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dc.contributor.advisorWindal, Pierre
dc.contributor.authorDallery, Jacques
dc.date.accessioned2018-08-16T13:34:22Z
dc.date.available2018-08-16T13:34:22Z
dc.date.created1977
dc.date.issued1977
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/13250
dc.description.abstractL'objectif de la recherche est de deux ordres : développer et tester un modèle mesurant l'impact de la publicité sur les résultats d'une entreprise. La nature de ce modèle doit permettre d'une part : pour une entreprise donnée, de quantifier l'effet de la publicité. D'autre part, pour tous les concurrents, de comparer la qualité publicitaire de chacune des entreprises de l 'industrie. Le modèle sera donc un modèle compétitif. Une fois développé, le modèle doit servir d'outil de contrôle pour la firme face à ses décisions stratégiques dans le domaine de la publicité. Ces exigences de la recherche nous amènent à distinguer deux types de modèle. Les modèles comme outil de prévision : Dans le domaine de la modélisation, les auteurs ont distingué entre les modèles permettant de comprendre les problèmes et les modèles permettant de résoudre ces problèmes. Les modèles prédictifs s'inscrivent dans la première catégorie. L'objectif de ces modèles est de prédire le comportement futur du système. Pour cela, le critère d'acceptation d'un modèle sera le degré d'ajustement des données au modèle. Si le modèle s'adapte parfaitement aux données, alors il deviendra un modèle prédictif. L'acceptation ou le refus du modèle dépendra des tests statistiques élaborés sur le coefficient de détermination (R²), le test du Khi-carré ou du F. de Fisher. Cependant l'acceptation d'un modèle ne signifie pas pour autant qu'il représente le vrai processus sous-jacent aux données. Il faut donc examiner plus à fond le modèle. C'est là le rôle du second type. Les modèles comme outil de contrôle : dans ce cas, un degré très fort d'ajustement ("Goodness of fit") n'est pas suffisant. Seul un modèle qui décrit le vrai processus doit être développé pour saisir correctement l'impact du changement sur les variables dépendantes. Pour valider ces modèles, une série de tests prédictifs doit être appliquée.
dc.language.isofre
dc.publisherUniversité de Sherbrooke
dc.rights© Jacques Dallery
dc.titleDétermination de l'efficacité publicitaire : un modèle de prévision et de contrôle
dc.typeMémoire
tme.degree.disciplineMarketing
tme.degree.grantorFaculté d'administration
tme.degree.levelMaîtrise
tme.degree.nameM.A.


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