Ваше агентство все еще делает вам прогноз показов, кликов, трафика, запросов в ТОПе, звонков или конверсий? Прекрасно, добро пожаловать в 2009 год!

Однако на дворе уже 2018, и мы расскажем вам, как спрогнозировать отдачу от вложений в комплексный интернет-маркетинг на уровне получения прибыли, а не показателей, выгодных агентству, но точно не вам.

Какие данные нужны, чтобы строить прогнозы?

Важно понимать: чтобы сделать реалистичный прогноз получения прибыли от интернет-маркетинговых активностей, необходимо:

1. Иметь на руках детальную стратегию интернет-маркетина на 6–12 месяцев с перечнем инструментов и форматов их использования именно для вашего бизнеса.
2. Иметь готовые таблицы с медиапланами по каждому инструменту интернет-маркетинга, содержащими прогнозы поканальных показателей (у каждого канала они свои: трафик, показы, просмотры, переходы, лиды и т.д.).
3. Иметь выгрузку финансовых показателей бизнеса по сегментам, если они есть, хотя бы за 6 месяцев (лучше за год и более).
4. Знать показатели (KPI) работы подразделений : продажи, колл-центр, сервис и т.д.

Зачем делать прогноз до прибыли?

На первый взгляд, ответ очевиден — чтобы до начала работы представлять, какой эффект сможет дать вам конкретное агентство. Но куда более важным является тот факт, что прогнозные эконометрические модели нужно постоянно корректировать обратной связью от рекламных кампаний, различных видов продвижения и показателей бизнеса и подразделений.

Именно в этом и есть самая большая ценность построения таких моделей после разработки стратегии интернет-маркетинга — вы и агентство получаете динамический инструмент сверки и корректировки курса по необходимости. С такой моделью прогноза результатов вы сможете точно знать, что точно движетесь к цели.

Реальные примеры из стратегий для наших клиентов

Еще раз повторюсь, что такие эконометрические модели мы строим самостоятельно на этапе разработки стратегии электронного маркетинга для каждого нашего клиента.

Пример 1. Клиент: производитель из околостроительной тематики

В начале своей работы мы рассчитываем только бизнес-показатели (не даром же мы затрачиваем 1,5-2 месяца на полное погружение в бизнес наших клиентов). На данном этапе интернет-показатели не учитываются.

Клиентские данные скрыты

После того как бизнес-показатели и цели переведены в цифровой формат, мы приступаем к построению модели прогноза достижения этих целей средствами интернет-маркетинга. Здесь начинается самое интересное. Мы строим динамическую модель, меняя цифры в которой можно корректировать предпринимаемые меры по реализации разработанной стратегии. А это значит, что после запуска рекламных кампаний наша работа не заканчивается, и мы продолжаем держать руку на пульсе все время, чтобы добиться обещанных показателей.

Клиентские данные скрыты

Хотите получить предложение от нас?

Начать сотрудничество

Пример 2. Клиент: медицинская клиника

Как и в первом примере, мы начинали построение прогноза с перенесения показателей бизнес-целей в конкретные цифры:

После этого добавляли к расчетам интернет-маркетинговые показатели и показатели продаж (работа колл-центра):

В итоге получилась такая модель, разбитая по инструментам интернет-маркетинга и месяцам:

Эконометрическая модель. Клиенские данные скрыты

В данной модели можно фиксировать любые показатели и, варьируя вероятностными параметрами, прогнозировать зависимые переменные. Главное преимущество такой модели состоит в том, что она дает возможность экспериментировать с конверсиями разного уровня (в целевое действие, включая звонок, в запись из звонка, в пациента из записи и т.д.). Например, можно зафиксировать не только пациентов клиники (их желаемое количество), но и повторных пациентов (чтобы спрогнозировать нагрузку на врачей), или даже понять темпы роста звонков (чтобы знать, сколько операторов должно быть в колл-центре для их обработки).

