Прогнозирование спроса

В результате решения задачи мы получим те виды продукции, которые  необходимо производить и в каком  количестве, а также суммарную  прибыль от реализации всей выпускаемой  продукции.

1.3. Особенности  сегментации рынка

Любой предприниматель сознает, что его товары не могут нравиться  всем покупателям, так как в мире трудно найти одинаковых потребителей с одинаковой реакцией на предлагаемый товар. Тем не менее, один и тот  же продукт может быть предназначен для различных групп потребителей, которые называются сегментами рынка, а процесс их выявления – сегментацией рынка.

Сегментация рынка – это  определенная стратегия более рационального  и полного приспособления производства и маркетинговых действий к потребителям рынка и требованиям покупателей. Эта стадия состоит в выделении  из общей массы потенциальных  потребителей продукции фирмы отдельных  типичных групп, предъявляющих однородные требования к товару, одинаково реагирующих  на рекламу, т.е. групп с одинаковыми  потребительскими мотивациями, предпочтениями и поведением. Каждая такая группа образует определенный сегмент рынка, ориентируясь на который и осуществляется та или иная программа действии [5, c. 53].

Сегментация рынка нацелена на узкую группу потребителей (сегмент  рынка) через единый специализированный план маркетинга, который основывается на потребности этого сегмента.

Сегментация рынка может  позволить максимально увеличить  прибыль на единицу продукции, а  не совокупные доходы, поскольку происходит ориентация на один сегмент. Она также  позволяет предприятию с небольшими ресурсами конкурировать с крупными предприятиями на рынках. Особую значимость сегментация приобретает при  целевом маркетинге. При данном виде маркетинга продавец производит разграничения  между сегментами рынка, выбирает один или несколько и разрабатывает товары и комплексы маркетинга в расчете на каждый из одобренных сегментов. В настоящее время предприятия все больше переходят от методов массового и товарно-дифференцированного маркетинга к целевому маркетингу, который помогает продавцам полнее выявить имеющиеся маркетинговые возможности. Для каждого целевого рынка продавец может разработать нужный этому рынку товар [5, c. 54].

Для эффективного охвата такого рынка продавец может варьировать  цены, каналы товародвижения, рекламные  усилия. Это делается для того, чтобы  не распылять маркетинговые усилия ("стрельба из дробовика"), а сконцентрировать их на покупателях, наиболее заинтересованных в приобретении товара ("стрельба из винтовки").

Целевой маркетинг требует  проведения трех основных мероприятий.

Первое (сегментация рынка) – разбивка рынка на четкие группы потребителей, для каждой из которых  могут потребоваться отдельные  товары и (или) комплексы маркетинга. Предприятие определяет разные способы  сегментации рынка, составляет профили  полученных сегментов и оценивает  степень привлекательности каждого  из них [5, c. 55].

Второе (выбор целевых  сегментов рынка) – оценка и отбор  одного или нескольких сегментов  рынка для выхода на них со своими товарами.

Третье (позицирование товара на рынке) – обеспечение товару конкурентного  положения на рынке и разработка детального комплекса маркетинга [5, c. 56].

При осуществлении всех мероприятий  необходимо учитывать то, что результаты исследований маркетинговой деятельности, статистическая обработка социологической  информации, как для деятельности предприятий производителей, так  и торговых фирм, самих потребителей, позволили вывести закон, который  носит название закона Парето. Смысл  его заключается в том что, только 20% потребителей покупают 80% продукции, представленной на данном сегменте рынка. Конечно, эти цифры не являются жесткими, хотя этот закон и называют 20/80, тут  может быть и 18, и 25%, но суть закона не меняется. Он касается как потребительской  продукции, так и продукции производственно-технического назначения.

Отсюда можно сделать  вывод: каждому производителю нужно  найти тот сегмент, ту группу потребителей с однотипной реакцией на маркетинговую  деятельность, которая входит в эти 20% и искать ее надо не методом "тыка", а путем исследований рынка. Следовательно, сегментация рынка может быть определена как стратегия, с помощью  которой рынок разделяется на сегменты (части), которые вероятнее  всего будут характеризоваться  одинаковой реакцией на мероприятия  комплекса маркетинга. Цель состоит  в максимальном проникновении на именно эти сегменты рынка вместо того, чтобы распылять усилия по всему рынку [7, c. 80].

