Une étude de marché permet de prévoir le nombre de consommateurs dans chacun des étatspour les trois premières périodes:
Période Réservoir initial Conscients UtilisateursS1 S2 S3
1 1200 400 02 900 500 2003 725 475 400
? f1, f2 et f3
Réservoirinitial
S1
UtilisateursS3
Conscients de l'existencedu produit
S2
f1f2
f3
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
132
Solution
n12 = 900 = 1200(1- f1) + 0. f3
n22 = 500 = 1200. f1 + 400(1- f2)n32 = 200 = 400. f2 + 0. (1- f3)
n13 = 725 = 900(1- f1) + 200. f3
n23 = 475 = 900. f1 + 500(1- f2)n33 = 400 = 500. f2 + 200(1- f3)
725 = 675 + 200. f3
f3 = 50/200 = 0,25
900 = 1200 - 1200. f1
f1 = (1200 - 900)/1200 = 0,25
500 = 300 + 400(1- f2)f2 = 200/400 = 0,50
PARTIE 5 : PRÉ-TESTS DE PRODUITS ET TESTS DE MARCHÉS
133
PARTIE 6
SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
134
PART DE MARCHÉ ET ORDRE D ’ENTRÉE
Kalyanaram, Robinson et Urban (Marketing Science, 1995)
• Pour les biens de consommation et industriels à maturité, il y a une relation
négative entre l ’ordre d ’entrée et la part de marché.
• Pour ces mêmes biens, les avantages d ’une entrée précoce en termes de
part de marché s ’estompent lentement avec le temps.
• Pour les biens de consommation courante, la relation suivante donne une
bonne approximation de la part de marché:
nMS
MS n 1
1= où n = ordre d ’entrée.
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
135
Yoon et Lilien (Product Innovation Management, 1985)trouvent les relations suivantes pour les nouveaux produits industriels en distinguant les reformulations des percées technologiques:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
0
10
20
30
40
50
60
Entry Delay Time (in months)
First Year Market Share
Original
Reformulated
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
136
MODÉLISATION DE LA DIFFUSION DE L ’INNOVATION
Fixed Population Size
Imitators
Timing of Purchases byInnovators
Timing of Purchases byImitators
Pattern of Sales Growthof New Product
InnovatorsInfluenceImitators
Innovators
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
137
Sales Growth Model for Durables(The Bass Diffusion Model)
St = p × Remaining + q × Adopters ×Potential Remaining Potential
Innovation Imitation Effect Effect
where:
St = sales at time t
p = “coefficient of innovation”
q = “coefficient of imitation”
# Adopters = S0 + S1 + • • • + St–1
Remaining = Total Potential – # AdoptersPotential
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
138
Q p Q Q rQ
QQ Q p r
Q
QQ Qt t
T
T
T
T= − + − = + −( ) ( )( ) ( )( )
BASS’ MODEL
Q
Q
Q
r
p
t
T
= number of adopters at time t
= ultimate numbers of adopters
= cumulative number of adopters to date
= effect of each adopter on each nonadopter (imitation rate)
= individual conversion ratio in the absence of adopters’ influence (innovation rate)
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
139
Actual sales and predicted sales for room air conditioners (Bass model)
Sal
es (
thou
sand
s)
Actual
Predicted
Year
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
140
ADOPTION PROBABILITY OVER TIME
Time (t)
Cumulative Probability of
Adoption up to Time t
F(t)
Introduction of product
(a)
Time (t)
Density Function: Likelihood of
Adoption at Time t
f(t) = d(F(t))dt
(b)
1.0
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
141
NUMBER OF CELLULAR SUBSCRIBERS
Source: Cellular Telecommunication Industry Association
9,000,000
1983 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1,000,000
5,000,000
Years Since Introduction
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
142
PARAMETERS OF THE BASS MODEL IN SEVERAL PRODUCT CATEGORIES
Innovation ImitationProduct/ parameter parameter
Technology (p) (q)
B&W TV 0.028 0.25Color TV 0.005 0.84Air conditioners 0.010 0.42Clothes dryers 0.017 0.36Water softeners 0.018 0.30Record players 0.025 0.65Cellular telephones 0.004 1.76Steam irons 0.029 0.33Motels 0.007 0.36McDonalds fast food 0.018 0.54Hybrid corn 0.039 1.01Electric blankets 0.006 0.24
A study by Sultan, Farley, and Lehmann in 1990 suggests an average value of 0.03 for p and an average value of 0.38 for q.
