bem-estar · economia · excedente do consumidor · Marketing

Elasticidade-preço da demanda, Bem-Estar e tudo aquilo

Eis um texto bem interessante, publicado no Management Science, em 2003, sobre o excedente do consumidor em uma economia digital, especificamente no caso de compra de livros (através de firmas como Amazon, Barnes & Nobles, etc). Vale a pena a leitura se você tem interesse em aplicar o que viu em sala de aula sobre o tema.

Como meus leitores sabem, sou um grande admirador de artigos sérios em Marketing. Este é um bom exemplo do que aprecio.

crítica de Lucas · Econometria · Marketing

Por que o estudante de Marketing deveria aprender econometria de séries de tempo?

Para começo de conversa, qualquer estudante de Marketing tem que aprender Econometria. Agora, isto não é sinônimo de aprender o que é uma regressão múltipla e sair por aí fazendo trabalhos de duvidosa qualidade.

Posto isto, o passo seguinte é estudar bem um livro de Econometria. Já fez isto? Então, agora, você está pronto para a discussão relevante: entender quando aspectos teóricos da Econometria influem na sua prática profissional. Por exemplo, considere os trechos abaixo deste interessante texto:

If the Lucas critique is relevant, and it is ignored, marketing models may yield biased predictions of the effects of marketing policy changes (we refer to the article from Franses for both a concrete illustration and additional references on this issue). Biased parameter estimates are perhaps one of the most serious issues in econometric modeling. Therefore, ignoring the Lucas critique could be considered as fatal a flaw as ignoring endogeneity. Endogeneity happens to be the primary factor affecting price elasticity estimates according to a recent meta-analysis (Bijmolt, Van Heerde, and Pieters 2005).

Entendeu? Não? Ficou na dúvida sobre o que significa um parâmetro viesado? Ou não entendeu o que é endogeneidade? Então, novamente, volte ao livro-texto. Se não teve problemas, prossiga.

While the Lucas critique may therefore be an issue in some marketing settings, it definitely will not be the only one applied marketing researchers should be concerned about, as correctly pointed out by Franses. We would like to add two further remarks in this respect. First, omitted variable bias may be particularly relevant in many marketing settings, and could play as big a role as the Lucas critique or the endogeneity issue – including or excluding covariates such as a promotion dummy or advertising may affect price elasticity estimates almost as much as ignoring versus accommodating endogeneity (Bijmolt, Van Heerde, and Pieters 2005). Second, a flaw such as ignoring autocorrelation may seem one degree less fatal than flaws leading to biases, since it “only” leads to inefficient parameter estimates. However, we argue that autocorrelation may be a signal of serious model misspecification. If the autocorrelation is caused by omitting predictors uncorrelated with the included predictors, the inefficiency of OLS can be successfully remedied by GLS. For example, suppose that a model for beer sales excludes temperature (which in itself is highly autoregressive) and none of the included (marketing-mix) predictors happens to be correlated with temperature. On the other hand, suppose a model omits pelevant variables (e.g., lagged marketing-mix variables) that are correlated with the included predictors (e.g., current marketing-mix variables). In both cases, a residual test will reveal autocorrelation, a seemingly small issue since it “only” leads to inefficient estimates, which is true in the former case. However, in the latter case the parameter estimates for the included predictors are also biased, which cannot be remedied by GLS. Instead, the model specification should be extended with the omitted predictors.

Pronto, agora você entendeu: existe algo importante na Estatística, quando aplicada a problemas de decisão que, sim, é fruto do trabalho de um sujeito chamado Robert Lucas. Não fosse por este economista, seu uso dos métodos estatísticos em Marketing poderia sofrer de sérios problemas o que é sempre desagradável quando se deseja fazer previsões.

Em resumo, você pode evitar o estudo dos métodos estatísticos e econométricos ou se refugiar sob as asas daqueles professores que fingem que te ensinam econometria. Ok, é uma solução factível. Mas não é a melhor solução, principalmente se você deseja aprender mais uma ferramenta útil para sua prática profissional.

Já até ouço: “ah, mas ninguém aplica isto, por que eu deveria me arriscar”? A resposta é óbvia: você é empresário de sua própria carreira e, portanto, deve conhecer o custo de oportunidade inerente às suas escolhas no que pretende mostrar ao seu chefe (de hoje). O dia de amanhã a Deus pertence e, saber mais é sempre uma forma de hedge em sua vida, profissional ou não.

Assim, pode ser uma excelente idéia aprender não apenas a Econometria mas, eventualmente, aprender a testar limitações deste método. Muito “colunista” que leio nas badaladas colunas de revistas para “C.E.O.’s com déficit de atenção” (ou problemas de amor-próprio) fala ad nauseam sobre interdisciplinaridade. De minha parte, nunca vi um único estudante de Administração que fizesse três cadeiras de Econometria no Doutorado, ou todas as da graduação.

Nunca é tarde para aprender, claro. Mas, com o passar do tempo, o custo de aprender aumenta, ceteris paribus

economia · Marketing · monopólio

iPhone e a discriminação de preços

Cada dia que passa enxergo mais exemplos do que vemos em sala de aula no cotidiano. Quem fala que economia é uma ciência puramente teórico, não sabe a besteira que está falando.

O exemplo de hoje é o caso da Apple, que reduziu ontem (terça) o preço do iPhone em 200 dólares. Por que que adotaram  tal medida? Resposta óbvia: porque esperam lucrar mais com isso. Vamos à explicação. Lembra da sua aula de introdução à micro? Pois bem, a explicação disso tudo está nas palavras do seu professor.

A Apple é monopolista do iPhone. Como não existe substituto (quase) perfeito para o iPhone (o aparelho é fantástico; as fotos são de qualidade altíssima e você navega na internet como se estivesse em um computador; além de ser um celular), a Apple pode escolher o preço que maximizará seu lucro. Mas qual seria esse preço? Se ela escolher um preço muito alto, como fez inicialmente ($599), poucas pessoas iriam comprar o produto. Se escolher um preço muito baixo, muitas pessoas estariam dispostas a pagar um pouco mais pelo produto, e a companhia perderia assim oportunidade de lucrar mais. O que fazer então?

Aham! Aí você lembra do caso do monopolista descriminador de preços: aquele que extrai todo o excedente possível, aquele que seu lucro é  o máximo possível. Mas como que a Apple fez isso?

 

Gráfico - discriminação de preço

Fácil. Ela estabeleceu um preço inicial considerado alto (p1). Aqueles pessoas que “fariam de tudo” por um iPhone foram lá e compraram o aparelho e ficaram muito felizes. A Apple também ($$) (área vermelha, supondo custo =0). Como já se passaram 3 meses após o lançamento, o número de pessoas dispostas a pagar $599 (p1) diminuiu bastante.

Para continuar vendendo bem , a empresa apenas diminui o preço (p2). Com novo preço, muitos novos consumidores irão comprar o produto, pois seu preço de reserva (valor máximo que estão dispostos a pagar por um bem/serviço) é maior ou igual ao novo preço.

Sendo assim, a Apple espera vender mais e extrair um lucro maior (área vermelha + azul) que se adotasse somente um preço e por isso o faz.

Eu disse espera? Sim. Escolhas dos agentes são baseadas em expectativas (racionais), mas isso é assunto para outro post.

Acho que fui claro o suficiente nas explicação. E aí, o que acham?