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Case study of diffusion models of mobile industry in Greece

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Madeleine Lee
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Case study of diffusion models of mobile industry in Greece

1 of 12
Case Study of Diffusion Models of Mobile Industry in Greece 2018.10.24 Madeleine
Diffusion models of telecommunication 分析動機與目的: ? 個案探討的工具較偏向總經預測非個經預測 (整個pie) ? 了解diffusion of innovation -> 客戶對科技採納程度的分類，並依照 Rogers 的 S型擴散(成長)創新理論, 5種類客戶分布跟定義 ? 2008 3G 情境類比現今，依據擴散模型做需求預估，比較擴散模型結果 個案分析步驟 : 1 Introduction 2 Mobile telecommunications sector in Greece—market overview 3 Diffusion models for mobile telecommunications 4 Model evaluation and results 4.1 Methodology for diffusion analysis – critical mass 4.2 Models evaluation and comparison – training data and real data、MAPE 5 Conclusion
一、個案摘要 -希臘電信業市場狀況 60.3% 52.0% 34.6% 35.9% 14.5% 37.6% 37.6% 39.7% 33.5% 27.0% 18.8% 0.8% 7.6% 1996 1998 2002 2005 Vodafone (ex. Panafon) CosmOTE TIM (ex. Telestet) Q-Telecom 1. 驗證希臘電信用戶擴散(成長)率(the diffusion rate)，證明S型(S- shaped,sigmoid patterns)科技擴散(成長)模型適用於行動通訊/電信業 2. 希臘電信業擴散(成長)流程提供了滲透率幾個有趣的面向，像擴散(成長)速度、 競爭運營商數量兩者的相關性及其他社經、法規的面向 3. 以2G擴散(成長)流程的參數研究結果，個案分析所使用到選擇適當模型的技 巧(MAPE)，可運用此分析方法來預估希臘或任何地方下一代電信網路的潛 在市場擴散(成長)型態 寡頭 市場
二、 電信業擴散(成長) 模型 2G >> 3G VS 4G >> 5G 從2000年開始，通信業界就在呼喊3G，但喊了幾年，直到2007、2008年才開始真正普 及，原因是3G的崛起，從iPhone開始 Bass Model Fisher-Pry Model Gompertx Model S-shaped Model FLOG Model Box-Cox
三、技術採用生命週期 Technology Adoption LifeCycle 1957年Iowa State College 為分析玉米種子採購行為所提出。起先，該概念的提出並未獲 得許多迴響，一直要等到1962年Everett Rogers出版《創新的擴散》（Diffusion of Innovations）一書後，才逐漸獲得學研界的重視。 落後者（laggards） 16% - neighbours and friends are main info sources, fear of debt（落伍者） 晚期大眾（late majority） 34% - skeptical, traditional, lower socio-economic status （傳統百姓） 創新者（innovators）2.5% - venturesome, educated, multiple info sources, greater propensity to take risk （冒險家） 早期大眾（early majority）34% - deliberate, many informal social contacts （深思熟慮者） 早期採用者（early adopters）13.5% - social leaders, popular, educated （意見領袖） critical mass
臨界質量；臨界人數；群聚效應； 也是一個社會動力學的名詞，用來描述在一個社會系統裡，某件事情的存在已達 至一個足夠的動量，使它能夠自我維持，並為往後的成長提供動力 . 關鍵在算出反趨點/反曲點 S型擴散(成長)創新反趨點/反曲點，Bass 可以算出來 ? 如果已經有很多用戶了，就會有越來越多用戶 ? 如果現在沒有用戶，就沒人想成為該組織/公司的用戶 Bass重點，p、q、M p : 原來就會用的用戶 (innovator) q : network externality (imitator) M -- the potential market (the ultimate number of adopters) p -- coefficient of innovation q -- coefficient of imitation Source : http://www.bassbasement.org/BassModel/Default.aspx the Bass model, its parameters are estimated by nonlinear least squares (NLS) regression,
Differentiation 微分, 再微分囉 ? ?, coefficient of diffusion ? the diffusion speed and correlates the diffusion rate with the actual and maximum penetration. ? Y(t) , population that has already adopted the service ? Y(t) represents the total penetration at time t. ? S, the saturation level of the specific technology (the ? maximum expected adoption level) ? S-Y(t), the remaining market potential represented by 四、模型 : A differential equation for the aggregated S-type diffusion models
模型比較 Ra-squared : the adjusted coefficient of multiple determination Population in 2005, 10,964,000 S.E. standard error of estimate Withheld sample : real data Training data : historical data
五、結論 ? 根據估算結果 ? ≈ ?. ??? 且 ? ≈0.63，顯示希臘是 imitators的市場 ? 所有模型都預測飽和度大於100％，主因是企業用戶、預付卡..等等，MO提供具吸引力的促案造成 churn effect ? Bass模型的計算統計誤差非常高，模型不適合此特定的數據集估計和預測。Gompertz模型未能成 功估算早期數據，因顯示出較高絕對錯誤，但在接下來的幾年提供準確的估計。Logistic家族模型 非常可靠地收斂實際數據，具較低的計算錯誤；根據本份分析報告，希臘在2003已達市場飽和及 被視為成熟到可以接受新一代的電信科技，Vodafone and Wind (ex. TIM Hellas)為了有更好的 ARPU已積極準備提供HSDPA (3.5G) ? 雖然3G (GSM)在希臘市場算比較慢推出，當時仍是寡頭市場，但創新擴散/成長仍邁向市場飽和， 主要是受採用者和非採用者之間的互動‘wordof-mouth’process (Bass, 1969)，特別是在初期， 競爭對手的數量跟吸引用戶的密集和具說服力的營銷策略有關。到1998年，用戶數較前一年成長 一倍，固網電信商OTE在1997-1998電信市場起飛時加入，稍後2002第四家 MO Q-Telecom也進 入，即使在一個相當飽和的市場，希臘電信產業展現出市場潛力。 ? 電信業是網路效應典型例子，此外，就競爭而言，希臘證明Geroski（2000）“過多的競爭會減緩 擴散”，但用戶數仍會隨時間而增加，關鍵因素是新技術（如3G和4G）的採用是最初的用戶/創新 者所影響的速度和擴散的範圍。 ? 其他進一步的研究包括預付卡跟月付型的用戶選擇行為大不同，也有探討行、固網間的補貼或替代， 最後一個最重要的基本因子是價格，根據希臘這個個案，在過去的3 - 4年中，價格下降約54％， 而未來的趨勢將和其他歐洲國家一樣，行網成長，固網依舊。
? backup
Diffusion of mobile telephony in Greece 1994-2005 ? population would face an annual growth of about 0.2% (page 8)
衡量预测精準度

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  • 5. 三、技術採用生命週期 Technology Adoption LifeCycle 1957年Iowa State College 為分析玉米種子採購行為所提出。起先，該概念的提出並未獲 得許多迴響，一直要等到1962年Everett Rogers出版《創新的擴散》（Diffusion of Innovations）一書後，才逐漸獲得學研界的重視。 落後者（laggards） 16% - neighbours and friends are main info sources, fear of debt（落伍者） 晚期大眾（late majority） 34% - skeptical, traditional, lower socio-economic status （傳統百姓） 創新者（innovators）2.5% - venturesome, educated, multiple info sources, greater propensity to take risk （冒險家） 早期大眾（early majority）34% - deliberate, many informal social contacts （深思熟慮者） 早期採用者（early adopters）13.5% - social leaders, popular, educated （意見領袖） critical mass
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  • 11. Diffusion of mobile telephony in Greece 1994-2005 ? population would face an annual growth of about 0.2% (page 8)