§ структурний компонент, чи довгостроковий тренд, звичайно зв'язаний з життєвим циклом товару на досліджуваному ринку;
§ циклічний компонент, що відповідає коливанням щодо довгострокового тренда під впливом середньострокових флуктуацій економічної активності;
§ сезонний компонент, чи короткострокові періодичні флуктуації, обумовлені різними причинами (клімат, соціально-психологічні фактори, структура неробочих днів і т.д.);
§ маркетинговий компонент, зв'язаний з діями по просуванню товару, тимчасовими зниженнями цін і т.п.;
§ випадковий компонент, що відбиває сукупну дію погано вивчених процесів, не представимих у кількісній формі.
Для кожного компонента розраховується параметр, заснований на закономірностях, що спостерігалися: довгостроковому темпі приросту продажів, кон'юнктурних флуктуаціях, сезонних коефіцієнтах, специфічних факторах (демонстрації, заходи щодо стимулювання збуту і т.п.). Потім ці параметри використовують для складання прогнозу.
Зрозуміло, що такий прогноз має сенс як короткостроковий, на період, у відношенні якого можна прийняти, що характеристики досліджуваного явища істотно не змінюються. Ця вимога часто виявляється реалістичною унаслідок достатньої інерційності зовнішнього середовища.
До числа головних обмежень екстраполяційних методів варто віднести наступне. Більшість прогнозних помилок зв'язане з тим, що в момент формулювання прогнозу в більш-менш явній формі малося на увазі, що існуючі тенденції збережуться в майбутньому, що рідко виправдується в реальному економічному і громадському житті. Екстраполяційні методи не дозволяють дійсно "пророчити" еволюцію попиту, оскільки нездатні передбачати які-небудь "поворотні крапки". У кращому випадку вони здатні швидко врахувати уже відбулася зміна. Тому їх називають "адаптивною прогнозною моделлю". Проте для багатьох проблем керування такий "апостеріорний" прогноз виявляється корисним за умови, що є досить часу для адаптації і фактори, що визначають рівень продажів, не піддані різким змінам.
Так у 40-х роках нашого століття американські фахівці пророкували: виробництво легкових автомобілів у США досягне насичення і буде складати 300 000 штук на місяць. Але вже в 1969 році їх у США вироблялося більш 550 000 штук. В даний час ця цифра зросла ще в 1,2 - 1,3 рази.
У 1983-1984 р. на американський ринок були введені 67 нових моделей персональних комп'ютерів, і більшість фірм розраховувало на вибуховий ріст цього ринку. За прогнозами, що давали в той час маркетингові фірми, число встановлених комп'ютерів у 1988 р. повинно було скласти від 27 до 28 мільйонів. Однак до кінця 1986 р. було поставлено тільки 15 мільйонів, оскільки умови використання комп'ютерів радикально змінилися, а цього ніхто не передбачав.
Ці помилки в прогнозах носили не математичний, а чисто логічний характер: адже при прогнозуванні використовувалися тимчасові ряди, що досить добре відбивають наявний у той час статистичний матеріал.
Розвиток суспільства визначається дуже великим числом факторів. Ці фактори сильно зв'язані між собою і далеко не усі вони піддаються безпосередньому виміру. Крім того, у міру розвитку суспільства часом зненацька починають вступати в дію всі нові і нові фактори, що раніш не враховувалися.
Тимчасові ряди можуть ставати ненадійною основою для розробки прогнозів у міру того, як економіка здобуває усе більш міжнародний характер і усе в більшому ступені піддається великій технологічній перебудові. У зв'язку з цим необхідно в першу чергу розвивати здатності передбачення, що має на увазі гарне знання ключових факторів і оцінку чутливості організації до зовнішніх погроз.
Вищезгадане ні в якій мірі не применшує значимості екстраполяційних методів у прогнозуванні. Як і будь-які методи їх треба уміти використовувати. Насамперед екстраполяційні методи варто застосовувати для відносно короткострокового прогнозування розвитку досить стабільних, добре вивчених процесів. Прогнозний період часу не повинний перевищувати 25-30% від вихідної тимчасової бази. При використанні рівнянь регресії прогнозні розрахунки варто проводити для оптимістичних і песимістичних оцінок вихідних параметрів (незалежних перемінних), одержуючи в такий спосіб оптимістичні і песимістичні оцінки прогнозованого параметра. Реальна прогнозна оцінка повинна знаходитися між ними.
У ряді випадків прогнозну оцінку, отриману на основі екстраполяційних методів, використовують як індикатор бажаності одержання визначеної величини прогнозованого параметра. Припустимо, що була отримана прогнозна оцінка величини попиту на якийсь товар. Вона говорить про те, що за тих самих умов зовнішнього середовища, структурі і силі дії вихідних факторів величина попиту до визначеного моменту часу досягне той величини. Менеджерам, що використовують результати даного прогнозу, варто відповісти на запитання: "А чи влаштовує нас дана величина попиту?" Якщо "Так", те треба прикласти максимум зусиль, щоб усі зберегти без зміни. Якщо "Ні", то необхідно використовувати внутрішні можливості (наприклад, провести додаткову рекламну компанію) і постаратися вплинути на визначені фактори зовнішнього середовища, що піддаються непрямому впливу (наприклад, уплинути на діяльність посередників, пролоббіювати зміну визначених тарифів, імпортного мита). Уся ця діяльність спрямована на забезпечення одержання бажаної величини попиту.
При прогнозуванні попиту можуть використовуватися метод ведучих індикаторів і індикатори купівельної спроможності, охарактеризовані раніше, а також криві життєвого циклу.
