Forecast reconciliation : methods, structures, criteria, and a new approach with spatial data

This PhD dissertation is a collection of four papers that aim to explore, in the marketing field, the research on hierarchical and grouped time-series reconciliation approaches. Those approaches are necessary when different departments of an organization have different needs regarding forecast aggregations. This work focuses, besides reconciliation approaches, on time-series forecasting methods, and on the importance of geographical information to better forecast and plan marketing strategies. The first paper is theoretical and argues on the importance to marketing of having accurate forecasts. It explores the current state of marketing research on modelling in general, and on forecast specifically. It covers the classifications of methods, datasets explored on current research, the basic model studied, and existing gaps. The paper concludes that marketing focuses on explanation, living a gap on accuracy evidence and on the applicability of the models proposed. The second paper explores those gaps by applying two current topics of discussion on forecasting time-series literature: machine learning techniques and ensemble models. These methods are easy to implement and are reported in the literature to improve accuracy. The paper proposes an adaptation to portfolio optimization to calculate the weights of an ensemble based on each base model's accuracy and the covariance matrix of such accuracies. The proposed approach outperforms all 15 base models and the equal weights benchmark. The paper also provides evidence that, if single models are compared, statistical methods have better accuracy than the machine learning methods applied. The third paper uses a statistical method to forecast time-series (i.e. sales) combined with different structure and criteria of aggregation. The aim of the paper is to compare different criteria based on marketing mix variables. The empirical application presented in the paper indicates whether product category, channel type or region (geographic location) works best alone or combined. It also gives evidence of the importance of geographical considerations to improve forecast accuracy. The last paper furthers explore this finding by proposing a new reconciliation approach that distributes an aggregate forecast to lower levels of disaggregation using a gravitational model. This paper also contributes to the literature by comparing statistical, machine learning and deep learning methods (LSTM). All papers presented in this dissertation use open-source tools, combining proprietary data that is natural to the process of every organization and publicly available data. The focus is on methods and tools that are generalizable to all types of goods, can be easily applied by any organization, with relatively low investment. The contributions of the PhD dissertation are (1) to compare statistical, machine learning and deep learning methods to forecast sales on single and ensemble models; (2) to provide evidence on the criteria and structure of aggregation that improves forecast accuracy the most; and (3) to offer a new approach to distribute an aggregate forecast to new geographical regions when no historical data is available.A presente tese de doutorado é uma coleção de quatro artigos científicos desenvolvidos com o objetivo de explorar, dentro da área de marketing, a pesquisa sobre reconciliação de previsão de séries temporais com estrutura hierárquica ou agrupada. Reconciliação de previsões é necessária quando diferentes áreas de uma organização necessitam de previsões em diferentes níveis de agregação. O presente conjunto de estudos foca, além da reconciliação de previsões, em métodos de previsão de series temporais e na importância de informações geográficas para melhor prever e planejar estratégias de marketing. O primeiro artigo apresentado é uma revisão da literatura atual em modelagem de marketing, focando nos estudos sobre previsão. O artigo argumenta sobre a importância para o marketing em ter previsões, nas diferentes classificações dos métodos, nos tipos de dados usados, no modelo básico estudado e nos potenciais para estudos futuros. O artigo conclui que marketing precisa de estudos que evidenciem acurácia e sejam fáceis de implementar na prática. O segundo artigo procurar preencher essas lacunas aplicando técnicas de machine learning e ensemble. Essas técnicas são discutidas atualmente na teoria sobre previsão de séries temporais por prometerem facilidade de aplicação e melhoria em acurácia. O artigo propõe uma adaptação da otimização de portfólio como estratégia para calcular os pesos dos diferentes modelos que compõe um ensemble. A proposta do artigo tem melhor acurácia, no teste realizado, que os 15 modelos únicos (estatísticos e de machine learning) e o ensemble usando pesos iguais para todos os modelos. O artigo contribui também para a discussão sobre machine learning para previsão de séries temporais, demonstrando, nesse caso, a superioridade dos modelos estatísticos. O terceiro artigo usa um método estatístico combinado com diferentes estruturas e critérios de agregação para prever séries temporais (vendas). O objetivo do artigo é comparar diferentes critérios baseados em variáveis de marketing. A aplicação empírica dá indícios de que informações sobre a localização das vendas aumenta a acurácia das previsões. O último artigo explora esse achado ao propor uma estratégia alternativa de reconciliação de previsões. Essa estratégia distribui uma previsão feita em um nível agregado para níveis desagregados usando um modelo gravitacional. O artigo também contribui para a literatura ao comparar métodos estatísticos e de machine learning com long short-term memory (LSTM), um método de deep learning. Todos os artigos usam ferramentas open-source e combinam dados públicos com dados proprietários que resultam naturalmente dos processos de qualquer organização. O foco dos estudos são métodos e ferramentas generalizáveis para todos os segmentos que possam ser facilmente implementados por qualquer empresa, com relativamente baixos investimentos. As contribuições dessa tese de doutorado são (1) comparar métodos estatísticos, de machine learning e deep learning para prever vendas em modelos únicos e combinados (ensemble); (2) prover evidências sobre os critérios e estruturas de agregação que melhoram a acurácia das previsões; e (3) oferecer uma nova estratégia para distribuir uma previsão agregada em novas regiões geográficas quando dados históricos não estão disponíveis

