Продажи и управление продажами - Джоббер Д., Ланкастер Дж.. Джоббер Д., Ланкастер Дж
 Скачать 3.04 Mb.
|
|
Метод изучения потребителей В основе этого метода лежит опрос потребителей о предпола- гаемых покупках в течение периода, охватываемого прогнозом. Прогнозирование объема продаж 531 Об этом методе часто говорят как о методе рыночного исследова- ния. Для промышленных продуктов, где заказчиков относительно немного, такое исследование часто проводится торговыми пред- ставителями в ходе непосредственного общения с представителя- ми организации-заказчика. Единственной проблемой является то, что затем вам необходимо оценить, какая часть из указанных воз- можных закупок придется на вашу компанию. Еще одной про- блемой является то, что заказчики (и торговые представители), как правило, являются излишне оптимистичными, когда говорят о будущем. Обе указанные проблемы поэтому могут привести к значительной неточности прогноза. Торговым представителям, занимающимся потребительскими продуктами, обойти всех потребителей невозможно, и поэтому лучшим методом является собеседование с ними в ходе проведе- ния рыночного исследования (возможно использование комплек- сного варианта, при котором вопросы в анкете формулируются рядом компаний — заказчиков опроса). Понятно, провести собе- седование можно только с небольшой выборкой из общего числа потребителей, и поэтому прогноз будет менее точным. Существу- ет также проблема выбора типа и числа вопросов, которые необ- ходимо задавать в ходе работы с выборкой. Лучше всего в ходе опроса не ограничиваться полярными вариантами, а постараться выявить градации мнений, которые более точно отражают поку- пательское поведение. Затем можно переходить к вопросу о веро- ятности покупки конкретных моделей или брендов, в число кото- рых нужно, конечно, включить ваши собственные модели и бренды. Этот метод наиболее ценен в том случае, когда имеется не- большое число пользователей, готовых высказать свои намерения с достаточно обоснованной степенью точности. Поэтому данный метод, как правило, больше подходит к организационным покуп- кам. Он также может быть полезным приемом для сбора инфор- мации технического характера, которая затем может быть исполь- зована отделом исследований и разработок. Мнение на основе суждения группы специалистов Этот прием иногда также называют методом жюри, в котором рекомендации дают специалисты или эксперты, имеющие глубо- кие знания в анализируемой отрасли. Таких людей можно пригла- сить либо из самой компании, особенно из отделов маркетинга и ИИ________________________________________Глава 15 финансов, или из других структур, специалисты которых обладают глубокими знаниями в отрасли. Более часто эксперты приглаша- ются из внешних структур и могут являться консультантами по вопросам менеджмента, действующими в конкретной отрасли. Иногда в число внешних приглашенных могут включаться специ- алисты из организаций-заказчиков, которые могут дать рекомен- дации с точки зрения этой организации. Таким образом, группа обычно состоит из собственных и приглашенных сотрудников. Эти эксперты предлагают заранее подготовленные прогнозы и должны защитить свою точку зрения. Их взгляды в ходе таких обсуждений могут меняться. Если результатом работы становится несогласие между участниками, возможно, придется воспользо- ваться в качестве компромиссного варианта математической об- работкой высказанных мнений. Этот метод прогнозирования называется «сверху вниз», ибо про- гноз готовится для отрасли, затем компания должна определить, какая доля из этого прогноза приходится на нее. Поскольку статистичес- кие данные на основе рыночных данных («снизу вверх») не собира- ются, появляется трудность распределения прогнозных данных по отдельным продуктам и территориям продаж, и любое такое распре- деление, скорее всего, будет носить произвольный характер. Про- гнозирование в этом случае представляет обобщенное мнение и в качестве такового полезно только тогда, когда и воспринимается как обобщенное, а не дается в отношении отдельных продуктов. Разновидность этого метода называется «прогнозированием осторожного менеджера», в ходе которого персонал компании просят высказать свое мнение о позиции покупателей в компани- ях-заказчиках. Затем они должны взглянуть на продажи компа- нии глазами заказчика и «осторожно» оценить эти продажи, учтя такие факторы, как внешние экономические условия, предложе- ния конкурентов по параметрам дизайна, качества, времени дос- тавки и цены, а также других факторов, значимых для оценива- ния объема продаж компании. Обобщенный прогноз торговых представителей Этот метод предполагает, что каждый торговый представитель дает прогноз по каждому виду продукции для той территории, за которую он отвечает. Затем отдельные прогнозы обобщаются и получается прогноз на уровне всей компании. Поэтому понятно, Прогнозирование объема продаж_______________________________; 53Д почему он ино^ да называется подходом «на уровне низов». Прогноз каждого т°Р тоъото