В останньому випадку як потенціал ринку розглядається ринковий попит товару, що вступив у фазу зрілості свого життєвого циклу. Застосування моделі життєвого циклу продукту має на увазі здатність формулювати прогнози якісного чи кількісного характеру щодо еволюції початкового попиту на ринку визначеного товару. Ці дані визначаються експертним шляхом чи виходячи з вивчення статистики зміни обсягу реалізації за часом. В останньому випадку можна скористатися S-образними кривими. Найбільш відомими кривими даного типу є логістична крива.
3.3 Характеристика експертних методів прогнозування попиту.
Методи експертних оцінок використовуються для прогнозування подій майбутнього, якщо відсутні статистичні дані чи їх недостатньо. Вони також застосовуються для кількісного виміру таких подій, для яких не існує інших способів виміру, наприклад, при оцінці важливості цілей і переваги окремих методів просування. Іншими словами, методи експертних оцінок застосовуються як для кількісного виміру подій у сьогоденні, так і для цілей прогнозування.
Коли мова йде про прогнозування обсягу продажів, то звичайно торговий персонал і персонал торгових посередницьких організацій має досить точне представлення про потенціал продажів, що можуть забезпечити їхні клієнти, і, крім того, має можливість дати оцінку потенціалу ринку в цілому, принаймні на тій території, що він обслуговує. Найпростіше попросити торгових працівників дати оцінки по кожному товару, але не абстрактно, а виходячи з конкретних гіпотез про маркетингові зусилля в питаннях цін, рекламної підтримки і т.п. Після цього менеджери служби збуту формулюють підсумкові оцінки, підсумовуючи оцінки всіх експертів.
Уключити торгових працівників у процес прогнозування корисно насамперед для того, щоб створити в них відповідну мотивацію і сприяти прийняттю призначуваних їм квот по продажах. Крім того, вони незамінні при побудові прогнозів продажів у дуже малих сегментах, на рівні окремої території чи окремого клієнта.
Очевидно, що найчастіше важко через відсутність статистичної і звітної інформації (особливо стосується діяльності фірм-конкурентів) одержати кількісні оцінки таких показників, наприклад, як показники ринкової частки і динаміки зміни обсягу продажів. У цьому випадку також можуть використовуватися експертні оцінки, що формують чисто якісні значення цих показників (у термінах "вище, на тім же рівні, нижче" тощо ).
У той же час експертні оцінки мають і недоліки. З одного боку, немає гарантій, що отримані оцінки в дійсності достовірні, а з іншого боку - є визначені труднощі в проведенні опитування експертів і обробці отриманих даних. Якщо другий недолік відноситься до переборних труднощів, то перший має принципове значення. Існуючі способи визначення вірогідності експертних оцінок засновані на припущенні, що у випадку погодженості дій експертів вірогідність оцінок гарантується. Це насправді не завжди вірно, і можна привести випадки, коли окремі експерти, не згодні з думкою більшості, давали правильні оцінки.
Отже, єдність більшості експертів не завжди є критерієм вірогідності оцінок. Звідси випливає необхідність ретельного добору експертів. Справа в тім, що під час обговорення багатьох питань, особливо не стандартних, наприклад, прогнозування ринкової ситуації в нестабільних політико-економічних умовах, повинні брати участь експерти високої кваліфікації. Прогнози, складені "середніми" експертами, будуть засновані в кращому випадку на традиційних, звичних оцінках, тоді як висококваліфіковані фахівці знайдуть і оцінять приховані фактори.
При перебуванні оцінок експертним шляхом крім погрішності, внесеної недоліком інформації про події і недостатню компетентність експертів, можлива і погрішність зовсім іншого роду, обумовлена зацікавленістю експертів у результатах оцінки, що обов'язково позначиться на їхній вірогідності. Наявність такого роду погрішності може значно спотворювати оцінки, унаслідок чого необхідно передбачити відповідні міри для усунення погрішності.
Наприклад, завжди існує небезпека систематичного заниження оцінок потенційного попиту з боку збутовиків, що зацікавлені мати легко здійсненний план по продажах, а наприкінці планового періоду домогтися значного перевищення планових показників. Відзначимо наступні варіанти корекції таких оцінок, що знижують ризик систематичної погрішності.
Попросити торгових працівників самостійно визначити ступінь погрішності їх оцінок. Ці дані можна потім використовувати для уточнення прогнозу.
Далі можливо скорегувати оцінки торгових працівників за допомогою регіонального менеджера по продажах, що може мати більш широкий погляд.
Можливо ввести коригувальний коефіцієнт, заснований на обліку погрішностей у минулих прогнозах кожного торгового працівника.
Застосовуються як індивідуальні, так і групові (колективні) експертні опитування.
До числа групових експертних опитувань відносяться:
§ відкрите обговорення поставлених питань з наступним відкритим чи закритим голосуванням;
§ закрите обговорення з наступним закритим голосуванням чи заповненням анкет експертного опитування; вільні висловлення без обговорення і голосування.
Досвід показав, що традиційні методи обговорення поставлених перед групою експертів питань, що відносяться до першого типу експертних опитувань, до досягнення визначеної згоди між ними чи до вироблення загальної позиції не є найкращими методами використання групи експертів. Ці методи обговорення страждають рядом недоліків, таких, як взаємний вплив думок експертів і небажання учасників обговорення відмовлятися від точок зору, раніше висловлених привселюдно. Тому на практиці при підготовці рішень по широкому колу питань знаходять усе більше поширення другий і третій типи групових експертних оцінок.
Другий тип групових експертних оцінок можна підрозділити на дві категорії: експертне опитування, проведене в один тур шляхом одноразового заповнення анкет, і проведене у кілька турів шляхом багаторазового заповнення анкет експертами з метою послідовного уточнення оцінок.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
