7.2. Методы прогностики

Рождение идеи нового продукта — это разновидность творческой деятельности человека. Творческая деятельность индивидуума в любой сфере преимущественно осуществляется в последовательности, которая известна уже свыше 2000 лет и в настоящее время имеет название научного метода. Суть его впервые объяснил великий античный философ Аристотель (384—322 гг.до н.э.). Следует отметить, что сравнивание научного метода с дискретностью производственного цикла и непрерывностью его маркетингового опосредствования дает возможность увидеть в них ту же логику (табл.31).

Таблица 31

Этапы научного метода

Научный метод	Этапы маркетингового опосредования продуктовой инновации
1.Определение задания	1. Определение потребностей
2. Наблюдение фактов, которые имеют отношение к заданию	2. Изучение потребностей
3. Применение знаний	3. Короткое маркетинговое описание изделия (параметры, характеристики, органолептические требования, качество, с точки зрения потребителя)
4. Формулировка гипотезы	4. Разработка проекта. Маркетинговое аналитическое исследование соответствия прогнозируемых свойств изделия тенденциям изменений потребительских преимуществ
5. Подтверждение гипотезы экспериментом	5. Прорабатывание конструкции и уточнение проекта. Маркетинговые дифференцирования и коррекции возможных объемов сбыта, цен, результатов индивидуализации и универсализации продукта
6. Проверка достоверности или ошибочности гипотезы, ее окончательное принятие или отклонение	6. Производство, поставка потребителю, опыт эксплуатации. Маркетинговое тестирование продукта, развитие сбыта

Содержание таблицы еще раз убеждает нас о триединстве содержания маркетинга как философии, искусства и науки. Поиск идей продуктовой инновации базируется преимущественно на использовании общих методов научно-технической деятельности, к которым чаще всего относят методы теоретического и эмпирического исследования.

Создавая новый продукт, часто использует методы прогностика, с помощью которых прогнозируют развитие соответствующего товара, а также условий его производства и применения.

Прогноз является разновидностью научного предсказания, который учитывает имеющиеся причинно-следственные связки между прогнозируемыми и другими явлениями, объектами, показателями. Научно обосновано суждение относительно возможного состояния товара в будущем и альтернативных направлений и сроков его развития по большей части является главным методом генерирования идей продуктовых инноваций. Методы прогностики подразделяются на фактографические и экспертные (рис.63).

Рис. 63. Классификация методов прогностики

К фактографическим (формализированным) методам принадлежат:

• статистические методы (прогнозная экстраполяция, регрессионный анализ);

• методы аналогий (математических, исторических);

• опережающие методы (анализ динамики научно-технической информации, метод прогнозирования уровня техники).

Эти методы базируются на использовании количественной или качественной информации о событиях, которые имели место в прошлом. Фактографическая информация должна быть зафиксирована на каких-нибудь носителях.

Статистические методы включают прогнозную экстраполяцию и регрессионный анализ. Они базируются на современном математическом аппарате с использованием функций для аналитического описания поведения объекта, что его изучают. Прогнозная экстраполяция предусматривает аппроксимацию полиномами, экстраполяцию стандартными функциями, экстраполяцию, с дисконтированием информации, экстраполяцию за обводными кривыми [7]. Все эти методы направлены на поиск самых простых видов функций, которые максимально приближаются к реальному развитию процесса, который анализируется. Методы регрессионного анализа используют авторегрессионные модели, многофакторные модели, парные регрессии. Главные задания применения многомерного статистического анализа в исследованиях прогнозирования заключаются в построении многофакторных уравнений регрессии для экстраполяции по ним прогнозируемых переменных.

Широко применяются для генерирования новых идей также и фактографические методы аналогий. С этой целью используют математические и исторические аналоги. К первым принадлежат экономические | модели и межобъектные аналоги. Ими чаще всего пользуются как самыми простыми моделями экономического прогнозирования. Исторические аналоги связаны с опережением (отраслевым или региональным). Например, модель роста количества аналогичных товаров и их полноценных заменителей построено по аналогии с биологическим размножением.

