1 VI. Terjeszkedés 3.. 2 Tematika  Marketingmix elemei  Termékpolitika  Árpolitika  Értékesítési csatorna politika  Promóció  Alkalmazott valószínűségszámítás.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

Tamás Kincső, OSZK, Analitikus Feldolgozó Osztály, osztályvezető A részdokumentumok szolgáltatása az ELDORADO-ban ELDORADO konferencia a partnerkönyvtárakkal.
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)

„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Valószínűségszámítás
Ismétlés  A marketing a piac folyamatos elemzése, reagálás, és befolyásolás.  Orientációtörténelem: 1. Termelés orientált 2. Értékesítés orientált 3.
MARKETING.
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
2008. I.-VIII. HÓNAP ESEMÉNYEI KBSZ SZAKMAI NAPOK - HAJÓZÁS Siófok, Orosz Dalma főosztályvezető.
Kvantitatív módszerek
4. Tétel Válassza ki szépségszalonja számára a legoptimálisabb helyszínt! Határozza meg, hogy milyen szempontokat vesz figyelembe, és mutassa be őket gyakorlati.
Humánkineziológia szak
3. Két független minta összehasonlítása
MFG-Pro váll-ir. rendszer bemutatása
1 terv (régi szint a szürke): x 4 =  x 1 x 2 x 5 =  x 1 x 3 x 6 =  x 2 x 3 x 7 =x 1 x 2 x 3 1. példa: Ina Tile.
A tételek eljuttatása az iskolákba
Elektronikai Áramkörök Tervezése és Megvalósítása
Elektronikai Áramkörök Tervezése és Megvalósítása
A diákat jészítette: Matthew Will
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Vállalatgazdaságtan a gyakorlatban
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. IV. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
Szerkezeti elemek teherbírásvizsgálata összetett terhelés esetén:
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém
szakmérnök hallgatók számára
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
STATISZTIKA II. 6. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Matematikai statisztika Készítették: Miskoltzy Judit Sántha Szabina Szabó Brigitta Tóth Szabolcs Török Tamás.
Az opciók értékelése Richard A. Brealey Stewart C. Myers MODERN VÁLLALATI PÉNZÜGYEK Panem, 2005 A diákat készítette: Matthew Will 21. fejezet McGraw Hill/Irwin.
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Hipotézis vizsgálat (2)
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
Alapfogalmak.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai

Diszkrét változók vizsgálata
A jelenérték fontossága
I. Vállalatalapítás.
IV. Terjeszkedés.
IV. Terjeszkedés 2..
Csurik Magda Országos Tisztifőorvosi Hivatal
A klinikai transzfúziós tevékenység Ápolás szakmai ellenőrzése
QualcoDuna interkalibráció Talaj- és levegövizsgálati körmérések évi értékelése (2007.) Dr. Biliczkiné Gaál Piroska VITUKI Kht. Minőségbiztosítási és Ellenőrzési.
1 Gyarapodó Köztársaság Növekvő gazdaság – csökkenő adók február 2.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
BINOM.ELOSZLAS Statisztika a számítógépen és a médiában Koncz Levente április 14.
Valószínűségszámítás - Statisztika. P Két kockával dobunk, összeadjuk az értékeket Mindegyik.
A marketingeszközök különböző piaci helyzetekben alkalmazott, az adott piaci helyzetnek megfeleltetett kombinációja.
A termelés költségei.

A marketing olyan eljárás (ma már tudomány, szakma), amely feltárja a kielégítetlen szükségleteket és igényeket, méri és értelmezi jelentőségüket, eldönti,
Paraméteres próbák- gyakorlat
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
Becsléselmélet - Konzultáció
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
1.3. Hipotézisvizsgálat, statisztikai próbák
Előadás másolata:

1 VI. Terjeszkedés 3.

2 Tematika  Marketingmix elemei  Termékpolitika  Árpolitika  Értékesítési csatorna politika  Promóció  Alkalmazott valószínűségszámítás és statisztika  Piackutatás  Minőségellenőrzés  Szabvány-előírások biztosítása

3 Tematika  Marketingmix elemei  Termékpolitika  Árpolitika  Értékesítési csatorna politika  Promóció  Alkalmazott valószínűségszámítás és statisztika  Piackutatás  Minőségellenőrzés  Szabvány-előírások biztosítása

4 Marketingmix elemei (4P) 1. Termékpolitika  Product 2. Árpolitika  Price 3. Értékesítési csatorna politika  Place 4. Promóció  Promotion  Centripetális marketing  Minden elem ugyanabba az irányba hat.  Centrifugális marketing  Az egyes elemek egymásnak ellentmondanak.