Также модель позволяет проводить эксперименты со средним чеком и обнаружить удивительные скачки в прибыли и бюджетах даже при небольших его (среднего чека) изменениях.

Практическая польза эконометрических моделей в маркетинге

Помните, что увеличение трафика на сайте не является для вас гарантией увеличения продаж . Учитесь строить реальную отчетность эффективности применяемых вами и вашим интернет-агентством мер, а не довольствуйтесь отчетами о показах, кликах, трафике и звонках.

Подробнее о таких схемах работ интернет-агентств, за которые нам по-настоящему стыдно, .

(Visited 16 219 times, 1 visits today)

Прогнозирование в маркетинге

(J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie)

Введение

Существует достаточно много исследований в области прогнозирования. Цель настоящей работы - описать ключевые моменты применения аппарата прогнозирования в маркетинге.

В данной статье будут рассмотрены следующие методы:

Анализ намерений контрагентов
- Delphi
- Ролевые игры
- conjoint анализ
- бутстрапирование оценок
- построение моделей на основе поведения аналогов
- прогнозирование с использованием дополнительной информации
- экспертные системы
- эконометрические методы

Мы также обсудим целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования следующих объектов:

Объем рынка
- действия ЛПР (лиц, принимающих решения)
- доля рынка
- продажи
- финансовые потоки.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами. Обратимся, к примеру, к работе Dalrymple 1987, в которой 99 % из 134 опрошенных компаний заявили о том, что для прогнозирования они используют "формальные методы". В 1975 г тот же автор получил результат, показавший, что 93% респондентов считают точный план залогом успеха бизнеса. В 1985 г. Jobber, Hooley и Sanderson пришли к выводу, что прогнозирование чаше всего встречается в top 9 наиболее актуальных задач, стоящих перед директорами по маркетингу британских текстильных компаний.

Одним словом, прогнозирование - проблема важная, но в каждом случае контекст у нее свой.

Некоторые компании изучают объем рынка и свою долю, другие - планируют спрос по позициям, третьи - анализируют возможную реакцию конкурентов или партнеров по бизнесу на выбранную компанией стратегию. Спланировав объемы реализации, и рассчитав издержки, компания получает прогноз денежных потоков. Взаимосвязь этих составляющих можно увидеть на Диаграмме 1 :

Еще раз подчеркнем, что цель данной работы - дать менеджерам обзор по "формальным методам" решения проблемы прогнозирования в маркетинге. К "формальным методам" ЛПР относятся по-разному: о результатах внедрения есть и положительные и отрицательные отзывы. В основе последних, как правило, лежит одна из трех ситуаций:
- качество полученного прогноза оказалось неудовлетворительным
- ЛПР неадекватно оценил надежность построенного прогноза
- Прогноз не совпадает с личными ожиданиями ЛПР.

Решение проблемы прогнозирования подразумевает использование целого комплекса методов, начиная от ролевых игр, заканчивая анализом финансовых потоков. На диаграмме 2 мы попытались объединить их в единое целое с тем, чтобы показать возможные пути повышения качества полученного прогноза, применяя различные техники анализа.

Методы, основанные на суждениях

Изучение намерений контрагентов

Суть подхода состоит в том, что респондентов просят описать свое поведение в различных ситуациях. Опросы с целью изучения намерений контрагентов используют чаще всего в ситуации, когда отсутствуют данные об исторических продажах. Примером может послужить вывод нового продукта на рынок. Описание технической стороны реализации данного подхода можно найти в работе Moritz (2001)

Ролевые игры

Ролевые игры используются для того, чтобы учесть так называемый "человеческий фактор". Этот подход незаменим при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Главное здесь - максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. Данный метод используется в настоящее время достаточно редко, хотя и обладает неплохим потенциалом (Armstrong, 2001)

Экспертные оценки

Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективные способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами.

Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода можно поднять путем применения процедур типа Delphi. Суть Delphi заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Об эффективности применения Delphi см. Rowe&Wright (2001).

Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.

