Our results show initial promise of

Our results show initial promise of the value of the AI relationship for those who work in industries that are not TV focused and/or those outside CPG categories. Where the detailed industry data are not available, the prior studies can be used as a starting point to drive some of the right discussions around budgeting (e.g., to what point can we cut spending without affecting market share?). For those who make budgeting decisions in practice we recommend that the AI relationship not be used in isolation to determine a budget, which is consistent with the forecasting literature (given that budgeting is an implicit forecasting decision). The forecasting literature recommends combining forecasts from a number of different simple, evidence-based approaches, each of which has been validated for the given problem (Graefe et al. 2014; Green and Armstrong 2015). A
further complementary approach is to incorporate a profitoptimizing
algorithm based around elasticity knowledge
(Rasmussen 1952; Wright 2009), requiring the use of the
average elasticity (easily derived from a recent meta-analysis)
and a brand-specific gross profit assumption. We
encourage further testing of such approaches across conditions.
Another evidence-based perspective that should be
used to triangulate budgetary recommendations is objective
and task planning (Barnes, Moscove, and Rassouli 1982).
Given that these will give different budget recommendations,
there is a need for further research to better understand
the conditions where they intersect and diverge and
where one method (or combination of methods) may be
more or less appropriate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลของเราแสดงสัญญาเริ่มต้นของความคุ้มค่าของความสัมพันธ์ AI สำหรับผู้ที่ทำงานในอุตสาหกรรมที่ไม่ได้เป็นโทรทัศน์ที่มุ่งเน้นและ / หรือนอกประเภท CPG เหล่านั้น ในกรณีที่ข้อมูลอุตสาหกรรมรายละเอียดจะไม่สามารถใช้การศึกษาก่อนที่สามารถนำมาใช้เป็นจุดเริ่มต้นที่จะขับรถบางส่วนของการอภิปรายงบประมาณขวารอบ (เช่นสิ่งที่จุดที่เราสามารถลดค่าใช้จ่ายโดยไม่ต้องมีผลกระทบต่อส่วนแบ่งการตลาด?) สำหรับผู้ที่จะทำให้การตัดสินใจการจัดทำงบประมาณในทางปฏิบัติเราขอแนะนำให้ความสัมพันธ์ AI ไม่ได้ถูกนำมาใช้ในการแยกการกำหนดงบประมาณซึ่งสอดคล้องกับการคาดการณ์วรรณกรรม (การจัดทำงบประมาณที่ได้รับคือการตัดสินใจที่คาดการณ์โดยปริยาย) วรรณกรรมการคาดการณ์แนะนำให้รวมการคาดการณ์จากจำนวนของง่ายแตกต่างกันตามหลักฐานของแต่ละคนซึ่งได้รับการตรวจสอบสำหรับปัญหาที่กำหนด (Graefe et al, 2014;. สีเขียวและอาร์มสตรอง 2015)
วิธีการเสริมต่อไปคือการรวม profitoptimizing
ขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่รอบ ๆ ความรู้ความยืดหยุ่น
(รัสมุส 1952; ไรท์ 2009) ต้องใช้ที่
ยืดหยุ่นเฉลี่ย (มาได้อย่างง่ายดายจากล่าสุด meta-analysis)
และสมมติฐานกำไรแบรนด์เฉพาะขั้นต้น เรา
ขอแนะนำให้ทดสอบเพิ่มเติมของวิธีการดังกล่าวทั่วเงื่อนไข.
อีกมุมมองตามหลักฐานที่ควรจะ
ใช้ในการดักคำแนะนำงบประมาณเป็นไปตามวัตถุประสงค์
และงานวางแผน (บาร์นส์ Moscove และ Rassouli 1982).
ระบุว่าเหล่านี้จะให้คำแนะนำเรื่องงบประมาณที่แตกต่างกัน
มี จำเป็นที่จะต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจ
เงื่อนไขที่พวกเขาตัดและแตกต่างและ
ที่วิธีการหนึ่ง (หรือการรวมกันของวิธีการ) อาจจะ
มากหรือน้อยกว่าที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลของเราแสดงสัญญาเริ่มต้นของค่าของไอความสัมพันธ์สำหรับผู้ที่ทำงานในอุตสาหกรรมที่ไม่ใช่ทีวีเน้นและ / หรือภายนอกประเภท CPG . ซึ่งมีรายละเอียดข้อมูล อุตสาหกรรม การศึกษาก่อนที่จะใช้เป็นจุดเริ่มต้นที่จะไดรฟ์บางส่วนของสิทธิการอภิปรายรอบงบประมาณ ( เช่น ถึงจุดที่เราสามารถลดค่าใช้จ่ายโดยไม่กระทบต่อส่วนแบ่ง ตลาด ) สำหรับผู้ที่ตัดสินใจงบประมาณในการปฏิบัติ เราแนะนำว่า ความสัมพันธ์ Ai ไม่สามารถใช้ในการกำหนดงบประมาณ ซึ่งสอดคล้องกับการคาดการณ์วรรณกรรมระบุว่างบประมาณเป็นระบบการพยากรณ์การตัดสินใจ ) พยากรณ์วรรณกรรมแนะนำรวมการคาดการณ์จากหลายวิธีการตามหลักฐานต่าง ๆ ได้ง่าย ซึ่งแต่ละคนจะได้รับการตรวจสอบเพื่อระบุปัญหา ( graefe et al . 2014 ; สีเขียวและอาร์มสตรอง 2015 ) เป็นเพิ่มเติมจากวิธีการที่จะรวม profitoptimizingขั้นตอนวิธีพื้นฐานความรู้ความรอบ( ราสมุสเซ่น 1952 ; ไรท์ 2009 ) ที่ต้องใช้ของมีค่าเฉลี่ย ( ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งได้มาจากการวิเคราะห์ล่าสุด )และยี่ห้อเฉพาะกำไรเล็กน้อย เราสนับสนุนการทดสอบเพิ่มเติมของวิธีดังกล่าวในเงื่อนไขอีกมุมมองที่ควรมีหลักฐานเชิงประจักษ์ใช้เพื่อหาข้อเสนอแนะเกี่ยวกับวัตถุประสงค์และวางแผนงาน ( Barnes , moscove และ rassouli 1982 )ให้ที่เหล่านี้จะให้ข้อเสนองบประมาณต่าง ๆต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อที่จะเข้าใจเงื่อนไขที่บรรจบและแตกต่าง และซึ่งวิธีหนึ่ง ( หรือการรวมกันของวิธีการ ) อาจจะเหมาะสมมากขึ้นหรือน้อยลง