Методы прогнозирования в маркетинговых исследованиях

Прогнозирование - необходимая часть принятия любого коммерческого и управленческого решения, обязанность, которую в явной и неявной форме неизбежно должны выполнять все предприятия.

Прогнозирование позволяет получить возможные будущие оценки тех или иных исследуемых параметров, оценить изменения но внешней среде и последствия, к которым они могут привести для предприятия, оперативно реагировать на эти изменения.

Слово "прогноз" в переводе с греческого означает "предвидение", "предсказание будущих явлений и событий". Одной из самых важных функций маркетинга является прогнозирование рынка.

Прогноз рынка - научное предвидение перспектив развития спроса, товарного предложения и цен, выполненное по определенной методике на основе достоверных эмпирических данных, с оценкой его возможной ошибки.

Методы прогнозирования можно классифицировать по следующим признакам:

1) по региональному признаку:

o глобальные прогнозы;

o национальные прогнозы;

o региональные прогнозы;

o прогнозы по конкретному целевому рынку и его сегментам;

o прогнозы спроса отдельных групп потребителей;

2) по товарному признаку:

o прогноз общего объема спроса (емкости) рынка;

o прогнозы спроса по товарным группам и потребительским комплексам;

o прогнозы спроса на конкретные товары;

3) по временному периоду:

o краткосрочные (до двух лет);

o среднесрочные (от двух до пяти лет);

o долгосрочные (свыше пяти лет);

4) по применяемому методу прогнозирования:

o экстраполяция;

o экспертные оценки;

o экономико-математическое моделирование;

o расчеты на основе коэффициентов эластичности;

o аналогия и др.

Первые три из перечисленных выше методов прогнозирования в силу их распространенности и актуальности рассмотрим несколько подробнее.

Самым простым способом прогнозирования является экстраполяция - нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса закономерностей и тенденций, сложившихся в прошлом, па будущий период.

Экстраполяция - сравнительно простой способ прогнозирования. Для ее применения нужен минимум информации - всего один динамический ряд прогнозируемого показателя обычно за пять-семь лет (периодов). Его суть заключается в следующем.

Если имеется достаточно длительный динамический ряд спроса, товарного предложения или цен, то, считая, что он является функцией времени, его можно продлить на определенную перспективу. При этом, по предположениям прогнозиста, все факторы, определяющие изменение того или иного элемента рынка, нивелируются во времени.

Когда такое предположение оправдывается, экстраполяция дает достаточно точные прогнозы развития рынка. Однако если тот или иной существенный фактор в прогнозируемом периоде резко изменится, ошибка прогноза может быть достаточно большой. Причем чем больше период упреждения, тем она больше. Поэтому экстраполяция как метод прогнозирования обычно используется лишь при краткосрочных прогнозах.

В маркетинговой практике применяют различные способы экстраполяции, зависящие от характера базисного динамического ряда.

1. Если ряд, характеризующий один из элементов рынка, например спрос или продажу товаров, не имеет достаточной четкой тенденции развития, т.е. его уровни колеблются около средней величины, прогноз его развития с упреждением на один-два уровня может быть выполнен по среднему уровню ряда динамики (формула 3.13):

где у - средний уровень ряда; у. - члены ряда динамики; п - число членов ряда динамики.

Пример.

Необходимо выполнить прогноз развития продажи товара А на восьмой и девятый периоды, если ряд динамики продажи товара А за семь дней прошедшего периода имеет следующий вид (табл. 3.11).

Таблица 3.11. Продажа товара А по дням недели

Дни

1-й

2-й

3-й

4-й

5-й

6-й

7-й

Продажа, кг

1520

1900

1780

1560

1800

1880

1850

Решение. Визуальная оценка такого ряда свидетельствует, что продажа этого товара не имеет тенденции к росту или снижению, а колеблется около средней величины. Следовательно, прогноз продажи товара А можно выполнить по среднедневной продаже этого товара, равной 1755 кг.

Разумеется, фактическая продажа может несколько отличаться от прогнозной, но возможную среднюю ошибку прогноза можно рассчитать по формуле 3.14:

где 82 - дисперсия; I - коэффициент кратности ошибок, равный 2. Дисперсию определяем по формуле 3.15:

Расчеты оформим в табл. 3.12.

Таблица 3.12. Расчет ошибки прогноза

Следовательно, доверительный интервал прогноза составит от 1647,5 (1755 - 107,5) до 1862,5 кг (1755 + 107,5).