Conjoint анализ

Намерения контрагентов можно предсказать, изучая взаимосвязи между поведением контрагентов и различными факторами. К примеру, анализируя реакцию покупателя на различные предложения по одному продукту, можно выявить факторы, определяющие спрос. Процедура сonjoint и заключается в изучении зависимости поведения контрагента от набора факторов. Часто этот метод используется при выводе на рынок нового продукта. В основе подхода лежит инструментарий, применяемый при планировании экспериментов.

Бутстрапирование оценок

Как и в сonjoint анализе можно построить модель поведения эксперта. Этот подход, известный как бутстрапирование оценок, позволяет снизить уровень субъективности получаемых оценок. Одним из методов построения такого рода моделей является применение регрессионного анализа. Подробнее см. Wittink & Bergesteun, 2001.

Методы, основанные на статистических данных

Экстраполяция

Методы экстраполяции предполагают использование исторических данных по изучаемому ряду. Наиболее популярным методом экстраполяции сейчас является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами. Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.

Использование подходов, основанных на экстраполяции, подразумевает стабильность объекта изучения. В случае, когда ситуация существенно изменилась, целесообразно применение методов из предыдущей группы.
Важным принципом экстраполяции является применение ее для прогнозирования долгосрочных тенденций. На коротких горизонтах слишком велико влияние "шумовой составляющей".

Существенным фактором, определяющим эффективность применения метода, является также надежность данных, лежащих в основе анализа.

Что касается альтернативных процедур экстраполяции, рекомендуется не применять сверхсложные аналитические методы построения прогноза. К примеру, подход Бокса Дженкинса, существенно превосходящий экспоненциальное сглаживание по технической сложности, зачастую дает сопоставимые по качеству результаты (Makridakis, et al., 1984; Armstrong 1985). В частности можно говорить о неоправданности применения нейросетей для решения данного комплекса проблем. Существуют, однако, сведения о том, что есть успешные результаты использования этих методов для прогнозирования доли рынка (Agrawal & Schorling 1996), и для предсказания поведения потребителя (West et al., 1997).

Прогнозирование с использованием дополнительной информации

Количественные методы, основанные на экстраполяции, не позволяют в полной мере использовать информацию, которой располагает менеджер, анализирующий ряд. Методы экстраполяции предполагают стабильность окружающей среды, но на практике эта предпосылка часто не работает. Прогнозирование с использованием дополнительной информации представляет собой низко затратный метод, позволяющий учесть качественные моменты, о которых осведомлены менеджеры. Примером такого рода модели является система, в которой предлагаемый машиной прогноз проверяется аналитиком на предмет реалистичности и принимается только в том случае, если он не противоречит его ожиданиям.

Построение моделей на основе поведения аналогов

Эксперт может идентифицировать ситуацию, прецедент которой уже имел место и экстраполировать текущие результаты с учетом информации о том, как вел себя аналог. Подробнее см. Duncan, Gore & Szczypula, 2001.

Экспертные системы

Экспертные системы пытаются воспроизвести ход рассуждения, которое проводит аналитик в ходе выставления оценки. На практике экспертные системы конструируются с помощью применения эконометрического аппарата к историческим данным об экономических взаимосвязях. Развитие идей conjoint анализа, экспертных оценок и бутстреп часто выливается в создание экспертной системы.

Многомерные техники анализа

Данная область достаточно хорошо изучена, однако, как правило, результаты, получаемые на практике, оказываются неудовлетворительными. Данную группу методов в дальнейшем обсуждать мы не будем.

Эконометрические методы

Эконометрические методы используют априорные теоретические знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных.

Эконометрические модели обладают тем преимуществом, что они непосредственно связаны с планированием и принятием решений. С их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым, генерируя различные сценарии развития. При выборе этой группы методов следует учесть, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например - мода) могут возникнуть существенные проблемы.