представителя должен быть согласован с его менеджеров п0 продажам, а в некоторых случаях, когда это не- обходимо и с м# недже Р ом подразделения, но в конечном счете именно менеджер по продажам утверждает окончательный прогноз. Такой метоЯ относится к категории подходов «снизу вверх». Когда вознагр^Д 61 ™ 6 связано с прогнозируемыми продажами (через квоты и- 1 ™ П ели )> меньше причин для жалоб, поскольку прогноз по воз0 аг Р аждению строится на основе тех данных, которые предоставь*-™ сами торговые представители. Разновидность этого метода называется «определение разногласий в цифрах» и ЗД е сь каждый уровень в иерархии предоставляет свой набор цифР до общения друг с другом. Торговые представители выдают свои щ*ФР ы по видам продукции и по потребителям, а ме- неджеры террит"°Р ИИ — цифры по территориям, за которые отвечают торговые пр едставители - Затем они должны встретиться и обосновать различи 3 в Цифрах- Тот же самый процесс происходит на уровне менедж^Р а Р еги она, получающего показатели по отдельным территориям Y L O B конечном счете опять же окончательное решение по прогнозу об^ ,ема продаж принимает менеджер по продажам. Проблемой, с которой сразу же сталкиваются при использова- нии такого ко^ 1Плексного мет °Д а > становится то, что когда этот прогноз испол*> 3 У ется Д™ будущих вознаграждений (через задание квот или Е елеи )' У торговых представителей будет проявляться естественна^ склонность давать пессимистический прогноз. Эту проблему мож^° в некоторой степени снять, если связать расходы на продажи^ с прогнозным объемом продаж и с вознаграждением. Но в то # е в Р емя > когда размер вознаграждения не связан с прогнозами по объему продаж, возможно, проявится стремление представить опТ имистическии ва Р иа нт, поскольку, как уже отмечалось выше V заказчиков и торговых представителей есть тенденция завыша гь будущие показатели. Следствием комплексного подхода стано0 ится Т0 ' что в ЛК) бом случае прогноз может быть либо излишне пессимистичным, либо излишне оптимистичным. Это можно об^ яснить тем ' чт0 торговые представители слишком озабочены сво^ ми повседневными обязанностями, чтобы давать объективные п;Р 0ГН03Ы ' и > возможно, они менее осведомлены о том, что на пр(? даж У и* продукции оказывает влияние более широкий круг фа^тоР 08 - В связи с этим их прогнозы, как правило, являются субъе^ сгивными - 534 Глава 15 Метод Дельфи Этот метод напоминает метод на основе суждения группы спе- циалистов. Команда, занимающаяся прогнозированием, выбира- ется на основе одинакового набора критериев. Основная разница заключается в том, что здесь участники не собираются для совме- стных обсуждений. Лидер проекта готовит список вопросов, обычно поведенчес- кого характера, например: «Как вы считаете, появятся ли новые технологии в следующие пять лет? Если да, то какую долю рынка они получат?» Затем этот список передается всем членам коман- ды, которые должны на вопросы ответить. Вопросы обрабатыва- ются подробно или проходят через второй этап, когда задаются вопросы об отдельной компании, после чего процесс, если необ- ходимо, переходит на следующий этап. Конечная цель — переве- сти мнения в некоторую форму прогноза. После каждого раунда задавания вопросов обобщенный ответ по каждому раунду сооб- щается всем членам команды, прежде чем они перейдут к следую- щему раунду. Поэтому члены команды могут скорректировать свои ответы в свете средних результатов. Тот факт, что члены не встречаются друг с другом, означает, что на них не влияет мнение большинства, результатом чего мо- жет стать выработка более объективного прогноза. Однако как инструмент прогнозирования по отдельным территориям или про- дуктам, этот метод имеет очень ограниченную ценность. Он более полезен для предоставления общих данных о трендах в отрасли и, возможно, более полезен как технологический инструмент про- гнозирования. Им можно также воспользоваться для предостав- ления информации о новых продуктах или процессах, которые компания собирается разрабатывать. Байесова теория решений Этот прием относится к качественным методам, хотя на самом деле это сочетание субъективных и объективных методов. Описать подробно этот прием в данной книге невозможно. Прием похож на анализ критического пути в том смысле, что здесь используются сетевые диаграммы и определяются вероят- ности для каждого события, происходящего в сети. Суть этого приема лучше всего показать на простом примере. К данной гла- Прогнозирование объема продаж______________________________________53f| ве трудно подобрать кейсы, которые могли бы охватить хотя бы большую часть материала главы. Поэтому в конце главы приво- дится подробное практическое упражнение, за которым следуют соответствующие вопросы, включающие байесову теорию реше- ний. Проработка этого упражнения позволит читателю получить некоторое понятие о том, как она работает. Тестирование продукта и пробный маркетинг Прием полезен для новых или модифицированных продуктов, по которым отсутствуют предыдущие показатели по продажам и в отношении которых оценить вероятный спрос трудно. Поэтому целесообразно оценить такой спрос для продукта в ходе тестиро- вания выборки рынка, которое проводится заранее. Тестирование продукта включает использование образцов про- дукции до начала этапа полномасштабного производства с вы- боркой потенциальных пользователей и выяснение их реакции на продукт в течение заданного периода времени. Для этого их сле- дует попросить заполнять дневник, в котором они будут отмечать его недостатки, сообщать, как он работает, указывать свою реак- цию на него и т.