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
143
HYPOTHÈSES DU MODÈLE DE BASS
Diffusion process is binary (consumer either adopts, or waits to adopt)
Constant maximum potential number of buyers (N)
Eventually, all N will buy the product
No repeat purchase, or replacement purchase
The impact of the word-of-mouth is independent of adoption time
Innovation is considered independent of substitutes
The marketing strategies supporting the innovation are not explicitly included
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
144
SPÉCIFICATION TECHNIQUE DU MODÈLE DE BASS
The Bass Model proposes that the likelihood that someone in the population will purchase a new product at a particular time t given that she has not already purchased the product until then, is summarized by the following mathematical.
Formulation
Let:
L(t): Likelihood of purchase at t, given that consumer has not purchased until tf(t): Instantaneous likelihood of purchase at time t
F(t): Cumulative probability that a consumer would buy the product bytime t
Once f(t) is specified, then F(t) is simply the cumulative distribution of f(t), and from Bayes Theorem, it follows that:
L(t) = f(t)/[1–F(t)] (1)
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
145
The Bass model proposes that L(t) is a linear function:
qL(t) = p + –– N(t) (2)
N
where
p = Coefficient of innovation (or coefficient of external influence)q = Coefficient of imitation (or coefficient of internal influence)
N(t) = Total number of adopters of the product up to time tN = Total number of potential buyers of the new product
Then the number of customers who will purchase the product at time t is equal to Nf(t) . From (1), it then follows that:
qNf(t) = [ p + –– N(t)][1 – N(t)] (3)
N
Nf(t) may be interpreted as the number of buyers of the product at time t [ = (t)]. Likewise, NF(t ) is equal to the cumulative number of buyers of the product up to time t [ = N(t)].
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
146
Noting that [n(t) = Nf(t)] is equal to the number of buyers at time t, and [N(t) = NF(t)] is equal to the cumulative number of buyers until time t, we get from (2):
qNf(t) = [ p + –– N(t)][1 – N(t)] (3)
N
After simplification, this gives the basic diffusion equation for predicting new product sales:
qn (t) = pN + (q – p) [N(t)] – –– [N(t)]2 (4)
N
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
147
=
t
dttntN0
)()(dt
dNtn =)(
+
+=
+−
+−
2)(
)(2
)1(
)()(
tqp
tqp
pq
e
p
qpNtn
But N(t) is just cumulative sales, thus
and
And this equation can be rewritten as a differential equation. Solving this equation with boundary condition N(0) = 0 yields:
To obtain the maximum sales we differentiate n(t) and set the derivative to zero.
_
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
148
If q > p (interior solution), then the maximum sales are given by:
at time:
q
qpNtn
4
)(*)(
2+=
p
q
qpt ln
1*
+=
(5)
(6)
_
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
149
ESTIMATION DES PARAMÈTRES PAR RÉGRESSION NON-LINÉAIRE
An equivalent way to represent N(t) in the Bass model is the following equation:
qn(t) = p + –– N(t–1) [N – N(t–1)]
N
Given four or more values of N(t) we can estimate the three parameters of the above equation to minimize the sum of squared deviations.