Применение эконометрических моделей оправдано в ситуации, когда
1. Существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например - продажи) и набором факторов.
2. Форма зависимости известна, и ее можно оценить
3. Предполагается, что факторы на горизонте прогноза существенно изменят свое поведение
4. Эти изменения поддаются прогнозированию
Нарушение этих условий (что типично для «short run») делает использование данной группы методов нецелесообразным.

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.

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

Продажа, кг

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.

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

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

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

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

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

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.

3. Объективность прогнозирования в маркетинге

В современной экономической литературе под термином «прогнозирование» обычно понимается некоторый исследовательский процесс, в результате которого можно получить вероятностные данные о будущем состоянии прогнозируемого процесса или явления.

Существующие методы и способы прогнозирования, как известно, основаны на двух подходах: эвристическом и математическом.

Эвристический метод прежде всего базируется на использовании мнений специалистов (экспертов) в данной отрасли знаний и применяется в основном для прогнозирования неформализуемых процессов.

Математические методы используются в том случае, когда помимо вышесказанного возможно в той или иной степени формализовать прогнозируемый процесс и использовать тот или иной математический аппарат.

В современной практике вес более часто используют также комбинированный метод, который является синтезом эвристического и математического методов прогнозирования с целью объединения достоинств этих методов и, по возможности, исключения их недостатков. В основе единства эвристического и математическою методов прогнозирования лежит в самом общем смысле единый объект исследования.

Прогнозирующая система должна удовлетворять ряду необходимых требований. Естественным и наиболее важным требованием, которое к ней предъявляется, является обеспечение достаточной точности прогнозных результатов на ее выходе. Поскольку неопределенность будущего развития рынка в принципе неустранима, то более точной считается та прогнозирующая система, которая при прочих равных условиях даст меньшую область прогнозных значений.

Другим качеством прогнозирующей системы должна являться ее способность гибко реагировать на изменения, происходящие в объекте прогнозирования. Ошибки прогнозирования могут быть вызваны, во-первых, за счет неопределенности будущей ситуации и, во-вторых, изменениями в самом объекте прогнозирования.

Реализация всех перечисленных выше требований, предъявляемых к прогнозирующей системе, или другими словами, применение методов прогнозирования, обычно осуществляется в несколько этапов, среди которых можно выделить следующие наиболее важные:

Корректная постановка задачи, т. е. четкое понимание цели прогностического исследования, выбор прогнозируемых параметров, базисного периода и периода упреждения, наконец, оценка возможностей по созданию прогнозирующей системы (т. е. наличие людских и материальных ресурсов, технических средств, наличие и доступность нужной информации и т. д.), составление детального плана проведения исследований.

Тщательный качественный анализ прогнозируемого объекта. Определение основных закономерностей его поведения - выявление и познание основных причинно-следственных связей рассматриваемого процесса.

На этом этапе проводятся все необходимые мероприятия для получения конечных результатов применения тех или иных конкретных методов прогнозирования. Сюда входят выбор конкретного математического аппарата и типа математических моделей в случае использования математических методов для прогнозирования, а при применении эвристического метода - отбор наиболее представительных экспертов, проведение необходимых организационных мероприятий и т. д. Результатом этого этапа должны быть прогнозные оценки (количественные или качественные). Причем их может быть несколько вариантов.

Важное место в прогнозировании занимает завершающий этап - логический анализ полученных результатов, которые должны быть сопоставлены с результатом прогнозирования других подобных объектов, либо аналогичных прогнозов других авторов и другими методами. Логический анализ позволяет в некоторых случаях устанавливать несоответствие принятой для прогнозирования математической модели реальному объекту и таким образом является как бы обратной связью в прогнозирующей системе. Именно на этом этане проверяется непротиворечивость всех элементов системы и результатов прогнозирования на предыдущих этапах исследования, исследуются различные варианты развития прогнозируемого объекта, и строится дерево целей для осуществления выбранного варианта; выявляются возможности и время появления скачкообразных изменений в развитии процесса.