2. Если динамический ряд одного из элементов рынка имеет устойчивую тенденцию к росту или снижению и варьирует незначительно около этой тенденции, прогнозирование осуществляется по среднему темпу роста (снижения) ряда динамики.

В этом случае предполагается, что каждый последующий член динамического ряда равен предыдущему, умноженному на средний коэффициент темпов роста (К) (формула 3.16):

где Уж - прогнозный уровень ряда; У, - последний уровень базисного ряда; К - средний темп изменения уровней

ряда (/с = -,-||-0; ^1 - начальный уровень ряда; п - число V ^

уровней базисного ряда. Пример.

Используя следующие данные, методом экстраполяции рассчитайте прогноз потребления сока на четвертый и пятый годы (табл. 3.13).

Таблица 3. 1З

Годы

1-й

2-й

3-й

Потребление сока, л на одного чел. в год

30

35

42

Определите доверительный интервал этого прогноза.

Решение. Динамический ряд, характеризующий потребление сока, имеет устойчивую тенденцию к росту, а уровни этого ряда варьируют незначительно. Следовательно, дальнейшее его развитие можно прогнозировать по средним темпам роста. - 142

В нашем примере К= I-- =1.183, а прогноз потребления сока в четвергом году составит: 49,7 кг, (42 х 1,183); в пятом году - 58,8 кг (49,7 х 1,183).

Для определения доверительного интервала необходимо рассчитать возможную ошибку прогноза (формула 3.17):

где: а - дисперсия отклонений фактических данных от теоретических, которая рассчитывается по формуле (3.18):

Расчет ошибки прогноза оформим в виде табл. 3.14.

Таблица 3.14

Выводы. Доверительный интервал прогноза потребления сока в четвертом году составит: от 49,4 л (49,7 - 0,3) до 50,0 л (49,7 + + 0,3); в пятом году - от 58,5 л (58,8 - 0,3) до 59,1 л (58,8 + 0,3).

3. Если динамический ряд, характеризующий какой-либо из элементов рынка, имеет ту или иную тенденцию, но существенно варьирует около нее, его экстраполяция выполняется методом аполитического выравнивания ряда динамики.

Пример.

Рассчитайте прогноз возможной продажи товара А в июне методом аналитического выравнивания ряда, используя следующие данные табл. 3.15.

Таблица 3.15

Месяц

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Продажа, единиц

10

15

13

29

22

В данном случае динамический ряд продажи товара А имеет тенденцию к росту, но значительно варьирует около этой тенденции, поэтому предложено прогнозирование его будущего развития осуществлять методом аналитического выравнивания ряда. Выравнивание выполним по уравнению прямой у = а + 6/, рассчитав его параметры путем решения системы нормальных уравнений (формула 3.19):

Расчет оформим в виде табл. 3.16.

Таблица 3.16

Решив эту систему, получаем следующие значения: а = 10,1; Ь = 1,9.

Следовательно, у = 10,1 + 1,9£.

Выводы. Возможная продажа товара А в июне составит: у = = 10,1 + 1,9 х 6 = 21,5 ед.

Достоинства метода экстраполяции заключаются прежде всего в сравнительной несложности расчетов и небольшом объеме используемой информации. Основной недостаток этого метода связан с тем, что при его применении результативный признак рассматривается только как функция времени и не учитывается влияние других различных факторов. Поэтому экстраполяция применима лишь для краткосрочного прогнозирования (с упреждением на один-два периода). Экстраполяцию с большим упреждением можно допускать лишь в случае, если есть достаточные основания для уверенности, что комплекс факторов, формирующих это явление, в будущем не очень изменит характер его развития.

Прогнозирование методом экспертных оценок в маркетинге используется достаточно часто и является весьма эффективным.

Сущность метода экспертных оценок заключается в сборе, обработке и использовании дня различных целей сведений от достаточно представительного числа экспертов. Эксперты - это лица, обладающие достаточной компетенцией и способные высказать аргументированное мнение по изучаемому явлению. Процедура получения оценок от экспертов называется экспертизой. Разумеется, отвечая на поставленный вопрос, каждый эксперт субъективен, т.е. исходит лишь из собственного опыта, знаний, условии реальной жизни. Однако, если мнений мною и они достаточно квалифицированны, их обобщение позволяет получить достаточно надежную и объективную оценку состояния или перспектив развития изучаемого явления (например, рынка).

Экспертные оценки применялась для различных целей с древнейших времен. Советы старейшин и мудрецов, сенаты и коллегии - все это различные фермы реализации экспертных оценок.

