Тема 4. Прогнозирование маркетинга
24
Прогнозирование маркетинга
Прогноз (от греч. — предвидение, предсказание) — это
научная модель будущего события, явлений и т. п.
Прогноз — обоснованное суждение о возможном
состоянии объекта в будущем или альтернативных
путях и сроках достижения этих состояний.
Прогнозирование |
— |
специальное |
научное |
исследование |
конкретных перспектив |
развития |
|
какого-либо процесса. |
|
|
|
Прогностика — научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов.
25
Классификация прогнозов
По временному охвату
По типу прогнозирования
По степени вероятности будущих событий
По способу представления результатов
Долго-, средне-, краткосрочные прогнозы.
Поисковое, нормативное и интуитивное прогнозирование.
Вариантные и инвариантные прогнозы.
Точечный, интервальный и вероятностный прогнозы.
26
Основные виды прогноза в маркетинге
1.Прогноз изменения спроса и предложения на рынках товаров фирмы.
2.Прогноз изменения цен (на товары, услуги, сырье и т. д.).
3.Прогноз продаж фирмы по каждому товару определенного вида на определенном рынке.
4.Прогноз доли рынка (общий или определенного товара).
27
Методы прогнозирования
1. |
Субъективные методы. |
|
2. На основе анализа временных рядов. На основе анализа временных рядов.
На основе выявления 3. На основе выявления
причинно-следственных связей. причинно-следственных связей.
28
Субъективные методы
1. Оценка торговыми работниками
их собственных будущих продаж. Положительное: недорогой метод; широкое распространение;
относительная точность на краткосрочный период.
Недостатки: отвлечение менеджеров; личная заинтересованность в результатах.
3. Метод «Дельфи». Участники делают отдельные, независимые прогнозы.
2. Экспертное мнение маркетологов, исследователей, высшего руководства компании, консультантов, представителей отраслевых ассоциаций, руководства отраслью или территорией.
4. Метод «мозговой атаки». Коллективная генерация идей, спонтанно предлагаемых участниками для творческого решения поставленной проблемы.
Анализ временных рядов
1. Метод продолжения тенденций (если нет пиков или спадов, а также не сильно меняется ситуация).
2. Скользящее среднее.
Если есть данные о 8 периодах, отбрасываются крайние данные, а по остальным (например, 6)
берется среднее.
Так можно спрогнозировать на один определенный период.
5. Метод Бокса – Дженкинса.
Необходимо иметь данные о 45 периодах, проследить цикличность и заложить этот же алгоритм подъемов и спадов на будущее.
3. Экспоненциальное сглаживание. Он похож на предыдущее, только
периодам, более близким к сегодняшнему, присваивается больший вес, поскольку эти данные больше всего отражают сегодняшнюю ситуацию.
4. Анализ динамических рядов.
Обработка статистических данных, выявление тенденций к росту, спаду, использование графика продаж с продлением тенденций.
30
Причинно-следственные методы
|
1. Барометрический метод. |
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Исследование намерений покупателей. |
|
||
|
Найти фактор, от которого зависит |
|
|
|
||
|
объем продаж. Например, уровень |
|
|
Если проводить систематически опрос, |
|
|
|
рождаемости влияет на продажи |
|
|
то можно построить график зависимости |
|
|
|
детского питания. Тенденции рождаемости |
|
|
между ожиданиями покупателей и |
|
|
|
и приведут к изменениям продаж. |
|
|
реальными покупками. Используя |
|
|
|
|
|
|
|
эту зависимость можно и в будущем |
|
|
|
|
|
|
на основе мнений покупателей |
|
|
|
|
|
|
предполагать изменение объема продаж. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. Причинная регрессия. |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
Самая популярная модель. Определяются |
|
|
|
|
|
|
причинные переменные. Собираются |
|
|
|
|
|
|
данные для временных рядов. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Определяется, есть ли зависимость |
|
|
|
|
|
|
между сбытом и переменными, и какова |
|
|
4. Эконометрические модели. |
|
|
|
эта зависимость – линейная или нелинейная |
. |
|
Математические модели, более |
|
|
|
Определяется коэффициент корреляции |
|
|
сложные с множественной регрессией, |
|
|
|
(вес, влияние каждой переменной). |
|
|
факторным анализом. |
|
|
|
Прогнозируют сбыт при изменении одной |
|
|
|
|
|
|
переменной, второй и т.д. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
31 |
|