Несомненным достоинством эвристического прогнозирования является то, что он принципиально применим для прогнозирования любых процессов, независимо от их природы и уровня знаний о предмете исследования, а также наличия или отсутствия той или иной информации. Наибольший эффект эвристическое прогнозирование, как показывает опыт, даст при определении новых направлений развития и их возможностей.

Широко распространенным методом организации экспертных опросов в современной практике прогнозирования является метод Дельфи и его модификации. При этом придерживаются следующих основных правил:

опрос проводится в несколько туров;

ответы даются обязательно в форме количественных оценок;

после каждого тура проводится специальная статистическая обработка результатов и все опрашиваемые эксперты знакомятся с ответами других участников опроса;

от экспертов требуют обоснования их мнений, и эти обоснования доводятся до других участников опроса;

эксперты дают ответы независимо друг от друга. Как показывает опыт, применение метода Дельфи и его модификаций - достаточно трудоемкая и дорогостоящая операция и требует определенного времени. Поэтому в практике краткосрочного прогнозирования, в том числе и цен, этот метод практически не используется, хотя для целей получения средне- и долгосрочного прогноза он может быть весьма эффективен.

Эвристическое прогнозирование является, несомненно, необходимым и важным инструментом предвидения будущего, его роль особенно велика там, где применение других методов пока невозможно.

Производят и продают. Компания с высокой степенью централизации управления, как правило, создает в центре сильную плановую группу. В случае децентрализации разные компании по-разному организуют планирование маркетинга. Главное - найти личность, которая координировала бы огромный поток данных со всех рынков. Нужны блестящие личностные качества руководителя, возглавившего планирование маркетинга: ...

Должно позволять приспосабливаться к быстроменяющимся условиям. Планирование маркетинга имеет в этой связи особое значение. В условиях, когда сбыт становится наиболее узким местом, планирование маркетинга представляет основу для планирования других областей предприятия - снабжения, производства. Финансов. Процесс планирования маркетинга. Как и планирования в целом, включает 3 логические и...

Оценка его рыночной, финансовой эффективности, которые базируются, как правило, в рыночных условиях на маркетинговой направленности при разработке любых видов планов предприятия Таким образом, планирование маркетинга охватывает и опирается на все вышеперечисленные виды планов, помогает принять им маркетинговую ориентацию и направленность, функционально определяет наилучшие пути достижения планов...

Комплекса маркетинга (продукт, цена, распределение, стимулирование), в соответствии с принятыми стратегическими решениями. Такой план включает: название мероприятия; сроки выполнения; ответственного за исполнение мероприятия; стоимость мероприятия; ожидаемые результаты. 1.2. Планирование маркетинговых возможностей предприятия Анализ использования маркетинговых возможностей...

Маркетинг образования Ванькина Инна Вячеславовна

4.3. Прогнозирование в маркетинговых исследованиях

Прогнозирование – наиболее сложный вид деятельности в системе маркетинговых исследований, завершающий этап, результаты которого образовательное учреждение использует для планирования своей деятельности. Так как одна из основных целей маркетингового исследования – определение рыночных возможностей образовательного учреждения в будущем, средне– и долгосрочные прогнозы являются базой для стратегического планирования, а краткосрочные используются при текущем планировании деятельности вуза. Оба этих направления как составная часть системы маркетинговой деятельности образовательного учреждения тесно взаимодействуют между собой, увязывая стратегию с оперативной работой. Стратегическое планирование выполняет функции связующего звена между рынком образовательных услуг и вузом.

Прогнозирование вследствие быстрых и мало предсказуемых изменений внешней среды достаточно проблематично для сферы отечественного образования. Однако образовательные учреждения, делающие хотя бы краткосрочные прогнозы изменения тех или иных исследуемых параметров, имеют гораздо больше шансов на успех, чем те вузы, которые прогнозами пренебрегают. Разработка прогнозов будущего состояния условий хозяйствования включает оценку предстоящей конъюнктуры рынка (для краткосрочных прогнозов) и тенденций изменения рынка (для средне–и долгосрочных прогнозов). В методическом плане важно обеспечить последовательность «прогноз – план», установив периоды прогнозирования в соответствии с задачами планирования. Методически при средне–и долгосрочном прогнозировании не учитываются частные и случайные факторы развития рынка. Чем длительнее прогнозный период, тем более обобщенным становится прогноз, а факторы воздействия на конъюнктуру рынка уступают место факторам, формирующим длительные существенные тенденции рынка.