Métricas de marketing, Big Data e o papel do departamento de marketing

Marketing metrics are a way of proving the result of marketing efforts and ensure its relevance inside companies. Big Data can be an opportunity for marketing to gain even more importance since access to a greater volume of information makes possible to develop new metrics. The present paper verifies if this is a reality on marketing departments, if the department is involved in developing or reporting metrics, and in the use of Big Data. To achieve this goal, first, we develop premises from the literature so that, after, we can confront it with reality, captured by interviews with marketing practitioners that work on different economic sectors. We intend to present possibilities for future research and to foster discussion about the marketing department responsibility to present metrics about the results of its actions.Métricas de marketing são vistas como uma forma de comprovar os resultados do trabalho da área, validando sua importância, dentro das organizações. Já Big Data se apresenta como uma oportunidade para as empresas terem mais acesso a informações sobre os clientes, possibilitando a criação de novas métricas, comprovando resultados que antes não se conseguia, sendo então uma oportunidade para a área ganhar ainda mais importância. O presente artigo questiona se a realidade atual dos departamentos de marketing envolve o desenvolvimento e acompanhamento de métricas, assim como o uso de Big Data. Para isso, busca formar premissas a partir da literatura e indícios dessa realidade através de entrevistas com profissionais de marketing de diferentes setores. O objetivo da pesquisa é levantar possibilidades para pesquisas futuras na área e incentivar uma discussão sobre a responsabilidade do marketing de apresentar indicadores de suas ações

Significado cultural dos bens de consumo em um concurso de beleza infantil

A presente dissertação tem como objetivo ampliar o conhecimento sobre o significado cultural dos bens de consumo, tendo como objeto o fenômeno dos concursos de beleza infantil e suas candidatas. Primeiramente, descrevo os concursos de beleza (adulto e infantil) expondo as principais discussões já geradas sobre o assunto, a fim de apresentar o contexto da pesquisa. Depois, realizo uma revisão teórica da temática dos significados culturais dos bens de consumo, do modelo de movimentação destes significados, realizando a ligação entre esta teoria com o público infantil. No capítulo de método, descrevo o campo de pesquisa, justificando a escolha pela etnografia. Além disso, descrevo mais especificamente as três etapas observadas (municipal, nacional e internacional), nos estados do Paraná e Santa Catarina, no ano de 2009. Posteriormente, identifico os principais bens de consumo utilizados: os prêmios (faixas, coroas e presentes); os trajes (típico e de gala); as maquiagens; as lembrancinhas; os materiais para emergências; e os uniformes. Depois, identifico os significados desses bens, que são de: posição (FOURNIER, 1991) ou comunicação de status social (THARP; SCOTT, 1990); personalidade (FOURNIER, 1991) ou expressão do self (RICHINS, 1994b; THARP; SCOTT, 1990); potencializador de ritual (FOURNIER, 1991); e transição (FOURNIER, 1991). Esses significados, por estarem relacionados com o desempenho das candidatas no ritual, levaram a uma reanálise das teorias que ligam significado cultural dos bens de consumo e ritual.Como contribuição para o marketing, esta dissertação traz um acréscimo às pesquisas de significados culturais dos bens de consumo, a partir da reanálise do modelo de movimento do significado de McCracken (1986), como também do modelo de vitalidade do ritual de consumo de Rook (1985). Tais contribuições foram possíveis, pelo menos em parte, pela escolha de um ritual de consumo diferenciado que é o concurso de beleza infantil, tão pouco explorado na academia. Outra contribuição que cabe ser destacada se refere à pesquisa de um público ainda pouco explorado na área do marketing: as crianças. Essa escolha trouxe desafios metodológicos, uma vez que a pesquisa com crianças exige cuidados, inclusive éticos. Por fim, o estudo de tal concurso se apresentou como um interessante exemplo de ritual da nossa sociedade, se apresentando também como um interessante espaço de estudo das Ciências Sociais.The main object of this dissertation is to widen the knowledge over the cultural meaning of consumer goods. To do so, first I describe child beauty pageants and expose the main discussions about the subject. I also make a review of the main authors that have studied cultural meaning of consumer goods, and the movement of meanings. In this part, I discuss that very little attention to children was given by this body of study. In the methodology, I justify my choice for ethnography and describe the three child beauty pageants, held in 2009 in Paraná and Santa Catarina, which I observed. Later, I identify the main consumer goods used in the observed pageant: the prizes; the gowns; make-up; gifts to the judges and other contestants; emergency objects; and uniforms. I also identify the meaning of these consumer goods as: position (FOURNIER, 1991) or social status communication (THARP; SCOTT, 1990); personal identity (FOURNIER, 1991) or self-expression (RICHINS, 1994b; THARP; SCOTT, 1990); ritual enhancers (FOURNIER, 1991); and transition (FOURNIER, 1991). As a final point, I propose some discussions and alterations to Mc Cracken’s (1986) schema for the movement of meaning and Rook’s (1985) schema about consumer ritual. As a contribution to the marketing field, this study brings new light to subjects that have gained little attention over the years: children and beauty pageants, a very distinct type of consumer ritual. This focus, besides its contribution to marketing, also provided an example to the social science of ritual in our society

Forecast reconciliation : methods, structures, criteria, and a new approach with spatial data

This PhD dissertation is a collection of four papers that aim to explore, in the marketing field, the research on hierarchical and grouped time-series reconciliation approaches. Those approaches are necessary when different departments of an organization have different needs regarding forecast aggregations. This work focuses, besides reconciliation approaches, on time-series forecasting methods, and on the importance of geographical information to better forecast and plan marketing strategies. The first paper is theoretical and argues on the importance to marketing of having accurate forecasts. It explores the current state of marketing research on modelling in general, and on forecast specifically. It covers the classifications of methods, datasets explored on current research, the basic model studied, and existing gaps. The paper concludes that marketing focuses on explanation, living a gap on accuracy evidence and on the applicability of the models proposed. The second paper explores those gaps by applying two current topics of discussion on forecasting time-series literature: machine learning techniques and ensemble models. These methods are easy to implement and are reported in the literature to improve accuracy. The paper proposes an adaptation to portfolio optimization to calculate the weights of an ensemble based on each base model's accuracy and the covariance matrix of such accuracies. The proposed approach outperforms all 15 base models and the equal weights benchmark. The paper also provides evidence that, if single models are compared, statistical methods have better accuracy than the machine learning methods applied. The third paper uses a statistical method to forecast time-series (i.e. sales) combined with different structure and criteria of aggregation. The aim of the paper is to compare different criteria based on marketing mix variables. The empirical application presented in the paper indicates whether product category, channel type or region (geographic location) works best alone or combined. It also gives evidence of the importance of geographical considerations to improve forecast accuracy. The last paper furthers explore this finding by proposing a new reconciliation approach that distributes an aggregate forecast to lower levels of disaggregation using a gravitational model. This paper also contributes to the literature by comparing statistical, machine learning and deep learning methods (LSTM). All papers presented in this dissertation use open-source tools, combining proprietary data that is natural to the process of every organization and publicly available data. The focus is on methods and tools that are generalizable to all types of goods, can be easily applied by any organization, with relatively low investment. The contributions of the PhD dissertation are (1) to compare statistical, machine learning and deep learning methods to forecast sales on single and ensemble models; (2) to provide evidence on the criteria and structure of aggregation that improves forecast accuracy the most; and (3) to offer a new approach to distribute an aggregate forecast to new geographical regions when no historical data is available.A presente tese de doutorado é uma coleção de quatro artigos científicos desenvolvidos com o objetivo de explorar, dentro da área de marketing, a pesquisa sobre reconciliação de previsão de séries temporais com estrutura hierárquica ou agrupada. Reconciliação de previsões é necessária quando diferentes áreas de uma organização necessitam de previsões em diferentes níveis de agregação. O presente conjunto de estudos foca, além da reconciliação de previsões, em métodos de previsão de series temporais e na importância de informações geográficas para melhor prever e planejar estratégias de marketing. O primeiro artigo apresentado é uma revisão da literatura atual em modelagem de marketing, focando nos estudos sobre previsão. O artigo argumenta sobre a importância para o marketing em ter previsões, nas diferentes classificações dos métodos, nos tipos de dados usados, no modelo básico estudado e nos potenciais para estudos futuros. O artigo conclui que marketing precisa de estudos que evidenciem acurácia e sejam fáceis de implementar na prática. O segundo artigo procurar preencher essas lacunas aplicando técnicas de machine learning e ensemble. Essas técnicas são discutidas atualmente na teoria sobre previsão de séries temporais por prometerem facilidade de aplicação e melhoria em acurácia. O artigo propõe uma adaptação da otimização de portfólio como estratégia para calcular os pesos dos diferentes modelos que compõe um ensemble. A proposta do artigo tem melhor acurácia, no teste realizado, que os 15 modelos únicos (estatísticos e de machine learning) e o ensemble usando pesos iguais para todos os modelos. O artigo contribui também para a discussão sobre machine learning para previsão de séries temporais, demonstrando, nesse caso, a superioridade dos modelos estatísticos. O terceiro artigo usa um método estatístico combinado com diferentes estruturas e critérios de agregação para prever séries temporais (vendas). O objetivo do artigo é comparar diferentes critérios baseados em variáveis de marketing. A aplicação empírica dá indícios de que informações sobre a localização das vendas aumenta a acurácia das previsões. O último artigo explora esse achado ao propor uma estratégia alternativa de reconciliação de previsões. Essa estratégia distribui uma previsão feita em um nível agregado para níveis desagregados usando um modelo gravitacional. O artigo também contribui para a literatura ao comparar métodos estatísticos e de machine learning com long short-term memory (LSTM), um método de deep learning. Todos os artigos usam ferramentas open-source e combinam dados públicos com dados proprietários que resultam naturalmente dos processos de qualquer organização. O foco dos estudos são métodos e ferramentas generalizáveis para todos os segmentos que possam ser facilmente implementados por qualquer empresa, com relativamente baixos investimentos. As contribuições dessa tese de doutorado são (1) comparar métodos estatísticos, de machine learning e deep learning para prever vendas em modelos únicos e combinados (ensemble); (2) prover evidências sobre os critérios e estruturas de agregação que melhoram a acurácia das previsões; e (3) oferecer uma nova estratégia para distribuir uma previsão agregada em novas regiões geográficas quando dados históricos não estão disponíveis