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
150
The discretized version of the Bass model is obtained from (4):
n(t) = a + bN(t–1) + cN 2(t–1)
a, b, and c may be determined from ordinary least squares regression. The values of the model parameters are then obtained as follows:
–b – b2 – 4acN = ––––––––––––––
2c
ap = ––
N
q = p + b
To be consistent with the model, N > 0, b 0, and c < 0.≥
ESTIMATION DES PARAMÈTRES PAR RÉGRESSION NON-LINÉAIRE
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
151
CumulativeQuarter Sales Sales
Market Size = 16,000(At Start Price) 0 0 0
1 160 160Innovation Rate = 0.01 4 425 1,118
(Parameter p) 8 1,234 4,67812 1,646 11,166
Imitation Rate = 0.41 16 555 15,106(Parameter q) 20 78 15,890
24 9 15,987Initial Price = $400 28 1 15,999
32 0 16,000Final Price = $400 36 0 16,000
Example computations
n(t) = pN + (q–p) N(t–1) – qN(t–1) 2/N
Sales in Quarter 1 = 0.01 × 16,000 + (0.41–0.01) × 0 – (0.41/16,000) × (0)2 = 160Sales in Quarter 2 = 0.01 × 16,000 + (0.40) × 160 – (0.41/16,000) × (160)2 = 223.35
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
PRÉVISIONS DES VENTES POUR UNE UNITÉ DE CONTRÔLE DE TEMPÉRATURE
152
FACTEURS QUI INFLUENCENT LE TAUX DE DIFFUSION:
Product-related High relative advantage over existing products
High degree of compatibility with existing approaches
Low complexity
Can be tried on a limited basis
Benefits are observable
Market-related Type of innovation adoption decision (eg, does it involve switching from familiar way of doing things?)
Communication channels used
Nature of “links” among market participants
Nature and effect of promotional efforts
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
153
EXTENSIONS DU MODÈLE DE BASS DE BASE:
Varying market potential
As a function of product price, reduction in uncertainty in product performance, and growth in population, and increases in retail outlets.
Incorporation of marketing variables
Coefficient of innovation (p) as a function of advertisingp(t) = a + b ln A(t).
Effects of price and detailing.
Incorporating repeat purchases
Multi-stage diffusion process
Awareness Interest Adoption Word of mouth
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
154
Life Cycle Forecasting
John R. Hauser ’sApplying MarketingManagement: FourPC SimulationsThe Scientific Press, 1986
PARTIE 6 : SUIVI DU LANCEMENT ET PRÉVISIONS
IntranetFichier « Applying Marketing Management (Defender) »
155
PARTIE 7
ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETINGDMNPp. 357 à 384p. 424 à 448 p. 529 à 599
156
Choix du prix:
Juste prix: ► Impératifs de rentabilité de l’entreprise
► Capacité d’achat des consommateurs
► Répercussion de la qualité présumée
► Nécessité de rester compétitif
Stratégie d’écrémage et de pénétration (plus stratégies intermédiaires)
Évaluation de ce que le consommateur est prêt à payer
ex. Modèle de DuPont pour marketing industriel
► Calcul des bénéfices que retirent les consommateurs
► Répercussion d’une partie des économies sur le prix de vente
Analyse comparative avec produits substituts: prix basé sur la supériorité
du produit (avantage différentiel) - tests de concept et de produit (calcul
du prix psychologique)
PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
ÉLABORATION DU PROGRAMME MARKETING
157
Choix du prix (suite):
Concurrence: barrière à l’entrée (pénétration)
Compatibilité avec les autres éléments du marketing mix
(promotion, distribution, image de prestige, etc.)
