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A partir d'un certain seuil (∑π k) il est inutile d'augmenter l'effort publicitaire (fig. II
15); la pression de la concurrence restant invariable (fig. II 16), il convient dès lors de
changer de politique en agissant sur les paramètres les moins saturés.
Ces quelques relations n'ont pour but que de donner des exemples de liaisons qu'il faut
explorer: l'exploration exhaustive doit procéder à l'examen de toutes les relations des
diagrammes afin de saisir, compte tenu de la variable décisionnelle choisie et de l'intensité
retenue pour cette décision les effets de propagation dans le processus.
2 – Les effets induits au niveau de la fonction – objectif, par la décision
L'action sur une variable décisionnelle doit logiquement viser à améliorer notre
objectif, s'il existait une relation de dépendance rigide et directe entre le paramètre et
l'objectif, il serait facile de fixer la valeur requise pour celui-là pour atteindre celui-ci. Mais
l'interférence d'autres paramètres non manœuvrables susceptibles d'exercer des distorsions
dans le processus, oblige le décideur à élucider les divers effets de feed-back et d'interaction.
Pour cela, il est utile de repérer les boucles dominant le processus.
Une boucle est un graphe connexe et fermé dont le nombre de liaisons correspond au
nombre de variables: le nombre de liaisons détermine le degré de la boucle.
L'algorithme de repérage des boucles tel qu'il est exposé par J. Wanty consiste à
associer au graphe retenu une matrice A1 mettant en évidence l'existence (+1) ou l'absence
des relations binaires (o).
En calculant la matrice (A1) 2 , nous pouvons repérer les boucles de degré 2 chaque
fois qu'on a +1 dans la diagonale.
On réduit ensuite à 0 la diagonale principale soit (A1) 2 la matrice résultante; on
calcule (A1) 2 (A1) pour repérer les boucles d'ordre 3 etc...
Examinons la sensibilité des parts de marché par rapport à nos deux paramètres choisis
(pk et Π k).