5 Termékpolitika I. 1. Alaptermék  Amiért a vevő megvásárolja. 2. Aktuális termék  Piacra vitt termék. 3. Gazdagított termék  Termékeladással kapcsolatos kondíciók is.  Pozícionálás  Márka  Országeredet-hatás

6 Termékpolitika II. Fejlesztés Bevezetés Növekedés Érettség Hanyatlás Értékesítés

7 Árpolitika Az árpolitika kialakításának lépései: 1. Célok meghatározás 2. Árazási eljárások közötti választás 3. Piaci sikerek mérése és elemzése

8 1. Célok meghatározása  Profitorientált célok  Értékesítés-orientált célok  Helyzetorientált célok

9 2. Árazási eljárások  Kompetitív árazás  Költség plusz árazás  Célárazás  Pszichológiai árazás  Diszkontárazás

10 3. Piaci sikerek mérése  Teljes költség számítás  Fedezetszámítás

11 Értékesítési csatorna politika  Saját névben, saját számlára  Pl. nagyker, kisker  Saját névben, más számlájára  Pl. bizományos  Más nevében, más számlájára  Pl. ügynök, alkusz  Push stratégia  Ügynök van meggyőződve, motiválva  Pull stratégia  Vevő igényli az ügynöktől

12 Promóció 1. Termékreklám 2. Institucionális reklám 3. Országreklám 4. Image-reklám 5. Rejtett reklám  Push stratégia  Pull stratégia

13 Promóció Below the line Above the line TV-Reklám Rádióreklám Újsághirdetés Óriásplakát Direkt marketing Termékpróba Rendezvény E-commerce Nyereményjáték Szponzorálás

14 Tematika  Marketingmix elemei  Termékpolitika  Árpolitika  Értékesítési csatorna politika  Promóció  Alkalmazott valószínűségszámítás és statisztika  Piackutatás  Minőségellenőrzés  Szabvány-előírások biztosítása

15 Szabvány-előírások biztosítása A helyi egészségügyi szervezet képviselője felhívta a Drinkosoft képviselőjének figyelmét arra, hogy az egészségügyi normáknak megfelelően egy üveg ásványvíz magnéziumtartalma nem haladhatja meg a 45 mg/üveg mennyiséget. Az előállítás során az átlagosan hozzáadott magnézium 39,2 mg/üveg, amely normális eloszlást követ és 2,8 mg szórást mutat. Mennyi annak a valószínűsége, hogy egy üveg magnéziumtartalma meghaladja az egészségügyi határértéket?

16 Nevezetes eloszlások 1. Diszkrét eloszlások  Binomiális eloszlás  Hipergeometrikus eloszlás  Poisson eloszlás 2. Folytonos eloszlások  Egyenletes eloszlás  Normális eloszlás  Standard normális eloszlás  Exponenciális eloszlás

17 Nevezetes eloszlások 1. Diszkrét eloszlások  Binomiális eloszlás  Hipergeometrikus eloszlás  Poisson eloszlás 2. Folytonos eloszlások  Egyenletes eloszlás  Normális eloszlás  Standard normális eloszlás  Exponenciális eloszlás

18 Nevezetes valószínűségi képletek

19 Kérdéses valószínűség kiszámítása

20 Szabvány-előírások ellenőrzése A helyi egészségügyi szervezet képviselője holnapra tervezi látogatását a Drinkosoft Rt.- hez. Várhatóan véletlenszerűen (visszatevéssel) kiválasztott 50 üveg magnéziumtartalmát fogja megvizsgálni a napi 100 üveges termelésből. Mennyi annak a valószínűsége, hogy a bevizsgáltakból egy üveg magnéziumtartalma sem fogja meghaladni az egészségügyi határértéket?