Analyse de la rentabilité du projet
CAS MOODYTEX: prix de vente optimum après la correction des élasticités
croisée et de réaction
► Théorème de DORFMAN - STEINER
conditions d’application (monopole, profit à court terme)
► Règle générale de partition des élasticités (situation d’oligopole)
► Analyse dynamique de l’effet prix
PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
ÉLABORATION DU PROGRAMME MARKETING
158
Stratégie de communication: Hiérarchie des effets de la publicité et schéma de diffusion d’un nouveau
produit (Lavidge et Steiner)
► stratégie de création: cibles► Stratégie médias: couverture/fréquence
Promotions: ► Consommateurs► Distributeurs► Prescripteurs
Relations publiques
Étapes:1. Définition d’un concept publicitaire (CBP - USP) Unique Selling Proposition2. Test de développement (Modèle de GROSS)3. Test de l’adéquation de l’exécution publicitaire
PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
ÉLABORATION DU PROGRAMME MARKETING
159
Choix du nom: Qualités: euphonique (agréable et facile à prononcer), mémorable, approprié
au produit et à son positionnement, évocateur, adapté à la durée de vie, international, original
Nom de gamme ou nom de produit? (synergie)ex. de CHEVRON - Eau de Bru (accident de fabrication en 1969 -1974 = nouvelle stratégie)
Choix du conditionnement (packaging):Fonction de protection et de communication - incitation: medium essentiel au moment de l’acte d’achat (plus mentions légales) ex. SPA Reine - couleurs en France et forme à la distribution
Choix des canaux de distribution (de + en +, par le canal de distribution):encouragement aux intermédiaires
Choix en matière de force de ventes:% de temps, argumentation de vente, commissions, etc.
Interaction des éléments:création d’un univers de référence (ex. MARLBORO, CAMEL)
PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
ÉLABORATION DU PROGRAMME MARKETING
160PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
PLAN DE LANCEMENT
(horizon 1an)
Coordination des éléments du marketing mix avec objectifs volontaristes
Ventilation du budget
Moyens de contrôle de la réalisation des objectifs ? utilisation de modèle, de la méthode PERT
Prévision de la réaction de la concurrence flexibilité de réponse du plan marketing
Adaptation du plan marketing au cours du cycle de vie du produit
Importance de la logistique marketing: vente d’un vecteur produit/services
161
EXEMPLES DE PROGRAMME MARKETING DE LANCEMENT
Programme
Facteurs
Pénétrationrapide
Pressionmarketingmaximum
Pressionmarketingminimum
Prestigestanding
Conditions de succèsPrix Promotion
faible
faible
faibleélevé
élevé élevé
minimum
maximumPénétration rapide etdurable Barrières à l'entrée
Écrémage - nouveauté
Élasticité prix élevéeConnaissance du produit aisée
Élasticité qualité forteAppels psychologiques
PARTIE 7 : ÉLABORATION D’UN PROGRAMME MARKETING
162
PARTIE 8
ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
163
Analyse du risque financier: Attitude vis-à-vis du risque du management et position financière de la firme
Comparaison des projets sur base de :
► Valeur espérée de profit (valeur des pertes possibles) plus écart-type
► Période nécessaire pour atteindre l’autofinancement du projet
(la période de remboursement-payback)
► Investissements initiaux au cours des premières années
(à comparer aux cash-flows présents et futurs venant des activités actuelles)
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
ANALYSE FINANCIÈRE DES DIVERSES STRATÉGIES
164
A FEASIBLE RISK-RETURN REGION FOR A COMPANY'S NEW-PRODUCT OPPORTUNITIES.
STD. DEV.