Перечислим этапы экспертизы:

o определение цели и задач экспертизы;

o формирование экспертной группы;

o составление опросных листов, определение способа и процедуры опроса экспертов;

o процедура опроса;

o обработка и анализ информации, полученной от экспертов;

o расчет средней оценки, сравнение ее с имеющимися статистическими данными и использование для принятия коммерческого решения.

Какова должна быть численность экспертной группы? Разумеется, нельзя рассчитать оптимум, однако следует учитывать, что, с одной стороны, при малом количестве экспертов па групповую оценку излишнее влияние оказывает индивидуальная оценка каждого из них. С другой - при очень большом числе экспертов уменьшается роль мнений, отличающихся от мнения большинства, а это, в свою очередь, может снизить достоверность групповой оценки.

В практике маркетинга для экспертизы обычно используют 25-30 человек.

В зависимости от целей экспертами могут быть научные работники, руководящие работники торговли и других отраслей, товароведы (вопросы, связанные с коммерческими решениями), проработавшие с данным товаром определенное время (не менее пяти лет).

Рассмотрим требования, предъявляемые к экспертам:

o эвристичность - способность видеть неочевидные проблемы;

o интуиция - способность делать заключения без осознания пути движения к этому заключению;

o креативность - способность творчески решать новые задачи;

o независимость и т.д.

Степень надежности оценок экспертов можно рассчитать по формуле 3.20:

где й - "абсолютная" надежность эксперта; Л' число случаев, когда данный специалист участвовал в экспертизе; дг _ число случаев, когда его мнение совпадало с мнением большинства или средней оценкой экспертной группы. Иногда используют другой показатель (формула 3.21):

где Я0 - относительная надежность эксперта (внутри какой-то группы); й; - индивидуальная, абсолютная надежность экспертов; Лт - средняя надежность группы экспертов.

При прогнозировании рынка методом экспертных оценок используют два способа опроса экспертов: индивидуальный и метод "Дельфи".

Индивидуальный метод заключается в том, что каждый эксперт даст оценку независимо от других, а затем с помощью какого-либо приема эти оценки обобщаются в одну. Простейший способ обобщения оценки состоит в вычислении средней арифметической (формула 3.22):

где К. - оценки, полученные от экспертов; У - средняя оценка; п - число опрошенных экспертов.

Можно рассчитать и средневзвешенную оценку, если использовать уровень компетентности (вес) эксперта, определяемый на основе оценок его предыдущей деятельности или с учетом его квалификации, эрудиции, должности и места работы. Компетентность может быть измерена в индексах, процентах, баллах и т.д. (формула 3.23):

Пример.

Прогноз спроса на товар А разработай отделом маркетинга фирмы в трех вариантах: первый вариант - прирост спроса к уровню прошлого года составит 3%; второй вариант - 4%; третий вариант - 7%.

Для выбора окончательного варианта прогноза проведена экспертная оценка, результаты которой приведены в табл. 3.17.

Таблица 3.17. Экспертная оценка

Эксперты

Число экспертов, отдавших предпочтение

вариант 1

вариант 2

вариант 3

Менеджеры

2

4

4

Менеджеры оптово-посреднических компаний

5

4

1

Менеджеры департамента торговли фирмы

5

5

-

Решение.

Рассчитаем среднюю оценку, которую дала каждая группа экспертов:

Окончательный вариант прогноза в этом случае составит:

Оценка, выполненная с учетом компетентности экспертов, является наиболее точной.

Метод "Дельфи" - разновидность экспертных оценок. Его особенность состоит в том, что эксперты опрашиваются не один, а несколько раз. После каждого тура опроса усредненные оценки направляются каждому из экспертов с просьбой ознакомиться с ними и, возможно, изменить свою первоначальную оценку. Эти повторные данные вновь усредняются и вновь направляются каждому из экспертов с аналогичной просьбой.

Решение о необходимости проведения каждого следующего тура принимается па основе данных о степени согласованности мнений экспертов.

Степень согласованности определяется по формуле коэффициента вариации (3.24):

где V- коэффициент вариации; 8^ - среднеквадратическое отклонение оценок; У. - индивидуальные оценки экспертов; У - среднее значение оценки; п - число экспертов, участвующих в экспертизе.

Если V - меньше 40%, считается, что мнения экспертов достаточно согласованы и среднюю оценку экспертов можно использовать для практических целей.

Если V - больше 40%, проводят следующий тур опроса.

