Vliv mediální komunikace a sezónních faktorů na návštěvnost poboček firmy a na návštěvnost webu firmy

Vojtěch Solnický

Diplomová práce

Impact of media communication and seasonal factors on footfalls and web visits

Anotace:

Je zkoumán vliv offline a online reklamy, sezónních faktorů a slevových akcí na webové návštěvy a vstupy do poboček nejmenované firmy. Také je testován vliv webových návštěv na vstupy. Je sestaven model vysvětlující proměnnou vstupů na pobočky v programu marketing QED. Pozitivní vliv byl prokázán u TV komunikace, webových návštěv, 4 slevových akcí a listopadu. Negativní vliv má TV komunikace 3 konkurentů, teplota, svátek sv. Václava, pořadí týdne v měsíci a únor. Dále byl model odhadován v programu R, kdy byla použita nelineární regrese a GAM. Pro odhad nelineární regrese byly použity dva přístupy, pomocné regrese a sestavení mezí pro parametry na základě modelu ze sw. marketing QED. Pomocí genetických algoritmů byla zdokonalována nelineární regrese a GAM. Další přístup k vylepšení GAM byla minimalizací jeho BIC. Ani jeden z těchto přístupů nevedl k výraznému zlepšení modelů a GAM bez modifikace se zdál být nejlepší. Modely byly porovnávány pomocí AIC, BIC a MAPE, nejlépe vyšel model ze sw. marketing QED. Dále byl sestaven model vysvětlující webové návštěvy v sw. marketing QED. Ten prokázal pozitivní vliv reklamy v TV, tisku, rádiu, na Facebooku, Seznamu, Googlu, návštěv internetového blogu a 6 speciálních akcí firmy. Negativní vliv byl prokázán u teploty, 1 státní svátek a pořadí týdne v měsíci. V R byl odhadován GAM, jehož odchylka byla snižována pomocí GA, kdy se podařilo model zlepšit se zachováním interpretační schopnosti. V porovnání modelů na základě AIC a BIC vyšel lépe model ze sw. marketing QED, hodnota MAPE vyšla lépe pro GAM.

Abstract:

We invesigate the impact of online and offline advertising on footfalls and web visits of unspecified company. The influence of web visits on footfalls is also measured. Model explaining footfalls is build in marketing QED program. Positive influence in the model had TV communication, web visits, 4 different sales and November. Negative impact had TV communication of 3 competitors, temperature, public holiday of st. Wenceslas, order of week in a month and February. This model was also estimated in R where we used nonlinear regression and GAM. For estimating the initial level of parameters in nonlinear regression two approaches were used. One with auxiliary regressions for each variable and second by builing bounds based on marketing QED results. Using genetic algorithms we tunned GAM and nonlinear regression parameters to minimize deviance of models. We also tunned GAM by minimizing BIC. None of these approaches signifficantly improved analyzed models, orginal GAM without tunning proved to be the best from models estimated in R. All models on footfalls were compared by AIC, BIC and MAPE, when model from makreting QED proved to be the best. Web visits were also modeled in marketing QED. Positove impact had variables communication in TV, radio, press, online ads on Facebook, Seznam and Google, online blog visits and 6 differend sales. Negative impact had temperature, 1 public holiday and week order. In R we estimated GAM and tuned it by GA, which led to better results. In model comparison AIC and BIC was better for model from marketing QED but MAPE was better for GAM.

Klíčová slova

online reklama, nelineární regrese, offline reklama, GAM, genetické algoritmy

Keywords

online advertising, offline advertising, non-linear regression, GAM, genetic algorithm

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 3. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 6. 6. 2019
• Vedoucí: Markéta Arltová
• Oponent: Ivana Malá

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statistika