Managerial,financialrisk barrier
Marketing,technologicalcapabilitiesbarrier
Expectedpresentworth
Rate of return
A B
C
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
165
Comparaison de 3 méthodes d’évaluation d’un projet d’investissement par la valeur des cash-flows
la période de remboursement
la valeur actualisée des cash-flows
la rentabilité du capital investi
L’analyse financière suppose préalablement une analyse économique des coûts de production
Concepts économiques
Courbes des coûts de production et détermination des lois qui
gouvernent leur évolution en fonction du degré d’activité
(données comptables de base, régression de ces données)
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
ANALYSE FINANCIÈRE DES DIVERSES STRATÉGIES
166
MARKET SHARE VERSUS PRICE/COSTS
Brand A
Brand B
Brand C
Brand DIndustryaverageunit cost
Industryaverageunit price
0 10 20 30 40Percent market share
Cos
t and
pri
ce u
nit
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
167
LA COURBE D ’EXPÉRIENCE(APPRENTISSAGE ET ÉCONOMIES D ’ÉCHELLE)
Repetition(as measured by an increase in
cumulative volume)
Growth(as measured by an increase in
volume)
CausesCauses Causes
An Increase in Experience,Manifested as Learning
1. Operator innovations2. Management innovations3. Process innovations
An Increase in Experience,Manifested as Economies of Scale
1. Reduction of excess capacity2. Off-the-shelf scale-dependent
substitutions3. Procurement economies
Which in turn cause
Cost Reductions
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
168
LA RELATION ENTRE PRIX ET COÛTS
Unit Price and Cost
Total Accumulated Volume
Cost
A B C D
Price
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
169
PRODUCT LIFE CYCLE STAGES AND THE INDUSTRY PRICE EXPERIENCE CURVE
Introduction Growth Maturity
Shake-Out
Average Industry Price
Average Cost
Annual Sales
Year Since Intro
1000
100
1 10 100 1000 10,0001 2 3 4 5 6 7 8 9
Log
Uni
t P
rice
and
Cos
t(C
onst
ant
$) a
nd A
nnua
l Sal
es (
Uni
ts)
Log Cumulative Industry Volume (1000 Units)
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
170
L’analyse financière suppose préalablement une analyse économique des coûts de production
Méthodes de calcul du prix de revient
► Full cost
► Cost plus
► Direct costing
Choix d’un prix optimum (MOODYTEX)
Analyse du risque et simulation: analyse bayesienne.
PARTIE 8 : ANALYSE FINANCIÈRE DES PROJETS
ANALYSE FINANCIÈRE DES DIVERSES STRATÉGIES
171
PARTIE 9
GESTION DES PRODUITS
DMNPp. 601 à 665
172
Planification du lancement Coordination du marketing et de la production
Coordination de la promotion et de la distribution
Période de lancement
Analyse du chemin critique (PERT)
Transfert des responsabilités managériales chef de produit, par ex.
Surveillance du lancement Nécessité (ex. moteur WANKEL: GM abandonne après $100 millions
d ’investissements et 7 ans de développement)
Système de contrôle: comparaison entre ventes et prévisions
Contrôle adaptatif par expérimentation
PARTIE 9 : GESTION DES PRODUITS
LANCEMENT DU NOUVEAU PRODUIT
173
Systèmes de support SIM (MIS)
Calcul de décision
ADBUDG (publicité)
CALLPLAN (force de vente)
BRANDAID (marketing mix)
Innovation de relance: Recyclage
La gestion du déclin: Procédure d’élimination
La place du produit dans le portefeuille d’activités de l’entreprise.
PARTIE 9 : GESTION DES PRODUITS
GESTION DES PRODUITS EN PHASE DE MATURITÉ
174
Organisation de l’effort de développement
Adaptation à la P.M.E., variation par types de produit (durable, industriel,
services, technologie avancée) et selon l’emphase stratégique
Conquête des marchés extérieurs
Législation et protection du consommateur
PARTIE 9 : GESTION DES PRODUITS
PROCESSUS DE DÉVELOPPEMENT DES NOUVEAUX PRODUITS
175
New Product Development
John R. Hauser ’sApplying MarketingManagement: FourPC SimulationsThe Scientific Press, 1986
PARTIE 9 : GESTION DES PRODUITS
IntranetFichier « Applying Marketing Management (Defender) »
176
SYSTÈME D’AIDE À LA DÉCISION
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MarketingEngineering
(modèles)
Optimisation:Ex.Dorfman/
Steiner
Méthode statistique
Environnement
Questions Réponses
Banque de données:Séries chronologiques, etc.
VOUS
CONCLUSION
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