Технофобы

Четверть взрослых американцев никогда не пользовались компьютером и не про­граммировали видеомагнитофон. Примерно такая же доля людей испытывает дис­комфорт при самостоятельной работе с компьютером. Еще убедительней тот факт, что треть взрослого населения так боится компьютеров, что опасается испортить его при использовании. Около 8 % всех взрослых неуверенно себя чувствуют, устанав­ливая время на электронном будильнике. Здесь ясно проявляется фактор возрас­та. Девять из десяти подростков легко используют различные технические приспо­собления, от автоответчиков до видеомагнитофонов, проигрывателей компакт-дисков и компьютеров. Только 74 % взрослых могут делать это с той же легкостью. Авто­производители никогда не станут выпускать автомобиль, который потребует от во­дителя знания принципа работы двигателя внутреннего сгорания. Хотя многие фирмы, предлагающие на рынке новые технологии, все еще не понимают, что многие потребители просто хотят «включить и пользоваться».

Чтобы убедиться в технологическом разрыве между поколениями, достаточно взглянуть на столицу США. Когда президент Билл Клинтон занял свой пост, он обнаружил, что Белый Дом как бы застыл во времени. Телефонные операторы соединяли звонящих при помощи коммутаторов. Во всем здании единственный телефакс находился в отделе внешних связей. Клинтон никак не мог понять, как кто-то мог работать в условиях таких устаревших технологий, не используя даже электронную почту. Молодые помощники президента быстро принесли с собой новые технологии. Теперь, чтобы связаться с президентом, вы можете послать ему сообщение по электронной почте на адрес president@whitehouse.gov.

Прогнозирование успеха нового продукта

Маркетинговые стратегии часто требуют предсказания уровней сбыта товара, которые будут достигнуты в определенные периоды времени. Для этого приме­няются некоторые экономико-математические методы.

Фундаментальные модели распространения инноваций называются моделями проникновения. Они прогнозируют уровень проникновения на рынок нового товара в заданный период времени на основе результатов прошлых продаж.Эпи­демиологические моделипредсказывают принятие товара, исходя из положения, что процесс распространения нового товара является процессом социального вза­имодействия, в котором новаторы и ранние потребители «инфицируют» осталь­ных потребителей. Эти модели имеют стохастический (вероятностный) характер. В литературе по маркетингу анализ обычно предлагается делать по структурным или математическим характеристикам таких моделей, при этом не исследуется их сравнительная способность прогнозировать продажи нового товара. Замечатель­ный обзор этих моделей был проведен Махаяном и Петерсоном.

Модели признанияносят детерминантный характер. Они включают внут­ренние переменные, которые описывают принятие потребителями решений о новых товарах, и внешние переменные, которые могут повлиять на уровень проникновения и время принятия. Эти модели и их гибриды, которые связыва­ют внешние переменные с моделями распространения, могут быть полезны для выявления эффективности составляющих комплекса маркетинга. Хорски и Саймон, например, показали, что реклама может ускорить процесс распростра­нения товара. Оптимальный эффект достигается тогда, когда фирма усиленно рекламирует товар на начальных стадиях его жизни и снижает рекламную ак­тивность по мере продвижения товара через стадии жизненного цикла и с усиле­нием межличностного общения.

Многие модели признания товаров, учитывающие переменные рыночной структуры, используются рекламными агентствами и другими организациями, участвующими в выведении нового товара на рынок. Они используют информа­цию, полученную на тестовых рынках, и модели симуляции процессов, которые на основе ранних данных о продажах могут помочь спрогнозировать будущий сбыт и прибыльность нового товара, а также понять, почему потребители интере­суются товаром или отвергают его. Эти модели из академических исследований в сфере менеджмента стали стандартной практикой во многих организациях с хорошим маркетингом. Растущая доступность информации на некоторых рын­ках будет способствовать развитию моделей, которые смогут спрогнозировать принятие товара рынком на основе ранней информации о нем.