Существует широкий спектр методик и методических подходов к прогнозированию. Однако общепринятый набор конкретных методик и процедур прогнозирования отсутствует. Все более обогащаемый опыт прогнозной работы позволил выявить достоинства и недостатки каждого метода (табл. 4.3).

Задача маркетолога – выбрать такой метод, который в наибольшей мере соответствовал бы задачам прогнозирования объекта маркетингового исследования. Для выбора метода прогноза рекомендуется выявлять уровень (категорию) надежности ожидания информации. Различают четыре категории надежности:

1) надежные ожидания – имеется полная и точная информация; такая ситуация благоприятная, но редко встречающаяся;

2) рискованные ожидания – имеющаяся информация не является достаточно надежной, в таком случае рекомендуется выполнить расчет для определения ее отклонения от предлагаемой.

3) субъективно ненадежные ожидания – имеющаяся информация неточная и ненадежная, но получить новую невозможно.

4) объективно ненадежные ожидания – имеется в виду отсутствие данных для оценки возможного реального развития события.

Результаты прогноза оформляются в виде справки.

Из книги Маркетинг. А теперь вопросы! автора Манн Игорь Борисович

Из книги Маркетинг в социально-культурном сервисе и туризме автора Безрутченко Юлия

3.4. Метод фокус-групп в маркетинговых исследованиях Фокус-группа – это свободная дискуссия, в которой принимают участие 8-10 человек и обсуждают определенную тему под руководством профессионального модератора в течение 1,5–2 часов. В таких случаях, как правило,

Из книги Маркетинг: Шпаргалка автора Автор неизвестен

Из книги Маркетинг автора Розова Наталья Константиновна

Вопрос 76 Прогнозирование в маркетинге Ответ Планирование маркетинговой деятельности нуждается не только в изучении достигнутых результатов, но и в прогнозировании переменных параметров, к числу которых в первую очередь относятся следующие: объем

Из книги Бюрократия. Теоретические концепции: учебное пособие автора Кабашов Сергей Юрьевич

Какие элементы концепции кокуса М. Я. Острогорского использовал в своих исследованиях бюрократии М. Вебер? Идеи М. Я. Острогорского оказали заметное влияние на последующее развитие политической социологии. В частности, М. Вебер во многом опирался на его концепцию

Из книги Библия личных финансов автора Евстегнеев Александр Николаевич

Из книги Маркетинг для государственных и общественных организаций автора Котлер Филип

Из книги Практика управления человеческими ресурсами автора Армстронг Майкл

Из книги Метод McKinsey. Использование техник ведущих стратегических консультантов для решения личных и деловых задач автора Расиел Итан

Из книги Надежная база: лидерство для руководителей высшего звена автора Колризер Джордж

Из книги Хорошая стратегия, плохая стратегия. В чем отличие и почему это важно автора Румельт Ричард

Из книги МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира автора Силбигер Стивен

Прогнозирование Хороший стратег умеет предсказывать будущее, то есть предвидеть характер изменений и поведение людей; эта способность оборачивается весьма серьезным преимуществом. Стратегия инвестирования в недвижимость Манхэттена на простейшем уровне основана

Из книги Основы менеджмента автора Мескон Майкл

Прогнозирование Одним из основных компонентов стратегии является прогнозирование мыслей и поступков окружающих и их своевременная оценка. Изучая битву при Каннах, проще всего решить, что ключевым фактором успеха стало окружение римской армии. Но это не вполне верно,

Из книги Преимущество сетей [Как извлечь максимальную пользу из альянсов и партнерских отношений] автора Шипилов Андрей