Методы изучения и прогнозирования покупательского спроса

p – средняя  цена данного товара³⁰.

Текущий рыночный спрос часто определяются на основе нормативного метода. Данный метод предполагает последовательную декомпозицию потенциала рынка вплоть до нахождения оценки спроса на конкретный товар или марку на основе использования ряда нормативов и долевых показателей. В качестве примера рассмотрим случай фирмы, продающей добавку, предназначенную для применения совместно с реактивами для смягчения воды в котельных. Поскольку не все предприятия используют данную добавку, требуется оценить текущий и возможный потенциал рынка, а также реальный уровень спроса в определенной географической зоне. Расчет производится следующим образом: на основе отчетной, нормативной и статистической информации были определены:

• объем потребления воды всеми фирмами определенного региона, имеющими котельные – 7500000гл;
• норма расхода средства смягчения на литр воды 1%;
• доля фирм, применяющих это средство: 72%;
• норма расхода добавки на литр средства: 9%;

Рассчитывается  возможный потенциал рынка:

7500000 гл. × 0,01 × 0,72 × 0,09 = 486000 л;

Исследования  показали, доля фирм, уже применяющих  добавку, равна 54%;

Исходя из этих данных, определяется суммарный текущий  рыночный спрос:  7500000 гл. × 0,01 × 0,72 × 0,09 × 0,54 = 262000 л.

Если цель фирмы в том, чтобы добиться доли рынка 40%, продажи  товара в данном регионе (текущий  рыночный спрос для фирмы) должны быть доведены до 105000л³¹.

Трудность данного метода состоит в нахождении соответствующих нормативов и долевых показателей. Их получение обычно требует проведения специальных исследований. В то же время видно, что погрешность в каждом множителе переносится на каждый следующий уровень и на итоговый результат. Чтобы избежать этой опасности, следует использовать несколько наиболее вероятных значений, т.е. получать не одну оценку, а их диапазон. В любом случае данный метод следует применять совместно с другими аналитическими методами.

Более углубленный анализ спроса направлен на обнаружение  наиболее важных реальных факторов, влияющих на объем продаж, и на определение их относительного влияния; наиболее часто анализируются такие факторы, как цены, уровень дохода, структура потребителей и влияние различных методов продвижения продукта. При проведении такого анализа широко используются методы математической статистики.

Так при определении  спроса может использоваться метод ведущих индикаторов. Ведущие индикаторы – показатели или их временные ряды, изменяющихся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но, опережая его по времени, например, рост показателей жизненного уровня опережает показатель роста спроса. Таким образом, изучая динамику изменения показателей жизненного уровня, можно сделать выводы о возможном изменении показателя спроса на определенную продукцию³².

При оценке рыночного  потенциала регионов или стран часто используют индикаторы покупательной способности. Цель при этом состоит в измерении привлекательности рынка по средневзвешенному значению трех ключевых компонентов любого потенциала рынка, т.е.:

• количества потребляющих единиц,
• покупательной способности этих потребляющих единиц,
• готовности этих потребляющих единиц к расходам.

Статистические  индикаторы этих трех переменных определяются для выбранной территориальной  базы (страна, область, район, город), после  чего определяется средневзвешенный индекс для каждой зоны. Существует два подхода к его определению: использовать стандартный индекс покупательной способности (ИПС), который предлагают фирмы по изучению рынка, или построить индекс специально для анализируемого сектора или гаммы товаров³³.

Учет реализованного спроса проводят для выявления фактического удовлетворения спроса населения на отдельные товары. Об объеме и структуре реализованного спроса судят по размеру продажи товаров. Размер продажи товаров определяют несколькими методами: по материалам инвентаризации, по оперативным данным о запасах и поступлении товаров, товарным чекам и ярлыкам, путем ежедневной регистрации продажи отдельных товаров.

Неудовлетворенный спрос можно изучать по сведениям  книги заказов покупателей. Обычно в книги записывают заказы на товары достаточного ассортимента. В крупных  магазинах заказы рекомендуется  оформлять на специальных открытках, которые посылаются покупателям, когда необходимый им товар завезен в магазин.

Изложенные  подходы используются и при прогнозировании  спроса. В этих целях в модели спроса включаются прогнозные оценки отдельных ее параметров.

 

3.2. Общая  характеристика методов прогнозирования,  применяемых в маркетинговых исследованиях

 

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на:

• эвристические,
• экономико-математические. 

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения, как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

Так при прогнозировании  спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистрибьюторы, консультанты по маркетингу и т.д.

При использовании  экономико-математических методов  подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.

Если при  применении экспертных методов структура  причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Определение системы  факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления – исходная точка экономико-математического моделирования³⁴.

На самом  деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система  должна обеспечить возможность использования  любого из этих методов.