Пример.

Отделом маркетинга фирмы произведена оценка спроса на товары-аналоги. Результаты представлены в табл. 3.18.

Таблица 3.18

Эксперты

Товары

А

Б

В

Г

1

100

50

70

2

125

50

120

90

3

75

150

130

110

4

100

150

80

60

5

100

100

100

100

Необходимо оценить степень согласованности мнений экспертов но каждому товару и дать предложения но проведению последующих туров экспертизы.

Решение: необходимо рассчитать V по каждому товару.

Товар А:

^ = 1^^x100 = 17,68, т.е. по этому товару мнение экспертов согласовано, следующего тура опроса проводить не надо. Товар Б:

К = ^^х00 = 50, т.е. мнение экспертов по этому товару не согласовано, позиция критическая, следует проводить следующий тур опроса. И так по каждому товару.

Когда о прогнозируемом явлении или его динамике мало что известно, оценка перспектив его развития может быть осуществлена методом аналогий.

Под аналогией понимается перенос знаний об одном предмете или явлении на другой предмет или явление. Этот метод прогнозирования откровенно оценочный. Он применяется в случае, когда базисной маркетинговой информации пет, а времени на применение какого-либо более точного метода прогнозирования недостаточно. Чаще всего такой перенос делается в территориальном аспекте.

Элементы рынка зависят от большого числа факторов, влияющих на них разнонаправлено и неравноэффективно. Более того, эти факторы образуют системные комплексы, что требует системного подхода при анализе и прогнозировании.

Учесть одновременно влияние многих факторов на спрос во всем их многообразии, разнонаправленности действия и неодинаковости воздействия позволяют экономико-математические модели.

Метод моделирования - метод исследования не самого процесса, а его модели, когда полученные характеристики переносятся с модели па объект.

Экономико-математическая модель представляет собой многофакторное регрессионное уравнение, описывающее зависимость спроса от нескольких факторов одновременно. Эти уравнения столь многочисленны, что перечислить их просто невозможно. Например,

у = "" + я, 1ё.г, + а &х, + а, ^х, + ад lgх4 - полулогарифмическая кривая и т.д.,

где х0, xv х, х, хА - значения факторов; "0, а,, а, а, а - параметры уравнения.

Значительная трудность этого метода прогнозирования состоит в том, чтобы подобрать уравнение, в наилучшей мере описывающее данную систему.

Этапы построения многофакторной модели:

1) выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие элементов рынка. В модель можно включать только те из них, которые можно количественно измерить;

2) определить степень влияния выявленных факторов на результативные показатели рыночного процесса, отобрать наиболее существенные и сильнодействующие из них. Чаще всего выбор факторов определяется информационной обеспеченностью;

3) разработать математическую форму модели, учитывающую одновременное влияние отобранных факторов.

Модель должна отражать сущность процесса формирования результативного признака и желательно, чтобы ее можно было просто решить. Чаще всего используют линейное уравнение. В многофакторную модель обычно включают как независимую переменную время (формула 3.25):

4) рассчитать параметры модели методом наименьших квадратов (система уравнений);

5) провести оценку прогностической ценности модели. Этот метод прогнозирования является наиболее точным, но самым трудоемким. С одной стороны, чем больше факторов мы учтем при построении модели, тем адекватнее будет последняя и тем точнее получится рассчитанный с ее помощью прогноз. С другой - чем больше факторов (.г) включаются в модель, тем больше должно быть число периодов динамического ряда фактических значений каждого из этих факторов (/?). В реальных условиях собрать такую информацию бывает очень сложно, а то и просто невозможно.

Другим не менее существенным недостатком использования экономико-математического моделирования является следующее: в модель можно включать только факторы, имеющие количественную оценку. Качественные факторы, такие как мода, уровень образования и культуры, национальные особенности и пр., не могут быть учтены. В силу данных причин этот метод используют в основном для научных целей, глобальных прогнозов на высоком уровне обобщения.

Возможности разных методов прогнозирования были изучены на примерах объема продаж. Конечно, возможности прогнозирования в маркетинге значительно шире. С использованием изложенных методов могут быть выполнены прогнозы прибыли, цен на продукцию, в том числе продукцию конкурентов, собственных возможностей предприятия и его конкурентоспособности, основных параметров рынка отдельного товара, эффективности товародвижения, рекламы и других форм продвижения продукции.

Результаты прогнозирования и оценки рыночного потенциала являются ключевой информацией для принятия управленческих и коммерческих решений.