Utilizarea Modelelor Markov pentru Analiza unor Strategii de Marketing

Modelul lanturilor Markov permite studierea comportamentului prezent al unor variabile pentru a prezice comportamentul lor viitor. Caracterul descriptive al acestui instrument poate fi utilizat pentru furnizarea de informatii utile in fundamentarea deciziilor prin enumerarea completa a alternativelor sau prin folosirea aditionala a modelelor de optimizare.

Problema deciziilor este concretizata in faptul ca un sistem,in fiecare moment de timp ,se gaseste intr-o stare apartinand unei multimi determinate de stari. Trecerile de la o stare la alta se fac cu probabilitati cunoscute. Probabilitatile de trecere se numesc probabilitati de tranzitie.

Fiecarei treceri aleatoare ii poate fi asociata o pierdere sau un castig. Problema de optimizare consta in alegerea strategiei optime care sa determine un castig maxim sau o pierdere minima.

Fiecare firma incearca sa atraga de partea sa cat mai multi clienti. Daca se cunosc starea prezenta si probabilitatile de tranzitie se va putea descrie comportarea probabila in viitor a sistemului.

Premisele pe care se bazeaza aplicarea modelului Markov:

" Existent ape piata a unui numar finit de produse care satisfac aceleasi cerinte de consum

" Utlizatorul cumpara intr-o fiecare perioada un singur tip de produs. Produsul selectat intr-o anumita perioada de consumator resprezinta starea procesului in acea perioada

" Nu se poate spune cu certitudine ce tip de produs va allege cumparatorul intr-o anumita perioada

" Rezultatul oricarei incercari depinde de rezultatul incercarii ce o precede direct si numai de aceasta (proces fara memorie)

Orasul Buzau, are 3 restaurante de fast-food: McDonalds , Toledo si Tess Junior. A fost observat faptul ca alegerea unui fast food este influentat de ultimul restaurant vizitat.

In particular, faptul ca un consumator care a luat masa ultima oara la McDonalds sa se intoarca pentru urmatoarea masa tot acolo are o probabilitate de 70%; probabilitatea ca acesta sa mearga urmatoarea data la Toledo este de 20%, iar ca sa aleaga Tess Junior este de 10%.

Un consumator care a luat masa ultima oara la Toledo , va lua masa la McDonalds cu o probabilitate de 35%, se va intoarce la Toledo cu o probabilitate de 50% sau va alege Tess Junior in proportie de 15%.

Consumatorul care a fost client al fast-food-ului Tess Junior va alege data urmatoare McDonalds in proportie de 25%,se va duce la Toldedo cu o probabilitate de 30% sau se va intoarce la Tess Junior cu o probabilitate de 45%.

Consiliul de management al fast-food-ului Tess Junior ar dori sa estimeze segmental total de piata detinut. Pentru aceasta s-a utilizat modelul Markov.

Pentru a modela aceasta problema ca un process Markov, au fost alese urmatoarele stari :

" Starea 1 : consumatorul alege McDonalds

" Starea 2: consumatorul alege Toledo

" Starea 3 : consumatorul alege Tess Junior