Что значит “исследовать рынок того или иного товара ”?

 

22

 

Обработка заполненных анкет может быть выполнена либо вручную, либо механизированным способом. Ее суть состоит в необходимых группировках и подсчете результатов, а также расчете относительных показателей. При анализе результатов опроса вначале оценивается репрезентативность обследования путем расчета возможных ошибок выборки и определения доверительных интервалов. Если разница показателей по каким-либо группам опрошенных не выходит за пределы доверительных интервалов, то она не может быть признана существенной и такой разницей лучше пренебречь.

 

23

 

Методы анализа могут быть самыми различными. Чаще других применяются методы группировки, индексный анализ, корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализы. Отчет об анкетном опросе должен быть достаточно полным, но необходимо стремиться к тому, чтобы он был как можно более коротким. В нем содержатся основные результаты и их анализ, формулируются выводы и предложения, чаще всего по совершенствованию коммерческой работы или изменению маркетинговых программ.

 

24

 

При анализе информации о рынке используются такие же методы, которые применяются при анализе любой экономической информации. К ним относятся статистические и экономико-математические методы — обработка и расчет основных показателей динамических рядов, метод группировок, графический анализ, индексный анализ, корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализы.

Обработка динамических рядов начинается с обеспечения сопоставимости членов этих рядов. Например, при оценке товарного предложения необходимо суммировать данные о поставках товаров и товарных запасах. Однако эти показатели выражаются различными величинами, которые несопоставимы между собой — поставки оцениваются за определенный период времени (месяц, квартал, год), т. е. выражаются интервальными величинами, а товарные запасы учитываются по состоянию на определенный момент времени (на 1 января, на 1 апреля и т. д.), что характеризуется моментными величинами. Поэтому прежде чем суммировать эти величины, их нужно привести в сопоставимый вид.

Опыт показывает, что динамические ряды спроса на тот или иной товар редко бывают сопоставимыми — чаще всего интервалы между уровнями ряда бывают неодинаковыми в силу того, что обследования и оценки спроса на эти товары проводятся не систематически, а от случая к случаю. Часто ассортимент товаров, по которым проводятся оценки спроса, в разных обследованиях разный. Поэтому динамические ряды спроса также требуют приведения их в сопоставимый вид. Технически это осуществляется методом "ремонта" данных рядов, т. е. прежде всего стараются построить их с соблюдением равных временных интервалов между отдельными членами ряда и обеспечить их одинаковую номенклатуру.

После этой процедуры рассчитывают аналитические показатели динамических рядов товарного предложения, спроса и цен, т. е. всех элементов рынка. По этим показателям можно судить об изменениях, которые происходят на рынке во времени, о том, как изменяются факторы, формирующие эти изменения, какие закономерности и тенденции характерны для динамики того или иного рынка.

Чаще других рассчитываются следующие показатели (см. слайд):

Абсолютный прирост представляет собой разность между двумя уровнями динамического ряда.

Темп прироста исчисляется вычитанием 100 из темпа роста. Он показывает, на сколько процентов один уровень отличается от другого уровня ряда.

Коэффициент роста (снижения) рассчитывается делением более позднего по времени уровня ряда на более ранний уровень (выраженный в процентах этот показатель именуется темпом роста).

Темп прироста исчисляется вычитанием 100 из темпа роста. Он показывает, на сколько процентов один уровень отличается от другого уровня ряда.

Средние коэффициенты (темпы) роста определяются по формулам (см. слайд)  
Учитывая, что абсолютные приросты, коэффициенты роста и прироста, как правило, неодинаковы у рядом стоящих членов ряда, приходится проводить выравнивание динамических рядов (сглаживание).

 

25

 

Эта процедура чаще всего проводится методом аналитического выравнивания (по соответствующим формулам). Суть этого метода заключается в том, что, рассматривая уровни ряда как функции времени, заменяют ими фактические уровни ряда. Чаще всего такое выравнивание проводят по уравнениям: (см. слайд)

Конечно, для выравнивания могут использоваться и другие аналитические формулы (показательная, гипербола, логистическая и т. д.).

Например, имеются данные, характеризующие прода¬жу товара А по месяцам: январь — 117 шт., февраль — 121, март — 125, апрель — 123, май — 127, июнь — 131, июль — 135, август — 130, сентябрь — 137, октябрь — 141, ноябрь — 139, декабрь — 146 шт. График этого ряда свидетельствует, что он имеет достаточно четкую тенденцию к увеличению (рис. 9).