От того, насколько правильно  выбрана цель сегмента рынка, во многом зависит успех предприятия в  конкурентной борьбе. При формировании сегмента рынка различают критерии и признаки (принципы) сегментации. Критерий – это мерило оценки обоснованности выбора сегмента рынка или его  товара.

При формировании сегмента рынка могут быть использованы следующие  критерии [7, c. 81]:

а) различия между потребителями, позволяющие объединить сегмент;

б) сходство между потребителями, формирующее устойчивость предпочтений данной группы потребителей к товару;

в) наличие показателей, позволяющих  измерить характеристики и требования потребителей, определить емкость рынка;

г) возможность выстоять в конкурентной борьбе;

д) достаточность объема продаж для обеспечения покрытия расходов и получения прибыли;

е) доступность сегмента для предприятия (каналов сбыта

и транспортирования).

Сегмент рынка создается  в следующей последовательности:

а) анализируются требования покупателей относительно товара фирмы;

б) формируются группы покупателей  с определенными требованиями к  данному товару;

в) изучается производство данного товара и возможности  изменения технологий, позволяющих  производить товар, отвечающий требованиям  групп покупателей;

г) оценивается конкурентоспособность  товара;

д) определяется экономическая  выгода создания сегмента рынка;

е) разрабатывается маркетинговая  программа сегмента рынка.

Для сегментации потребительского рынка используют географический, демографический, психографический, поведенческий принципы [7, c. 82].

Географическая сегментация  предполагает разбивку рынка на различные  географические регионы – города, районы, области, республики.

Демографическая сегментация  заключается в делении рынка  на сегменты по таким факторам, как  пол, возраст, размер семьи, уровень  доходов, род занятий, образование, национальность.

Психографическая сегментация  предусматривает принадлежность к  общественному классу – по образу жизни, характеристике личности.

Поведенческий принцип предусматривает  распределение покупателей на группы в зависимости от их знаний о товаре, отношений к товару, характера  его использования.

Сегмент рынка в идеале должен отвечать следующим условиям [7, c. 83]:

• быть достаточно емким;

• представлять возможности  дальнейшего роста;

• не быть объектом коммерческой деятельности конкурирующих фирм;

• характеризоваться потребностями, которые данное предприятие может  удовлетворить.

2. Методы  прогнозирования спроса и исследования  рынка продукции

2.1. Эконометрические  методы прогнозирования

Экономико-статистическое моделирование  часто отождествляют с эконометрикой. Эконометрика – это наука, изучающая  экономические процессы и явления  средствами математического и статистического  анализа. Эконометрика как самостоятельная  отрасль знаний возникла в 30-е годы, и ее появление связывают с  проникновением статистических методов  в экономику. В настоящее время  сформировались две ведущие школы  эконометрики: американская и голландская. В эконометрических моделях обеих  школ широко используются относительные  показатели, множества, уравнения и  системы уравнений регрессии, содержащие лаговые переменные. В последние  годы в эконометрику усиленно проникают  формально-математические методы.

К эконометрическим методам  относят: прогнозирование на основе временных рядов (экстраполяция  динамического ряда, прогнозирование  сезонных и циклических колебаний, адаптивные методы прогнозирования, прогнозирование  на основе индикаторов и индексов, экстраполяция по огибающим кривым); прогнозирование на основе модели регрессии; прогнозирование на основе системы  одновременных уравнений.

Обычно под термином "тренд" подразумевают длительную тенденцию  изменения показателей временного ряда, на которую могут накладываться  другие составляющие (например, сезонные колебания). Временной ряд содержит результаты наблюдения за процессом  на некотором участке времени. Этот участок называется участком наблюдения. Отрезок времени от последнего наблюдения до того момента, для которого нам  необходимо получить прогноз, называется участком упреждения [8, c. 35].

