Statistical properties of price sensitivity meter results
Price Sensitivity Meter (PSM) technique is used to estimate prices, which are maximal agreed to consumers. It is based on marketing survey of N target audience representatives' price preferences. The survey forms independent sample (XH, Хи, Хи, XM), k = 1, N, where for the k-th respondent Xk1 is minimal acceptable, Xk2 - bargain, Xk3 is high but yet acceptable, Xk4 is too high prices. For j = 1,4 the empirical distribution functions F (x) = zni 1[о*)()/n are considered, for i = 1,3 : S (x) = 1 - F (x) . The final prices are found as the abscissas of Fj (x), J = 2,4 and S, (x), i = 1,3 , intersections as x(J) =|max|x:Fy(x) = St(x)|; x: St(x + 0)j(x)|, which are the medians' estimates x®) of Gtj(x) = (f(x) + Fj(x))/2. It was proved that x(iJ) = X^j^ are (N + 1)-order statistics of a sample containing random values (Xki,X.), k = 1, N, and x(j are consistent and asymptotically normally distributed: L [4N (- xj N (0;v2), where vv = ^2F (x(J},x(jg.. (xj), F(у,z) is a joint of X,. and X}, F (У,z) ф F(y)F (z) because according to PSM for i,J = 1,4, i < j, prices X < X. and they are not independent; g.. (x) are the density function of Gtj(x) . Here we suggested that j for m = 1,4 3/m (x) and g. (x(J 5)) ф 0 . Equation (1) allows finding approximate confidence intervals x(N+1) - z(1+r)/2 • v / VN < x®) < xN+1) + z0+r)/2 • v / VN, where у e (0,1) is a confidence level, v..= 2F.I x(j),x(i) / | / ( x(J} | + f. | x(J} | | is consistent estimate of v.. based on the ,J V ,J I 0,5 0,5J/^, 0,5) j j | 0,5)) у sample containing (Хй,X^), k = 1,N, z(1+y)/2 is a ((1 + у)/2) - quantile of the standard normal distribution, g~ (x) is a consistent estimate of the density at x. The method was applied to calculate price of new software for B2B market. There were surveyed N = 52 target audience representatives. Some recommendations about pricing were given to the enterprise.
Keywords
ценообразование,
метод измерения ценовой чувствительности PSM,
медиана,
асимптотическая нормальность,
Price Sensitivity Meter (PSM),
median,
asymptotical normalityAuthors
Dmitriev Yurii G. | Tomsk State University | dmit@mail.tsu.ru |
Zenkova Zhanna N. | Tomsk State University | zhanna.zenkova@mail.tsu.ru |
Zenkov Andrei G. | Tomsk Polytechnic University | zenkov@tpu.ru |
Всего: 3
References
Kotler P., Armstrong G. Principles of Marketing. Prentice-Hall, 2016. 398 p.
Коржов М.М., Кузин Д.А. Сравнительный анализ и практическое применение методов ценообразования с ориентацией на спрос // Новости маркетинга. 2007. № 4. С. 9-17.
Westendorp P.H. NSS - Price Sensitivity Meter (PSM) - A New Approach to Consumer Perception of Prices // Venice Congress Main Sessions, European Marketing Research Society (ESOMAR). Amsterdam, 1976. Р. 139-167.
Lipovetsky S. Van Westendrop Price Sensitivity in Statistical Modeling // International Journal of Operations and Quantitative Management. 2006. V. 12, No. 2, P. 141-156.
Lipovetsky S., Magnan S., Polzi A.Z. Pricing Models in Marketing Research // Intelligent Information Management. 2011. No. 3. P. 167-174.
Roll O., Achterberg L.H., Herbert K.G. Innovative approaches to analyzing the Price Sensitivity Meter: Results of an international comparative study // COMBI2010 Conference proceedings. Vantaa, 2010. P. 181-193.
Muller H. Empirische Untersuchung zur Messung der Preiswahrnehmung mittels Pricesensitivity-Meter // Marketing Zeitschrift fur Forschung und Praxis. 2009. No 3. P. 171-182.
Hofmann T., Lederle D., Felsch M. Innovative Verfahren der empirischen Preisforschung // Planung & Analyse, 2006. No. 6. Р. 28-33.
Wildner R. Marktforschung fur den Preis // Jahrbuch der Absatz- und Verbrauchsforschung. 2003. No. 49 (1). Р. 4-26.
Nagle T.T., Holden R.K. The Strategy and Tactics of Pricing: A Guide of Profitable Decision Making. 2nd ed. Prentice-Hall. Englewood Cliffs. NJ, 1995.
Kupiec B., Revell B. Measuring consumer quality judgments // British Food Journal. 2001. № 103 (1). Р. 7-22.
Comley P. What do we know about Pricing research // WARC. Admap, 1997. No. 1.
Журко Е.С., Зенкова Ж.Н. Метод ценообразования PSM для случая цензурированных выборок малого объема // Логистические системы в глобальной экономике. Красноярск : СибГАУ, 2016. С. 152-157.
Журко Е.С., Зенкова Ж.Н. Влияние априорной информации на результаты метода ценообразования на товар-новинку PSM // Актуальные проблемы и перспективы развития государственной статистики в современных условиях : III Меж-дунар. науч.-практ. конф. Саратов : Саратовстат, 2017. Т. 2. С. 66-68.
Журко Е.С., Зенкова Ж.Н. Метод ценообразования PSM для цензурированных данных с учетом квантиля // Наука. Технологии. Производство : междунар. союз ученых. СПб., 2015. № 9 (13). С. 13-16.
Журко Е.С., Зенкова Ж.Н. Модификация метода ценообразования PSM с учетом квантиля заданного уровня // Информационные технологии Сибири : сб. матер. Междунар. науч.-практич. конф. Кемерово : КузГТУ, 2016. С. 134-136.
Зенкова Ж.Н., Копнова Е.Е., Бараксанов Д.Н. Применение метода PSM и алгоритма Тёрнбулла при определении цены нового программного продукта // Высокие технологии, фундаментальные исследования, инновации : сб. докл. XVII Междунар. науч.-практ. конф. СПб., 2014. С. 301-305.
Зенкова Ж.Н., Краковецкая И.В. Маркетинговое исследование цены спроса по интервальным данным с привлечением информации о симметрии распределения // Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике. Высокие технологии, исследования, финансы : сб. докл. XV Междунар. науч.-практ. конф. СПб. : Политехн. ун-т, 2013. Т. 1. С. 101-104.
Зенкова Ж.Н., Краковецкая И.В. Непараметрическая оценка Тёрнбулла для интервально-цензурированных данных в маркетинговом исследовании спроса на биоэнергетические напитки // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 3 (24). С. 64-69.
Zenkova Zh., Krakovetckaia I. Marketing of New Bio-Energy Drinks // Theoretical and Empirical Reflections in Marketing. Athens Institute for Education & Research, ATINER, 2014. Р. 179-192.
Коваленко И.Н., Филиппова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. М. : Высшая школа, 1982. 256 с.
Шуленин В.П. Математическая статистика : учебник. Томск : НТЛ, 2012. Ч. 3: Робастная статистика. 520 с.
Боровков А. А. Математическая статистика. Новосибирск : Наука, 1997. 772 с.
Rosenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of a density functions // Ann. Math. Statist. 1956. V. 27, No. 3. Р. 832-837.
Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Statist. 1962. V. 33. P. 1065-1076.