 

26

 

Таким образом, искомое уравнение прямой у=131 + 1,18t, а выровненный по этому уравнению динамический ряд показан на рис. 9 пунктирной линией. Такие выровненные ряды легко экстраполируются, т.е. служат основой для прогнозирования отдельных элементов рынка.

 

27

 

Товарное предложение, спрос и цена часто колеблются во времени с определенной периодичностью (например, спрос на многие товары подвержен сезонным колебаниям). Поэтому при анализе рынка весьма важно выявить и измерить степень таких колебаний, которые проявляются даже при беглом анализе динамических рядов. В частности, сезонные колебания спроса характеризуются индексами сезонности, а их совокупность за год образует сезонную волну. Если для расчетов использовать данные за несколько лет, то можно получить достаточно устойчивую сезонную волну, на которой случайные условия каждого отдельного года оказываются сглаженными. Поясним это на условном примере. 

Индекс сезонности представляет собой отношение продажи товара за данный квартал к продаже этого товара в среднем за квартал. Например, эти индексы для I квартала равны (в %): (см. слайд)

 

28

 

Практическое значение данных расчетов заключается в том, что они дают основание оценивать возможную продажу по кварталам, если имеется план (или прогноз) этой продажи на год. Например, если фирма рассчитывает реализовать за год какого-то товара на сумму 200 млн. руб., то, скорее всего, в I квартале она может ожидать реализацию в объеме 14 2 млн. руб. (50x0,284), во II - 29,6 млн. (50x0,592) в III — 102,4 млн. (50x2,047), в IV — 53,8 млн. руб. (50x1 077).

Подобные расчеты можно сделать по месяцам, по 15-дневкам, по неделям — в зависимости от потребностей фирмы.

 

29

 

Одно из основных требований этого метода анализа состоит в правильном (обоснованном) выделении группировочного признака. Неверно проведенная группировка может привести к ложным выводам. Поэтому группировочный признак должен быть логически обоснован и не вызывать сомнений. Кроме того, он должен быть безусловно значимым. Например, спрос населения на мебель может зависеть от степени обеспеченности жильем, размера и состава семьи, ее дохода, от уровня цен на мебель и другие товары. В меньшей степени он может зависеть от профессии потребителей, их возраста, образования. И вряд ли он зависит от количества выпадающих осадков, состояния дорог, расстояния от областного центра. Исходя из подобных рассуждений проводятся группировки первичной информации.

 

30

 

Графики могут быть самыми разнообразными. Чаще других используют диаграммы и картограммы. В свою очередь, диаграммы могут быть линейными, столбиковыми, круговыми, ленточными, фигурными, гистограммами распределения и т. д. При построении графиков весьма важно соблюдать масштаб и соотношение осей (наилучшее отношение высоты к основанию 5:8). Примеры некоторых графиков, используемых при анализе рынка, приводятся в следующем слайде.

 

31

 

Индексный анализ также используется весьма часто при исследованиях рынка. Индексом называется (см. слайд).

Все элементы рынка достаточно сложны, так как составляются из отдельных элементов, напрямую несопоставимых между собой. Например, цены на различные товары несоизмеримы в силу различия потребительских свойств этих товаров. Нельзя напрямую сопоставить во времени реализацию товаров фирмы, так как в разные периоды времени ассортиментная структура продаж различна. Для обеспечения сопоставимости эти величины выражают в стоимостной форме путем умножения количества проданного товара на его цену и последующего суммирования. Например, при анализе рынка чаще всего рассчитываются следующие индексы: (см. слайд индекс товарооборота).

Числитель этого индекса представляет собой фактическую выручку, полученную фирмой от продажи товаров в отчетном периоде, знаменатель — тоже выручку, но в базисном периоде. Сам индекс показывает, как изменилась эта выручка в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом. Этот индекс, однако, не дает представления о том, как изменилась проданная товарная масса. 

Для этого рассчитывают (см. слайд индекс физического объёма товарооборота).

Сопоставимость числителя и знаменателя в данном отношении обеспечивается единством цен, которые остаются на базисном уровне. Он показывает в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом. Очевидно, что разница между этими индексами определяется разницей цен в сопоставимых периодах. Для количественного измерения этой разницы рассчитывают (см. слайд индекс цен постоянного состава).

Сопоставимость числителя и знаменателя в данном случае обеспечивается единством проданной продукции, которая остается на уровне отчетного периода.

