The article contains the results of applying marketing mix modeling based on Data Science technologies for FMCG companies. The market share in packages (sales level) was modeled using regression analysis depending on the key elements of the marketing complex (price, place, promotion), seasonality and media activity of the competitors in all communication channels. Econometric modeling helps to assess the return of media investment by calculating the level of sales generated by media activity in each communication channel and comparing it with the level of media investment, respectively. The influence of distribution on the company"s position in the market and media efficiency has been studied in detail. There is a connection between distribution and media response: less distribution affects the decline in media performance, and vice versa. In conditions of low distribution, it is important to increase the presence in regional communication channels through media pressure in critical sales regions forFMCG brands and try to increase distribution levels nationally. The article contains an assessment of price sensitivity (elasticity) and recommendations for optimizing pricing policy to increase market share by volume or by value depending on the com&pany"s goals. The price elasticity curve was determined by estimating the impact of the price index on the level of sales in packages and deals in money using econometric modeling and simulations of sales levels depending on different options of the &price index vs competitors. Based on the research, recommendations for optimization of the marketing and media strategies to maximize sales of FMCG companies are formed. Marketing mix modeling and Data Science provide the most efficient ways to achie&ve business KPIs.
Представлено результати моделювання маркетинг-міксу для FMCG компаній на основі технологій Data Science. Частка ринку в упаковках (рівень продажів) моделювалася за допомогою регресійного аналізу залежно від головних елементів компл&ексу маркетингу (ціна, дистрибуція, просування), сезонності та медіа-активності конкурентів. Економетричне моделювання допомагає оцінити віддачу від медіаінвестицій шляхом розрахунку рівня продажів, згенерованих медіаактивністю в кожному каналі комун&ікації, і порівняння його з рівнем медіаінвестицій. Детально вивчено вплив дистрибуції на позицію компанії на ринку та медіаефективність. Існує зв"язок між дистрибуцією і віддачею від медіаактивності: менша дистрибуція впливає на зниження ефективност&і медіа, і навпаки. В умовах низької дистрибуції важливо збільшити присутність у регіональних каналах комунікації за допомогою медіатиску в основних регіонах продажу FMCG-бренду та намагатися підвищити рівень дистрибуції в національному масштабі. Дан&о оцінку цінової чутливості (еластичності) і рекомендації щодо оптимізації цінової політики для збільшення частки ринку в грошах чи упаковках залежно від цілей компанії. Криву цінової еластичності визначено шляхом оцінки впливу індексу цін на рівень &продажів в упаковках і продажів в грошах за допомогою економетричного моделювання та прогнозування рівнів продажів залежно від різних варіантів індексу цін порівняно з конкурентами. На основі проведеного дослідження сформовано рекомендації щодо оптим&ізації маркетингових та медіастратегій для максимізації продажів FMCG компаній. Моделювання маркетингового комплексу та Data Science забезпечують найефективніші способи досягнення основних показників ефективності бізнес.
З 31.12.2014 по 01.03.2015 Наукова бібліотека читачів не обслуговує.
