コンテキスト
Mブランドはラボを変更し、この変更を販売分析に反映させたいと考えています。
2つのアプローチが可能です：
最初の古典的なアプローチは、Mブランドの製品を、ブランドを所有する新しい研究所に再割り当てすることであり、これはブランドの販売履歴全体にわたって行われます。
2番目のアプローチは、分析と長期にわたるフォローアップの点でよりリスクが高く、販売日の前に古い研究所へのマークの割り当てを維持し、また、のフォローアップを考慮に入れることです。譲渡日からの新しい所有者研究所のマーク。
フォローアップの種類n°1：新しい所有者の研究所へのブランドの再割り当て
原則
アイデアは、古い研究所に属していたすべての製品が新しい研究所に移されるというものです。
どうすればよいですか？
これを行うには、MAMと呼ばれるOpenHealthプロセスを実行して、変更の割り当てを変更し、cededマークを新しいラボに渡します。
すべての詳細は、以下の記事に記載されています。 http://success.openhealth.fr/fr/articles/4164818-modification-d-affaffection-de-modalite-automatique-mam-auto
この操作の後、すべてのブランドの製品が新しいラボに割り当てられます。
例
4か月にわたるブランド販売後の市場の売上を分析したいとします。
市場が2つの研究所の3つのブランドで構成されていると考えてください。
ラボ1のマーク2は、2か月目の終わりにラボ2に販売されます。
ラボ1もブランド1を所有しています。
ラボ2はマーク3の所有者でもあります。
この追跡タイプでは、以下の例のように、履歴全体にわたるブランド2の売上が新しいラボに割り当てられていると見なします。
売上を分析する場合、絶対的および相対的な観点から、市場の監視には一定の規則性があります。
この方法の利点は、分析結果を長期にわたって継続できることと、フォローアップが一意の情報を使用して行われ、すべての人に理解および共有され、長期にわたってよりよく理解されることです。
メリット
相対的および進化的のように、絶対的にも分析の連続性を維持します。
この監視により、購入後の新しいラボでのマークの通過の影響をより適切に測定することもできます。
リスク
2つの研究所間でマークが通過した後の研究所の評価の写真を持ってはいけません。
フォローアップの種類n°2：新旧の研究所へのマークの割り当て
原則
マークを所有する古い研究所が、特定の日付Tまでマークの販売を維持し、その後、このマークの販売が新しい研究所に割り当てられるという考え方です。 T +1から。
どうすればよいですか？
これを行うには、製品を複製し、ラボで各製品のアクティブ化日を定義する必要があります。
例
前と同じ例を見てみましょう。ただし、ブランド2の売上が最初の2か月間はラボ1に割り当てられ、最後の2か月間はラボ2に割り当てられることを考慮してください。
次に、以下のように販売追跡を行います。
売上高を分析すると、架空の進化と進化を伴う市場監視の規則性がなくなり、絶対的および相対的な観点から、ブランドの通過前後の非常に強い変動の可能性があります。実験室1から2：
メリット
唯一の利点は、各ラボの売上の正確な写真を入手できることです。
リスク
関係するマークの経時的なフォローアップはまったく無効になり、新しいラボでのマークの通過の影響を測定することはできません。購入。
絶対的、相対的、進化的な観点から分析のすべての継続性が失われ、マーケティングと商業の両方の観点から誤った意思決定への影響が生じる可能性があります。
この不連続性は、パフォーマンス（バリューセールス、絶対、市場シェアなど）と高度なインジケーター（数値分布と値、平均セールス）の両方のすべてのインジケーターに反映されます。など）。
運用チームにとって、複数の割り当てからのこの情報が時間の経過とともに失われ、誤解されるリスクが高くなります。
最後に、これにより、監視が複雑になり、長期にわたって維持する方法を知っておく必要があります。
時間とコスト
このプロセスでは、システムに技術コードを作成する必要があり、長期にわたるメンテナンスと、データベースレベルおよびHUBプラットフォームからのアプリケーション。
標準の期限は5営業日です。
このプロセスはパーソナライズされたオプションであり、見積もりによって修正されたサブスクリプションの追加コストを生成します。