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

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

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.

Проблема прогнозирования, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней среды, за последнее десятилетие стала особенно сложной. С учетом этих трудностей и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены заговорить о тщетности прогнозирования. На самом деле прогнозирование -- это обязанность, которую в явной или неявной форме неизбежно должны выполнять все фирмы.

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические, при применении которых преобладают объективные начала, к числу которых относятся статистические методы.

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.

Если при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Виды прогнозов:

• · Глобальные;
• · Национальные;
• · Региональные.

Прогнозы по времени упреждения:

• · Долгосрочные - рассчитаны не только на количественные, но и преимущественно на качественные изменения. Содержит качественно-количественные оценки. В обществоведческом прогнозировании долгосрочный прогноз варьируется от 10 до 30 лет, но иногда охватывает весь жизненный цикл объекта. В естествоведческом прогнозировании может варьироваться от минут и часов до тысяч и миллионов лет;
• · Среднесрочные - прогнозы количественно-качественных изменений с периодом упреждения следующим за краткосрочным прогнозом. Охватывает перспективу между краткосрочным и долгосрочным прогнозами с преобладанием количественных изменений над качественными. Содержит количественно-качественные оценки. Срок упреждения может включать переход от одной фазы жизненного цикла к другой. В обществоведческом прогнозировании обычно имеет период упреждения до 5 лет;
• · Краткосрочные - рассчитаны на перспективу только количественных изменений. Содержит общие количественные оценки. Срок упреждения находится в пределах только одной фазы жизненного цикла, т.е. периода, когда направление развития прогнозируемого явления не меняется (до 1 года);
• · Оперативные - прогнозы детальных количественных изменений с периодом упреждения в самом ближайшем будущем, обычно в пределах полугода (квартал, месяц, неделя). Оперативный прогноз рассчитан на перспективу, на протяжении которой не ожидается существенных изменений объекта исследования - ни количественных, ни качественных.

Понятие, цель и задачи прогнозирования

Ключевым и завершающим этапом комплексного исследования рынка, результаты которого служат основной составления маркетинговых программ и проектов, является прогнозирование в маркетинге.

Замечание 1

Маркетинговое прогнозирование предназначено для определения тенденций развития компании и разработки эффективных маркетинговых мероприятий для поддержания устойчивости предприятия в условиях неопределенности окружающей среды.

В общем виде цель и задачи прогнозирования заключаются в определении положительных и негативных факторов, которые влияют на конкретные процессы в организации в течение прогнозируемого периода. Если цель и задачи поставлены правильно, то они позволяют лицам, принимающим решения, осуществлять выбор наилучших вариантов.

Цель и задачи прогнозирования также сводятся к выявлению оптимального распределения ресурсов, оценке качества, разработке совокупных прогнозов, сравнении показателей с другими методами, составлении прогноза по экспертному типу.

Главная цель прогнозирования состоит в формировании основных предпосылок принятия решений в организации.

Это такие предпосылки, как:

• процесс изучения тенденций, причин и следствий изменений объектов;
• определение альтернативных путей развития;
• оценка процессов в объектах;
• основание стратегии развития;
• получение научно-обоснованных вариантов тенденций развития качества;
• определение тенденций факторов, оказывающих влияние на рыночную конъюнктуру.

Замечание 2

Цель прогнозирования в маркетинге – стимулирование размышления в том, что может произойти во внешней среде и к какие могут быть последствия для деятельности компании.

Процесс прогнозирования – это решение нескольких задач, основными из которых являются:

1. определение целей развития и поиск оптимальных путей их достижения;
2. установление способов достижения целей;
3. выявление комплекса положительных и отрицательных факторов;
4. определение потребности в необходимых ресурсах;
5. уточнение перспектив развития бизнеса через количественные и качественные показатели.