21 Nevezetes eloszlások 1. Diszkrét eloszlások  Binomiális eloszlás  Hipergeometrikus eloszlás  Poisson eloszlás 2. Folytonos eloszlások  Egyenletes eloszlás  Normális eloszlás  Standard normális eloszlás  Exponenciális eloszlás

22 Nevezetes eloszlások 1. Diszkrét eloszlások  Binomiális eloszlás  Hipergeometrikus eloszlás  Poisson eloszlás 2. Folytonos eloszlások  Egyenletes eloszlás  Normális eloszlás  Standard normális eloszlás  Exponenciális eloszlás

23 Kérdéses valószínűség kiszámítása

24 Piackutatás A kereslet területi megoszlására kíváncsiak a Chocca Rt. vezetői. Egy magyarországi statisztikai adatbázis szerint egy átlagos magyar állampolgár egy évben 2000 g csokoládét fogyaszt el 300 grammos szórással. A cég munkatársai első körben arra voltak kíváncsiak, hogy a békéscsabai értékesítési központ közvetlen környezetében ez az érték 2000 grammnál nagyobb-e. Emiatt 100 fős mintát vettek és elemeztek, amely során kiderült, hogy a mintában szereplő emberek átlagosan évi 2300 gramm csokoládét esznek meg. 5%-os szignifikanciaszint mellett állítható-e, hogy Békéscsaba környezetében a csokoládéfogyasztás magasabb az országos átlagnál?

Hipotézisek felállítása Kritikus érték meghatározása Próbafüggvény értékének kiszámítása Döntés és értelmezés Próbafüggvény kiválasztásaHipotézisvizsgálat

26  Alternatív hipotézis – sejtés (H a )  Nullhipotézis – ellentett esemény (H 0 )  Milyen oldali próbát végzünk? (baloldali, jobboldali vagy kétoldali próba) Megoldás:  H a :  > 2000  H 0 :   2000  Jobb oldali próbát végzünk. 1. Hipotézisek felállítása

27  Egymintás, várható értékre irányuló, nagymintás Z-próba  Egymintás, várható értékre irányuló, kismintás T-próba 2. Próbafüggvény választása

28  Egymintás, várható értékre irányuló, nagymintás Z-próba  Egymintás, várható értékre irányuló, kismintás T-próba 2. Próbafüggvény választása

29 3. Kritikus érték meghatározása

30 4. Próbafüggvény értékének kiszámítása  Standard hiba  Z-próba értéke

31 ZkZk 1-  5. Döntés és értelmezés  Z k < Z próba  A próba az elvetési tartományba esik!  H 0 elvetve – H a elfogadva  Értelmezés: A feltételezés igaz; Békéscsaba környékén nagyobb a csokoládéfogyasztás! ZkZk 1-  Z

32 Minőségellenőrzés A Drinkosoft Rt. Igazgatósága egy ásványvíz gyártósor beszerzése mellett döntött. A gyártósor műszaki leírása alapján a töltőgép 1500 ml ásványvizet tölt a palackokba, mely normális eloszlást követ, de számolva a gép mérési hibáival a töltésnél (az ettől az értéktől vett átlagos eltérésnek) szórásnak 3 ml lett megjelölve. Az új termelési vezető a próbaüzem során bevizsgálta az első 100 legyártott palack űrtartalmát, s meglepődve tapasztalta, hogy átlagosan 1507 ml ásványvíz került a palackokba. A leírásban 95%-os megbízhatósági szintet jelölt meg a gyártó, így a Drinkosoft nem tudja, fordulhat-e panasszal az AquaMaker-hez a túltöltés miatt.

Hipotézisek felállítása Kritikus érték meghatározása Próbafüggvény értékének kiszámítása Döntés és értelmezés Próbafüggvény kiválasztásaHipotézisvizsgálat

34  Alternatív hipotézis – sejtés (H a )  Nullhipotézis – ellentett esemény (H 0 )  Milyen oldali próbát végzünk? (baloldali, jobboldali vagy kétoldali próba) Megoldás:  H a :  > 1500  H 0 :   1500  Jobb oldali próbát végzünk. 1. Hipotézisek felállítása

35  Egymintás, várható értékre irányuló, nagymintás Z-próba  Egymintás, várható értékre irányuló, kismintás T-próba 2. Próbafüggvény választása

36  Egymintás, várható értékre irányuló, nagymintás Z-próba  Egymintás, várható értékre irányuló, kismintás T-próba 2. Próbafüggvény választása

37 3. Kritikus érték meghatározása

38 4. Próbafüggvény értékének kiszámítása  Standard hiba  Z-próba értéke

39 ZkZk 1-  5. Döntés és értelmezés  Értelmezés: A feltételezés igaz; a Drinkosoft fordulhat panasszal az AquaMakerhez túltöltés miatt! ZkZk 1-  Z  Z k < Z próba  A próba az elvetési tartományba esik!  H 0 elvetve – H a elfogadva

40 Viszontlátásra!