д. Типы продуктов, которые можно испытывать таким образом, могут быть самыми различными, начиная от бы- товых приборов длительного пользования, например пылесосов, до консервированных продуктов, например супов. Однако есть ограничение, связанное с тем, что далеко не все продукты можно протестировать таким образом до начала этапа полномасштабно- го производства (в частности, потребительские товары постоян- ного спроса). Этот прием позволяет в первую очередь принять решение общего типа: «пойдет на рынке» или «не пойдет». Для целей прогнозирования, возможно, более полезен проб- ный маркетинг. Он связан с ограниченным запуском продукта на небольшой территории, которая является испытательной площад- кой, например, таким городом может быть Бристоль или более крупная территория, например район, в котором принимаются передачи телевизионной станции Tyne-Tees Television (коммер- ческая телекомпания, ведущая передачи на северо-восток Анг- лии. — Прим. перев.). Таким образом, на небольшой территории имитируется запуск продукта в национальном масштабе, что, оче- видно, менее дорогостояще. Это особенно полезно для фирмен- 536 Глава 15 ных продуктов питания, и результаты пробного маркетинга могут быть обобщены с точки зрения вероятного исхода запуска на на- циональном уровне. Однако эта оценка может охватывать только период запуска продукта на рынок, и через некоторое время фактор новизны может сойти на нет. Кроме того, этот подход предоставляет конкурентам преимущества, поскольку они могут наблюдать за тем, как происходит испытание, и поэтому любые потенциальные пре- имущества, связанные с неожиданностью появления продукта на рынке, теряются. Также на результаты тестирования могут повли- ять конкуренты, которые на период его проведения могут активи- зировать свои действия в том регионе, где проводится это тести- рование. 15.5. Количественные приемы Приемы прогнозирования количественного характера иногда называют объективными или математическими, поскольку они в большей степени основываются на математике и в меньшей степе- ни на субъективных суждениях. Эти приемы стали очень популяр- ными с появлением современных компьютерных пакетов, специ- ально предназначенных для удовлетворения потребностей компаний в прогнозировании. Здесь мы не планируем подробно описывать, как работают такие приемы, поскольку каждый из них требует специальных навыков и умений. Пришлось бы всю книгу посвятить только одному приему! Некоторые из таких приемов очень простые, дру- гие — очень сложные. В оставшейся части этой главы сделаем попытку объяснить в целом эти приемы, чтобы читатель по край- ней мере понял бы их полезность и то, как их можно использо- вать для решения его собственных проблем, связанных с прогно- зированием. Если проблема требует специальных математических приемов, то следует проконсультироваться со специалистом, а не пытаться действовать на основе той неполной информации, ко- торая приведена здесь. Качественные приемы можно разделить на два типа. 1. Анализ временных рядов. Единственной переменной, которая учитывается при прогнозе, является время. Эти приемы относи- тельно просты для применения, но возникает опасность, что здесь слишком большое внимание для предсказания будущего может Прогнозирование объема продаж 53Ц быть уделено прошлым событиям. Эти приемы полезны для пред- сказания объемов продаж на рынках, которые относительно ста- бильны и не подвержены неожиданным и необъяснимым измене- ниям спроса. Другими словами, при их помощи предсказывать резкие взлеты и падения на рынке невозможно, если только при составлении прогноза преднамеренно не манипулировать данны- ми, чтобы учесть такие взлеты и падения. 