Примером сложной задачи прогнозирования, которая не решается с помощью какого-то одного метода, является прогнозирование объема продаж нового товара. При проведении маркетинговых исследований оцениваются объемы продаж нового товара в течение первых лет (скажем трех) после выпуска. Для этой цели могут быть применены экспертные методы, методы опросов, проведение продаж на контрольном рынке.

Экспертные  оценки, сформулированные специалистами  по маркетингу, базируются на сведениях, собранных на стадии предварительного анализа и учитывающих данные о продажах конкурентов, размере потенциального рынка, общем спросе, долях продуктов различных марок на рынке, доступности сбытовых сетей и др.

Недостающая информация собирается путем прямых опросов  потенциальных пользователей, торговцев, поставщиков и, если это возможно, конкурентов.

Проверка рынка, или контрольная продажа, в ходе которой наблюдается реальное рыночное поведение покупателей, позволяет  оценить уровень пробных и  повторных закупок и объем  потенциальных продаж нового товара. Можно также провести пробные продажи по месту жительства или эксперименты в специальных лабораториях-магазинах³⁵.

Данные методы обычно применяются совместно.

Прогнозирование спроса должно осуществляется в три  этапа.

• прогноз внешней среды,
• прогноз развития данной отрасли,
• прогноз величины спроса на товары конкретной компании³⁶.

Такие комплексные, тем более аналитические модели, разработать и реализовать чрезвычайно  сложно, поэтому на практике получили применение более простые статистические модели.

Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

В первом случае в качестве базы прогнозирования  используется прошлый опыт, который  пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения, конечно, на срок не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.

Во втором случае строится прогнозная модель, характеризующая  зависимость изучаемого параметра  от ряда факторов, на него влияющих. Она  связывает условия, которые, как  ожидается, будут иметь место  и характер их влияния на изучаемый параметр.

Данные модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях.

При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный  анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный  анализ основан на использовании  уравнения прямой линии:    y = a +bx

где y – оцениваемая  или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);

a – свободный  член уравнения;

x – независимая переменная (факторный признак), используемая для

определения зависимой  переменной.

b – коэффициент  регрессии, измеряющий среднее  отношение отклонения результативного  признака от его средней величины  к отклонению факторного признака  от его средней величины на одну единицу его измерения – вариация y, приходящаяся на единицу вариации x.

Коэффициенты a и b рассчитываются на основе наблюдений величин y и x с помощью метода наименьших квадратов³⁷.

Анализ на основе множественной регрессии основан  на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Однако регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.

Так, например, при прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос, определяются взаимосвязи, существующие между ними, и прогнозируются их вероятные будущие  значения; из них при условии реализации условий, для которых уравнение множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.

Все что касается множественной регрессии, концептуально  является идентичным парной регрессии, за исключением того, что используется более чем одна переменная. Под  этим углом зрения слегка изменяется терминология и статистические расчеты.

Многофакторное  уравнение множественной регрессии  имеет следующий вид:  y = a + b1 x 1 + b2x2 + b3 x3 + .... + bm xm,

где: y – зависимая или прогнозируемая переменная;

xi – независимая переменная;

a – свободный  член уравнения; 

bi – коэффициент  условно-чистой регрессии; 

i = 1, m;

m – число  независимых переменных (факторных  признаков).³⁸

Ограничением  прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится «внешняя среда» протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение.

Простейшими методами прогнозирования спроса на основе статистической маркетинговой информации являются экстраполяционные методы. Экстраполяционные методы основаны на предположении, что будущие события определяются прошлым. Например, анализ изменения объема продаж во времени предлагает выделение трех составляющих: тренда; сезонных колебаний; случайных изменений. Тренд описывает общую тенденцию развития; сезонные колебания показывают колебание спроса от времени года; случайные изменения - изменения трудно определяемых случайных факторов. В условиях нестабильности и неопределенности внешних факторов методы экстрополяции редко применяются³⁹.

При прогнозировании  спроса могут использоваться метод  ведущих индикаторов и индикаторы покупательной способности, охарактеризованные ранее, а также кривые жизненного цикла.

В последнем  случае в качестве потенциала рынка  рассматривается рыночный спрос  товара, вступившего в фазу зрелости своего жизненного цикла. Применение модели жизненного цикла продукта подразумевает способность формулировать прогнозы качественного или количественного характера относительно эволюции начального спроса на рынке определенного товара. Эти данные определяются экспертным путем или исходя из изучения статистики изменения объема реализации по времени. В последнем случае можно воспользоваться S-образными кривыми. Наиболее известными кривыми данного типа является логистическая кривая⁴⁰.

Важным  шагом в исследовании марок отдельных товаров является изучение мнения потребителей об этих товарах. Речь здесь идет о выяснении, насколько исследуемый товар соответствует требованиям рынка и потребителей, т.е. об оценке рыночной адекватности товара. Данные исследования можно развить в направлениях получения следующей информации: