Метод групповой оценки

Предприятие разработало 3 модели новой продукции. Для участия в их тестировании привлекается 240 потребителей, каждый из которых тестирует по три сорта продукции. Результаты тестирования сводим в таблицу:

Коэффициент весомости ранга	2	0	–2
Ранг	1-й	2-й	3-й	Σ
А	120	70	50	240
В	80	90	70	240
С	40	80	120	240

Определим коэффициенты весомости ранга продукции: поскольку число тестируемых моделей продукции выражается цифрой 3 (нечетное количество), то по модулю численные значения максимального и минимального коэффициентов весомости ранга будут на единицу меньше числа тестируемых сортов продукции и равны 2, а следовательно, ранги имеют четные цифровые значения (2 и –2).

Определим суммарную оценку каждого сорта продукции с учетом коэффициента весомости:

Σ_А = 2 · (120 – 50) = 140;

Σ_В = 2 · (80 – 70) = 20;

Σ_С = 2 · (40 – 120) = –160;

Σ_А + Σ_В + Σ_С = 0.

Определим коэффициент учета специфики опроса:

К = ,

где t — число тестируемых сортов продукции, t = 3;

с — число сортов, тестируемых одним потребителем, с = 3;

n — общее число участников исследования, n = 240.

К 0,139.

Определим тест сортов продукции:

А = 0,139 · 140 = 19,46%,

В = 0,139 · 20 = 2,78%,

С = 0,139 · (–160) = –22,24%.

Данный тест показывает, на сколько процентов (пунктов) данный сорт продукции выше либо ниже среднего уровня качества по исследуемой группе принятого за 0% с точки зрения потенциальных потребителей.

На основании этого делается вывод о перераспределении рекламных бюджетов во избежание недостовенной и недобросовестной рекламы.

Метод анализа временных рядов («сглаживание-скольжение»)

ПРИМЕР.

В результате деятельной фирмы на протяжении почти трех лет наблюдались объемы продаж (по кварталам), представленные на диаграмме в виде динамического ряда.

Объемы продаж

50 46

45 44 39 40 41

40 37 37 36 37

35 34

30 28

25

20

15

10

5

0. Периоды

1кв. 3 кв. 1 кв. 3 кв. 1 кв. 3 кв.

1996 1996 1997 1997 1998 1998

Произведем расчет прогнозируемых объемов методов сглаживания по экспоненте. При данном методе большой вес имеют значения последних периодов, что с точки зрения страхования продаж является важным. Для промышленных товаров и товаров длительного пользования применяется прогнозирование в виде бесконечных рядов, с каждым новым членом которого точность прогнозирования увеличивается. Данные всех периодов считаются равновесными.

Произведем расчет по следующей формуле:

,

где Q_n – объем продаж в n-м году.

Q_{4; 1998}= 41,82 шт.;

Q_{1; 1999} = 41,44 шт.;

Q_{2; 1999} = 41,58 шт.

По методу скольжения мы можем получить два вида прогноза: оптимистический и пессимистический.

Оптимистический прогноз основывается на формуле:

,

где n — количество периодов, на основании которых строится прогноз.

Подставляя значения в вышеприведенную формулу, получим следующие результаты

Q_{4; 1998}= 56 шт.;

Q_{1; 1999} = 66 шт.;

Q_{2; 1999} = 77 шт.

Пессимистический прогноз основывается на формуле:

.

Подставляя значения в вышеприведенную формулу, получим следующие результаты

Q_{4; 1998}= 40 шт.

Q_{1; 1999} = 43шт.;

Q_{2; 1999} = 45 шт.

Результаты прогноза представлены на рисунке.

Объемы продаж

90

70

60

50

40

30

20

10

0

1кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв.

1996 1996 1996 1996 1997 1997 1997 1997 1998 1998 1998 1998 1999 1999

Однако прогнозирование связано с риском (вероятностная величина). И поэтому по различным причинам, часто не зависящим от нас, могут возникнуть провалы в продажах.