2. Приемы причинно-следственных зависимостей. Предполага- ется, что существует зависимость между измеряемой независимой переменной и прогнозируемой зависимой переменной. Прогноз получается за счет подстановки значения независимой перемен- ной в вычисления. Необходимо выбрать подходящую независи- мую переменную, но при этом надо осторожно подойти к выбору периода, на который составляется прогноз. Эти приемы являются разновидностями установления причинно-следственных связей. Проблема возникает, когда делаются попытки установить причи- ны, лежащие за этими связями и зависимостями, так как во мно- гих случаях логического объяснения не существует. Действительно, часто ничто не указывает на то, что прежняя зависимость сохранит- ся и в будущем. Внесение причинности в случайные зависимости на этом этапе может быть непонятным, но когда эти приемы бу- дут рассматриваться подробнее в этой главе ниже, это станет оче- видным. Первый набор методов, который мы рассмотрим, связан с ана- лизом временных рядов. Количественные методы (временные серии) Скользящие средние Этот метод усредняет и выравнивает данные, входящие во вре- менные ряды. Чем более продолжительные эти ряды, тем сильнее будет выравнивание. Основной принцип заключается в том, что из вычислений удаляются наиболее ранние показатели по прода- жам и добавляются данные по последним продажам. Этот прием лучше всего показать на простом примере, приведенном в табл. 15.1, из которого видно, что использование более продолжитель- ного скользящего среднего ведет к более ровному тренду, чем при использовании более короткого скользящего среднего. 53Я ■■ •--« : Глава 15 ■—*™ Таблица 15.1. Компания Office Goods Supplies Ltd: годовые продажи портфелей-дипломатов, скользящие средние За три года За пять лет Год Количество Всего В среднем Всего В среднем 1985 1446 — — — ______ 1986 1324 4179 1393 — — 1987 1409 3951 1317 6543 1309 1988 1218 3773 1258 6032 1206 1989 1146 3299 1100 5855 1171 1990 ' 935 3228 1076 5391 1078 1991 1147 3027 1009 4953 991 1992 945 2872 957 4810 962 1993 780 2728 927 5049 1008 1994 1003 2957 986 4706 941 1995 1174 2981 994 4805 961 1996 804 3022 1007 5186 1037 1997 1044 3009 1003 5470 1094 1998 1161 3492 1164 — — 1999 1287 — — — __ Эти данные можно представить графически (рис. 15.2), из чего видно, что среднее значение выравнивает годовые показатели продаж, причем среднее значение по пяти годам дает более ров- ную линию, чем среднее значение по трем годам. Можно на ос- нове этих данных получить прогноз, экстраполируя линию трен- да, а уже лицо, занимающееся прогнозированием, должно решить, какое из средних, трехлетнее или пятилетнее, является лучшим. Действительно, иногда необходимо сгладить данные (в случае ста- бильного тренда), и в таком случае этот прием называется прогно- зирование тренда. Следует отметить, что чем сильнее колеблются данные, тем более продолжительный период необходим для опре- деления среднего. Экспоненциальное выравнивание Это прием, в котором различным участкам данных, на осно- вании которых должен быть составлен прогноз, придаются раз- ные весовые значения. Проблемой при использовании методов скользящих средних и простого прогнозирования тренда является то, что они не позволяют предсказать рост или падение рынков (если только лицо, занимающееся прогнозированием, преднаме- ренно не внесет такие подъемы и спады в данные). При исполь- зовании этого приема можно присвоить соответствующие степени «типичности» различным частям временных серий. Здесь мы не предполагаем подробно объяснять математическую основу этого приема, поскольку в книге не ставится цель полного и глубокого рассмотрения методов прогнозирования объемов продаж. Укажем только, что статистические данные, использованные в пре- дыдущем примере, можно применить и для данного приема, если задать разные весовые коэффициенты к более ранним временным сериям. Эти весовые коэффициенты задаются лицом, занимающимся прогнозированием, на основе его суждений относительно того, на- сколько «типичными» были предыдущие части данных, и использо- вать эти коэффициенты для получения прогноза (хотя существуют математические приемы, позволяющие решить, насколько это не- обходимо). Результат такого подхода показан на рис. 15.3. При использовании метода скользящих средних для прогноза берется некоторое время, учитывающее подъемы и спады, в то время как при методе экспоненциального сглаживания реакция может быть немедленной. В этом примере лицо, занимающееся прогнозированием, задало большие коэффициенты периодам спа- да, чем периодам подъема в торговле, и тем самым, прогноз пока- зывает, что в 2000 г. будет очередной спад. Если бы был использо- ван для прогноза метод скользящих средних, то он показал бы в 1998—1999 гг. небольшой подъем. На практике данный прием является простым для использова- ния, особенно если применяется компьютер. Лицо, занимающееся прогнозированием, может очень просто изменить константу вы- равнивания для различных периодов и получить ряд альтернатив- ных прогнозов. Умение заключается в данном случае в определе- нии весовых коэффициентов для более ранних и более поздних временных серий. Анализ временных рядов Этот метод обычно используется, когда в данных наблюдаются сезонные изменения. Он особенно полезен для прогнозирования объемов продаж продуктов, для которых характерны колебания моды, и для продуктов, реагирующих в течение года на сезонные изменения. Он может также использоваться для анализа цикличес- ких изменений в более продолжительные периоды времени (типо- вая динамика торговли), но для обработки краткосрочных трендов существуют более подходящие методы. Таким образом, лучше всего этот анализ использовать в том случае, если имеется повторяю- Таблица 15.2. |