La simulation de Monte Carlo (MCS) est une technique utilisée pour explorer les résultats possibles et leur probabilité. Il peut être appliqué dans des domaines tels que le dimensionnement du marché, la mesure de la valeur de la durée de vie des clients et peut également être utilisé pour gérer les relations avec les clients.
Il s’agit d’intégrer un certain nombre de composants pour fournir un modèle vous permettant de mener une analyse des risques. Pour ce faire, il considère une gamme de résultats possibles, avant de calculer la probabilité que chaque résultat particulier se produise.
De quoi avez-vous besoin pour exécuter un MCS?
Pour exécuter une simulation Monte Carlo, un modèle mathématique de vos données est nécessaire – par exemple, une feuille de calcul. Dans ces données, il doit y avoir une ou plusieurs sorties que vous souhaitez mesurer, par exemple le profit.
Il doit également y avoir des entrées – ce sont les facteurs qui peuvent avoir un effet sur votre variable de sortie. Un exemple de ceci pourrait être, si vous essayez de mesurer le profit, par exemple, le nombre de ventes et les dépenses marketing totales.
Si vous connaissiez les valeurs exactes des entrées, vous seriez en mesure de déterminer facilement le profit qui vous resterait. Cependant, si vous n’êtes pas sûr de ces variables, un MCS vous permet de calculer toutes les options possibles, ainsi que la probabilité de chaque option.
Comment ça marche?
MCS fonctionne en remplaçant toutes les valeurs inconnues par des fonctions qui génèrent des échantillons à partir de distributions déterminées par vous. Une série de calculs et de recalculs sont ensuite exécutés, produisant des modèles de tous les résultats possibles et de la probabilité de leur réalisation.
À quoi pourrait servir MCS dans l’analyse marketing?
Personne ne peut être sûr du comportement des clients et de la question de savoir si les clients continueront ou non d’acheter auprès d’une marque à l’avenir. Cela rend les estimations de la valeur future du client une tâche ardue.
Imaginez qu’un client possède quelques produits d’une certaine marque. Cela signifie qu’ils sont moins susceptibles d’acheter des produits similaires que d’autres clients qui ne possèdent rien d’une marque. Ou le fait-il? Ils pourraient tellement profiter de ces produits qu’ils sont plus enclins à les racheter. Le SCS serait un bon moyen de mesurer les conséquences possibles de cette situation. Dans cet exemple, cela permettrait à une marque de savoir si elle doit ou non réapprovisionner un produit.
Il semble qu’il existe une quantité infinie de techniques d’analyse de données et qu’elles méritent d’être explorées. Moins entendu parler des méthodes pourrait être le secret pour débloquer les connaissances dont vous avez besoin pour orienter votre marque dans la bonne direction.
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