Вообще говоря, точное совпадение фактических данных и прогностических  оценок, получаемых путем экстраполяции  трендов, маловероятно. Причина погрешностей заключается в следующем: 1) выбор

формы кривой, характеризующей  тренд, содержит элемент субъективизма. Во всяком случае, часто нет твердой  основы для того, чтобы утверждать, что выбранная форма кривой является единственно возможной или тем  более наилучшей для экстраполяции  данных в конкретных условиях; 2) оценивание параметров кривых (иначе говоря, оценивание тренда) производится на основе ограниченной совокупности наблюдений, каждое из которых  содержит случайную компоненту; 3) возможны случаи, когда форма кривой, описывающей  тенденцию, выбрана неправильно  или когда тенденция развития в будущем может существенно  измениться и не следовать тому типу кривой, который был принят при  выравнивании [8, c. 35].

В практической работе "наивные" прогнозисты приближают временные  ряды наблюденных показателей следующими элементарными функциями:

у=а+b₁*t (уравнение прямой линии); 

y=а+b₁*t+b₂*t₂ (парабола 2-го порядка);

y=а+b₁*t+b₂*t₂+b₃*t₃ (парабола 3-го порядка); 

у=а+b*ln(t) (логарифмическая) и  т.д.

Иногда встречаются случаи, когда более или менее обоснованно  для экстраполяции можно применить  несколько типов кривых. При этом рассуждения сводятся к следующему. Поскольку каждая из кривых характеризует  один из альтернативных трендов, то очевидно, что пространство между экстраполируемыми  трендами и представляет собой некоторую "естественную доверительную область" для прогнозируемой величины. С такими утверждениями нельзя согласиться.

Прежде всего, потому, что  каждая из возможных линий тренда отвечает некоторой заранее принятой гипотезе развития. Пространство же между  трендами не связано ни с одной  из них – через него можно провести многие другие тренды [8, c. 36].

В экономических исследованиях  часто изучаются связи между  случайными и неслучайными величинами. Такие связи называют регрессионными, а метод их изучения – регрессионным  анализом. Математически задача формулируется  следующим образом. Требуется найти  аналитическое выражение зависимости  экономического явления (например, производительности труда) от определяющих его факторов; т.е. ищется функция у=1(х₁,х₂,........,х_n), отражающая в среднем зависимость, по которой, зная значения независимых факторов х можно найти приближенное значение зависимого от них показателя у.

В качестве функции в регрессионном  анализе принимается случайная  переменная, а аргументами являются неслучайные переменные. Примером возможного применения регрессионного анализа  в экономике является исследование влияния на производительность труда  и себестоимость таких факторов, как величина основных производственных фондов, заработная плата и др.

Для нахождения уравнения  регрессии необходимо определить общий  вид функциональной зависимости  и рассчитать параметры уравнения. При выборе вида зависимости руководствуются  следующим: он должен согласовываться  с профессионально-логическими соображениями  относительно природы и характера  исследуемых связей; по возможности  используют простые зависимости, не требующие сложных расчетов, легко  поддающиеся интерпретации и  практическому применению.

Практика регрессионного анализа говорит о том, что  уравнение линейной регрессии часто  достаточно хорошо выражает зависимость  между показателями даже тогда, когда  на самом деле они оказываются  более сложными. Это объясняется  тем, что в пределах исследуемых  величин самые сложные зависимости  могут носить приближенно линейный характер [8, c. 38].

В общей форме прямолинейное  уравнение регрессии имеет вид:

y= a₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + … + b_mx_m                                 (1),

где у – результативный признак, исследуемая переменная;

X_i – обозначение фактора (независимая переменная);

m – общее число факторов;

a₀ – постоянный (свободный) член уравнения;

b, – коэффициент регрессии  при факторе.

Увеличение результативного  признака у при изменении фактора  хi на единицу равно коэффициенту регрессии bi с положительным знаком; уменьшение – с отрицательным  знаком.

Частным случаем регрессионной  функции является тренд (зависимость  у от времени t). Поэтому рассмотренные  приемы экстраполяции вполне применимы  к трендовым регрессиям. Регрессионные  функции исключительно широко распространены в экономических исследованиях. Но особое место в их "ассортименте" занимает группа "производственных функций".