Caso 4. Analizamos cuán grande es el efecto de los media sobre ventas; hacemos predicciones y creamos sinergias entre medios

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  1. ¿Cuán grande es el efecto de los distintos media (TV, Radio, Newspaper) sobre las ventas? Esta información vendrá dada por los intervalos de confianza: 
                2.5 %     97.5 %
(Intercept)  2.32376228 3.55401646
TV           0.04301371 0.04851558
Radio        0.17154745 0.20551259
Newspaper   -0.01261595 0.01054097

Vemos que que por cada incremento de 1.000$ en la inversión en TV la ventas se multiplicarán entre 4,3% y 4,85%; cada inversión de 1.000$ en radio multiplacará las ventas entre 17% y 20%; y cada inversión de 1.000$ en prensa multicará as ventas entre -1,2% y 1,00%, es decir, la inversión en prensa al tomar hipotéticamente un valor incremental de 0 no es significativa en nuestro modelo y por tanto no es relevante.

2. Predicciones sobre ventas a partir de las inversiones. Vamos a ver qué supondría en ventas llevar a cabo determinadas decisiones de inversión.

Escenario 1 TV: 58.000€ ; Radio: 70.000€; Newspaper:0€

Escenario 2 TV: 120.000€ ; Radio: 190.000€; Newspaper: 0€

Escenario 3 TV: 250.000€ ; Radio: 215.000€; Newspaper: 0€

      1        2        3 
18.79034 44.25135 54.91400

En el escenario 1 las ventas alcanzarían 18.790€ (14.28*1000); en el escenario 2: 44.251€ y en el escenario 3: 54.914€.

A mayor inversión en TV y Radio, mayor incremento en ventas.

Dentro de los siguientes intervalos de confianza:

fit lwr upr
1 18.790 15.308 22.272
2 44.251 39.782 48.720
3 54.914 50.153 59.674

Es decir, con un 95% de probabilidades las ventas previstas en función de las inversiones que hemos presupuestados más arriba oscilarán entre los valores que aparecen en tabla.

3. Sinergias. Nuestro modelo considera separadamente el efecto de las inversiones sobre las ventas, pero qué sucedería si dichas inversiones en TV y Radio se llevasen a cabo coordinadamente:

Efecto combinado de TV+Radio

               MODEL INFO:
Observations: 200
Dependent Variable: Sales
Type: OLS linear regression 

MODEL FIT:
F(3,196) = 1963.06, p = 0.00
R² = 0.97
Adj. R² = 0.97 

Standard errors: OLS
-----------------------------------------------
                    Est.   S.E.   t val.      p
----------------- ------ ------ -------- ------
(Intercept)         6.75   0.25    27.23   0.00
TV                  0.02   0.00    12.70   0.00
Radio               0.03   0.01     3.24   0.00
TV:Radio            0.00   0.00    20.73   0.00

En este caso vemos que nuestro modelo combinado en que descartamos prensa y nos centramos en TV y Radio presentaría un grado de ajuste 97% y por tanto sería excelente a la hora de explicar la evolución de las ventas.

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