Между этими индексами имеется взаимозависимость: (см. слайд)

 

 

32

 

Следовательно, выручка фирмы от продажи товаров А, Б, В в отчетном периоде увеличилась по сравнению с базисным периодом на 14,8%. Однако фактически продано этих товаров больше лишь на 1,6%. За этот период цены возросли на 13%.

При анализе рынка часто бывают необходимы сведения об изменениях средней цены продажи товаров. В этом случае рассчитывают индекс средней цены (индекс переменного состава): (см. слайд)  
т. е. средние цены реализации увеличились по сравнению с базисным периодом на 23% (по товару А они возросли на 25%, по товару Б снизились на 7%, а по товару В увеличились в 2 раза).

По крайней мере, два элемента рынка (спрос и цены) являются вероятностными (стохастическими) величинами, при анализе которых вполне уместно использование экономико-математических методов. Дело в том, что результаты анализа закономерностей развития спроса, количественная оценка влияния факторов на спрос и других аналитических процедур на рынке всегда носят вероятностный характер. Это обстоятельство вынуждает исследователей рынка оценивать уровень доверия к результатам анализа, а следовательно, и степень риска по решениям, принимаемым на основе результатов такого анализа. Ведь бизнесмен, принимая то или иное коммерческое решение, иногда "ставит на карту" значительные суммы денег, и он вправе знать уровень своего риска.

 

33

 

Анализ зависимости потребления обуви от возраста потребителей показывает, что с увеличением возраста потребление уменьшается. Среднее потребление на человека составляет 4,0 пары в год. Если средний возраст потребителей будет увеличиваться (что, кстати, сегодня характерно для России), то следует ожидать уменьшения среднего потребления на человека, т. е. спрос на обувь может уменьшиться. Бизнесмен, торгующий обувью, должен в связи с этим внести коррективы в свои заявки производителям. Однако это решение связано с определенным риском, так как оно основано на результатах анализа вероятностных величин. Велик ли этот риск? (см. слайд с расчетом).

Величина коэффициента корреляции (-0,93) говорит о том, что связь между потреблением обуви и возрастом потребителей достаточно тесная. Следовательно, риск решений, принимаемых на основе анализа этой связи, невелик.

 

34

 

Как уже говорилось выше, коэффициент корреляции рангов рассчитывается в тех случаях, когда факторный признак не может быть выражен в количественной форме. Например, зависимость потребления обуви от места жительства потребителей характеризуется следующими данными.

Ранг отражает степень значимости того или иного показателя. Если эти показатели совпадают, то им присваиваются одинаковые ранги. Так, показатели потребления обуви в небольших городах и крупных селах делят между собой третье и четвертое места. Следовательно, их ранги составляют 3,5. (далее см. слайд)

Величина рангового коэффициента корреляции близка к 1, т. е. связь между местом жительства потребителей и потреблением обуви достаточно надежная, а риск маркетинговых решений, принимаемых на основе анализа этой зависимости, небольшой.

Коэффициент корреляции является не только мерой тесноты связи, но и мерой зависимости. Он показывает, насколько "сигма" (средних квадратических отклонений) изменится потребление обуви при изменении возраста на одну "сигма". Однако такой сигмированный (нормированный) масштаб в использовании на практике весьма неудобен. Обычно нас интересует вопрос: на сколько пар уменьшится потребление обуви при увеличении возраста на год?

 

 

35

 

Уравнений, описывающих исследуемые зависимости, несколько десятков. Поэтому подбор наилучшего из них желательно выполнять с использованием компьютера. Параметр b называется коэффициентом регрессии. Он показывает, насколько единиц изменяется результативный признак (например, потребление обуви) при изменении фактора на одну единицу.

 

36

 

Дело в том, что, например, спрос зависит от большого числа факторов — социальных, экономических, демографических, природно-климатических, психологических, эстетических и т. д. Учесть при анализе всю их совокупность, как правило, не представляется возможным. Поэтому вначале выделяют главные, определяющие факторы и проводят их количественный анализ. Влияние остальных, менее значимых факторов учитывают на качественном уровне. 

 

37

 

Например, обследование потребителей обуви дало результаты, представленные в приведенной таблице: (см. слайд)

Общая дисперсия потребления обуви рассчитывается по формуле

 

38

 

Вариация потребления обуви определяется влиянием всех факторов. Поэтому величина сигма нулевое в квадрате равная 0,41 отражает также влияние всех факторов. Сгруппируем потребителей по доходам и рассчитаем среднее потребление по каждой из этих групп.