Опережающие методы связаны с анализом научно-технической информации и прогнозированием уровня развития техники. Они построены на использовании свойств научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений непосредственно в производстве. Например, патентный метод прогнозирования предусматривает оценку по определенной критериальной системе принципиально новых изобретений и исследования динамики их патентования. Публикацийний метод прогнозирования базируется на оценивании содержания и динамики публикаций относительно объекта изучения. Подобный ему также и цитатно-индексный метод прогнозирования, который базируется на анализе динамики цитирования авторов разных публикаций относительно проблем, связанных с развитием соответствующего товара. Иначе говоря, опережающие методы прогнозирования предусматривают наличие тесной связи между динамикой научно-технической информации и научно-техническим развитием. Основными источниками информации для опережающих методов прогнозирования являются авторские свидетельства, лицензии, коммерческие издания (каталоги, проспекты, рекламные объявления).

Экспертные (интуитивные) методы предусматривают использование для генерирования идей высококвалифицированных специалистов соответствующей отрасли. Их компетентность и интуицию берут за главный фактор оценивания перспектив развития того или иного вида товара. Интенсивное использование экспертных методов в маркетинговой деятельности объясняется эффективностью их применения для решения задач с неполной или противоречивой информацией. Использование экспертных методов в маркетинга является достаточно широким, а задачи, которые выполняют эксперты, условно разделяют на два класса: органолептические и умственные. Для выполнения первых (определение вкуса пищевых продуктов, запаха парфюмерий, удобства использования инструментом) эксперты пользуются органами чувств. Умственные задачи преимущественно касаются определения коэффициентов весомости (значимости), комплексных оценок, и тому подобное. Понятно, что четкой границы между этими классами нет, но подходы к них являются разными и часто зависят от личных качеств привлеченных экспертов. Как известно, термином «эксперт» (от лат. «опытный») называют специалиста в области науки, техники, менеджмента, маркетинга и других сферах деятельности, которого привлекают для решения вопросов, которые нуждаются в специальных знаниях. Однако следует отметить, что кроме знаний в деятельности эксперта важную роль играет интуиция. На первый взгляд кажется нелогичным использование в маркетинговом менеджменте для принятия стратегических решений относительно продуктовых инноваций информации и интуиции - этих два источника, которые взаимно исключают друг друга. Но это не так, поскольку интуиция это не что-то мистическое, а чувства, образ мышления и действия, которые базируются на знаниях и опыте эксперта, его мировоззрении и глубине осведомленности: вполне можно утверждать, что без информации нет интуиции. Именно поэтому в инновационном маркетинге интуицию можно считать особенным случаем принятие решений, когда используется неполная информация, непригодная для нормальных обстоятельств принятия стратегических решений. Последнее определяет и главное преимущество экспертных методов — возможность анализа и прогнозирования объекта, который не имеет достаточной истории развития (например, прогнозирование показателей технического уровня принципиально нового товара), и его существенный изъян — принципиальную невозможность избежать определенного субъективизма оценок. Дополнительным позитивом экспертных методов является также возможность предсказания качественных изменений в процессе развития объекта, поскольку большинство фактографических методов лишь распространяют на будущее ретроспективную тенденцию. Поэтому экспертные методы используются по большей части тогда, когда недостает статистической информации (или она недостаточна) относительно объектов генерирования идей, а также в случае слишком большой неопределенности перспектив будущего развития товара (например, в связи со сложностью учета конъюнктурных факторов международного рынка). Для уменьшения негативного влияния субъективизма нужно четко определить обязательные для экспертов правила принятия решений.