Виды прогнозов в маркетинге

Результаты маркетингового исследования используются для разработки планов разработки, производства и сбыта продукции. Существующая в организации система планирования предопределяет конкретные временные периоды, на которые рассчитан маркетинговый план. Соответственно система исследования рынка должна быть направлена на решение конкретных задач, определяемых соответствующим промежутком времени.

Поэтому выделяют три вида прогнозирования развития рынков:

• долгосрочное;
• среднесрочное;
• краткосрочное.

Также выделяют оперативное изучение рынка как отдельное направление прогнозирования.

Каждое направление отличается постановкой целей, степенью интеграции результатов, их полнотой и достоверностью, и требует применения соответствующих методов.

Определение 1

Долгосрочное прогнозирование - это составление прогноза сроком более, чем на пять лет.

В рамках данного направления прогнозирования развития рынка определяются:

1. основные тенденции развития объема и структуры спроса на товары потребительского назначения;
2. развитие объема и структуры потребностей в рамках отдельных отраслей экономики;
3. факторы, обусловливающие потребности в тех или иных товаров, и их развитие на перспективу;
4. требования, предъявляемые к ассортименту продукции с учетом развития потребностей, а также к разработке и совершенствованию производимых товаров;
5. тенденции развития демографических и социально-экономических факторов и их влияние на выделение потребностей.

Результаты долгосрочного прогнозирования уточняются в рамках среднесрочного прогнозирования. Это составление прогнозов развития рынка товаров и услуг в течение 2-5 лет.

Задача среднесрочного прогноза состоит в проведении исследований, которые обосновывают разработку новых перспективных продуктов. Результаты подобных исследований – это основа для дальнейшего предварительного анализа возможностей сбыта новых товаров.

Определение 2

Краткосрочное прогнозирование – это составление прогнозов на 1-1,5 года

Результаты данного вида прогнозирования позволяют определить отношение населения к тем или иным товарам и объемы производства отдельных ассортиментных групп и марок (брендов).

Оперативное изучение рынка должно носить постоянный характер. Совместно со всеми видами прогноза помогает руководству компании принимать эффективные управленческие решения, которые обеспечивают более полное удовлетворение требований и запросов потребителей на рынке.

Методы прогнозирования в маркетинге

Все методы прогнозирования разделяются на две большие группы:

• фактографические;
• экспертные.

Замечание 3

Фактографические методы прогнозирования – это методы, которые основаны на обработке объективной информации о прогнозируемой объекте.

Экспертные методы прогнозирования – методы, которые основаны на интуитивной информации специалистов-экспертов.

Фактографические методы чаще всего используются, в состав которых входят:

1. экстраполяционные методы;
2. системноструктурные методы;
3. методы опережающей информации.

Первые метолы основаны на принципе переноса в будущее тенденций, которые действуют в прошлом и настоящем.

Системноструктурные методы - методы, основанные на определении структурной взаимосвязи и анализе выявленных взаимосвязей. Данная группа включают следующие виды:

1. функционально-иерархическое моделирование;
2. морфологический анализ;
3. матричный метод;
4. принципы сетевого моделирования и др.

Методы опережающей информации – это методы, основанные на информации, которая опережает практику.

Данные методы включают:

• анализ потоков публикаций;
• метод анализа патентной информации;
• метод значимости открытый и изобретений

Иногда отдельно выделяют четвертый тип фактографических методов прогнозирования. Это ассоциативные методы.

Ассоциативные методы прогнозирования – методы ассоциации, основанные на выявлении зависимости, развития природных объектов, и далее полученная ассоциативная модель переносится на объект прогнозирования.

Выделяют три методы в рамках ассоциативных методов прогнозирования:

• вероятностное моделирование;
• имитационное моделирование;
• историко-логическое моделирование.

Замечание 4

Экспертные методы прогнозирования основаны на информации, которая получена от экспертов – компетентных в определенных вопросах специалистов.

Различают групповые (метод мозговой атаки, сценариев, деловых игр, построения дерева целей и др.) и индивидуальные методы экспертных оценок (метод Дельфи, интервью, анкетирование).

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.

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.