No contexto dos sistemas complexos, o presente trabalho investiga 3 estratégias de precificação:(1)desnatação,(2) penetração e (3)aprendizado, na difusão de carros elétricos em diferentes contextos.Por meio da modelagem baseada em agentes com 100.000 entidades autônomas, o primeiro modelo testa três situações relacionados à demanda energética:(1)desabastecimento,(2)estabilidade e (3)crescimento moderado da demanda.A forte escassez de energia estimulou a rápida migração dos agentes aos carros elétricos. As três estratégias de precificação exibiram resultados similares em termos de faturamento e % na participação do mercado, no entanto a estratégia de penetração foi capaz de capturar uma parcela maior do mercado em menor tempo.No segundo modelo,3 diferentes comportamentos sociais são aplicadas aos agentes: (1)conservador,(2)racional e (3) social,em diferentes proporções afim de avaliar a influência da composição social na dinâmica difusora.No que concerne ao faturamento e % na participação do mercado, o segundo modelo detectou diferenças estatisticamente significativas para cada estratégia de precificação.Em sociedades proeminentemente conservadoras, as três estratégias não apresentaram indícios de diferença significativa no tocante relação ao faturamento,% na participação final do mercado e taxa de adoção média.Sociedades compostas majoritariamente por agentes racionais, apresentaram a mais rápida convergência aos carros elétricos,sendo este, o veículo mais caro.Isto se deve à percepção positiva do custo/benefício ao longo prazo.O maior faturamento é proveniente das sociedades compostas preponderantemente por agentes com atitudes sociais dado à compra e troca mais recorrente entre diferentes veículos no decorrer das interações.A estratégia de desnatação demonstrou maior versatilidade ao exibir performance superior com maior regularidade no que tange em faturamento em todas as composições sociais testadas.A estratégia de penetração exibiu índices maiores em taxa de adoção e faturamento em redes compostas integralmente por agentes com comportamentos sociais iguais,mas não foi possível detectar este padrão em redes parciais. Por fim, a estratégia de aprendizado apresentou o menor faturamento em todos os cenários, no entanto, sua taxa de adoção similar à estratégia de penetração, pode ser a estratégia de precificação mais crível e eficiente para empresas iniciantes / In the context of complex systems,the following research investigated 3 pricing strategies:(1)skimming,(2)penetration and (3)learning, at electric car diffusion in several different scenarios. Through the agent-based modelling with 100.000 autonomous entities, the first model tested 3 situations related to energy demand:(1)severe shortage,(2)stability and (3)moderate growing of demand. The strong shortage of energy forced an fast-paced migration of agents towards the electric cars. The 3 strategies showed up similar results in terms revenues and market share, however the penetration strategy was able to capture a large part of the market faster than others. At the second model, 3 different social behaviors were implemented in each agent:(1)conservative,(2)rational and (3)social,in different proportions in order to assess social composition and its influence in the innovation diffusion process. Revenue and market share as concerned,the second model detected significant statistic difference for each pricing strategy. For societies predominantly conservative, all strategies did not show significant differences evidences regarding to revenue,market share and average adoption rate. Societies comprised mostly of rational agents presented the quickest convergence to electric cars, which it is the most expensive car. This is because a positive perception of benefits over cost in the long term.The largest revenue were derived from societies primarily composed of agents with social behaviors due to recurrent purchase and exchange between different vehicles over the interactions. Skimming strategy demonstrated greater versatility by displaying superior performance more regularly in terms of revenue in every social composition simulated. Penetration strategy exhibited highest rates of adoption and revenue in social networks composed entirely of agents with same social behavior, but it was not possible to detect such pattern at partial social networks. Finally, the learning strategy reported the lowest revenues at every scenario, none the less, its rate of adoption was equivalent to penetrations strategy rates, this strategy could be the most feasible and efficient to startups and small companies
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-20042016-121243 |
| Date | 29 January 2016 |
| Creators | Paulo Yun Cha |
| Contributors | Carlos de Brito Pereira, Renato Vicente, Claudia Regina Garcia Vicentini |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Modelagem de Sistemas Complexos, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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