В зависимости от принципов осуществления экспертные методы прогнозирования классифицируются как:

—индивидуальные экспертные оценки (прямой опрос, заочный опрос);

— коллективные экспертные оценки, которые способствуют| коллективному генерированию идей («зависимый|» интеллектуальный эксперимент, «независимый» интеллектуальный эксперимент).

Следовательно, эти методы базируются на обработке данных относительно перспективы развития объекта, полученных по результатам специальных очных, заочных, групповых и индивидуальных, персонифицированных и анонимных опросов экспертов. Индивидуальные экспертные оценки предусматривают использование информации по результатам одного эксперимента. В зависимости от того, как проводился опрос, такие оценки условно распределяются на полученные способами прямого и анонимного опроса. К первым относят интервью и метод психоинтеллектуального генерирования идей, а к вторым — аналитическую индивидуальную оценку (докладную записку), метод сценария, морфологический анализ и тому подобное.

Однако применение экспертного метода независимо от его цели и задач предусматривает соблюдение таких условий:

• экспертное оценивание нужно проводить только тогда, когда невозможно использовать более объективные методы;

• работа экспертной комиссии должна быть лишенной факторов негативного влияния по мнению экспертов: выводы экспертов должны быть независимыми;

• вопросы, которые ставят перед экспертами, не могут иметь альтернативных толкований;

• эксперты должны быть достаточно компетентными в вопросах поставленной проблемы;

• количество экспертов должно быть оптимальным;

• ответы экспертов должны быть однозначными и обеспечивать возможность их математической обработки и интерпретации.

Важной предпосылкой эффективности экспертного метода является качественный состав комиссии. Эксперт, который является своеобразным «измерительным инструментом», равно как и последний, должен отвечать определенным требованиям| относительно| точности и надежности результата. Необходимо также позаботиться об обучении и соответствующем инструктаже экспертов. На завершающем этапе формирования экспертной группы целесообразно провести тестирование, выяснить самооценку и взаимооценку экспертов, сделать анализ их надежности и проверку согласованности мнений. Тестирование предусматривает решение экспертами других подобных задач, с оцениванием качества решения по определенной эталонной шкале, которая дает возможность определить их компетентность и профессиональную пригодность. Самооценка экспертов проводится как ответ каждого из них на вопрос специально разработанной анкеты (время на ответ ограничивается). Такое тестирование обеспечивает самооценку экспертами своих профессиональных знаний и деловых навыков в баллах. Так ж|е проводится и взаимооценка экспертов. Если есть информация о результатах работы эксперта в других группах, критерием его квалификации может служить показатель надежности, то есть отношение количества случаев, когда мнение эксперта было безошибочным, к общему количеству экспертиз, проведенных с его участием. Такой подход к отбору экспертов требует, нагромождения и анализа большого объема информации, но дает возможность постоянно совершенствовать качественный состав экспертных групп.

За формирование экспертной группы большое внимание нужно уделить также взаимосогласию мнений участников. Этот показатель характеризуется так называемой смещенной (несмещенной) оценкой дисперсии отсчета. Для его определения на стадии формирования экспертной группы проводятся соответствующие контрольные измерения с математической обработкой полученных результатов. Нередко при этом используют несколько объектов измерения, которые в зависимости от их значимости или их влияния на окончательный результат нужно разместить за шкалой порядка, то есть определить их ранг. Измерение за шкалой порядка имеет название ранжирования. В этом случае за измеритель согласованности мнений экспертов берут так называемый коэффициент конкордації (W):

,

где S — сумма квадратов отклонений суммы рангов каждого объекта экспертизы от среднего арифметического всех рангов;

n — количество экспертов;

m — количество объектов экспертизы.

В зависимости от уровня согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации может набирать значений от 0 (полное отсутствие согласия) до 1 (полное единогласие). Как пример рассмотрим уровень согласованности мнений пяти экспертов относительно значимости влияния отдельных факторов коммерческого риска на рыночный успех инновационного продукта. Результаты оценивания и ранжирования приведены в табл.32.

Таблица 32