Satellite imagery and machine learning for channel member selection

Purpose: This study aims to propose a new method to predict retail store performance using publicly available satellite imagery data and machine learning (ML) algorithms. The goal is to provide manufacturers and other practitioners with a more accurate and objective way to assess potential channel members and mitigate information asymmetry in channel selection and negotiation. Design/methodology/approach: The authors developed an open-source approach using publicly available Google satellite imagery and ML algorithms. A computer vision algorithm was used to count cars in store parking lots, and the data were processed with a CNN. Linear regression and various ML algorithms were used to estimate the relationship between parked cars and sales. Findings: The relationship between parked cars and sales was nonlinear and dependent on the type of channel member. The best model, a Stacked Ensemble, showed that parking lot occupancy could accurately predict channel member performance. Research limitations/implications: The proposed approach offers manufacturers a low-cost and scalable solution to improve their channel member selection and performance assessment process. Using satellite imagery data can help balance the marketing channel planning process by reducing information asymmetry and providing a more objective way to assess potential partners. Originality/value: This research is unique in proposing a method based on publicly available satellite imagery data to assess and predict channel member performance instead of forward-looking sales at the firm and industry levels like previous studies

Disaggregating sales prediction: a gravitational approach

Whenever companies plan to enter new geographical areas, they need disaggregated sales in each location. To make such predictions, sales time series or final customers’ data in geographical disaggregation are necessary. However, for most companies, such datasets are unavailable or impractical. The manuscript has two main goals. One focal problem is how to disaggregate an aggregate sales prediction with no historical proportions. The other is how to improve spatial models using Point of Interest (POI) data. To solve these problems, we combine two literature streams — spatial marketing and sales forecasting — and propose a new hybrid probabilistic approach: Gravitational Sales Prediction (GSP). Our approach uses POI data to estimate area attraction, customer stocks, and flows to predict sales proportions. We later use these proportions to disaggregate an aggregate forecast. GSP is validated using sales data from two countries and more than ten economic segments. When compared to a strong benchmark that relies on past sales proportions, GSP exceeded expectations by achieving not only a similar performance to the benchmark but also outperforming it in some locations. It showed the most promising results in the middle level of aggregation. The result is a powerful and flexible approach that can be embedded in any decision support system

Resumos concluídos - Saúde Coletiva

Resumos concluídos - Saúde Coletiv