Маркет исслед РУС. Протокол 6 от 26 февраля 2015 г. Рецензенты
 Скачать 2.61 Mb.
|
|
ТЕМА 7. АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА МАРКЕТИНГА И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ 7.1. Банк статистических процедур: сущность и цель. Основные методы банка статистических процедур, применяемые в анализе информации. Виды анализов в банке статистических процедур 7.2. Сущность и цели применения банка моделей. Основные типы моделей. Классификация моделей. Понятие экспертныхоценок. Разновидности экспертных оценок. Этапы проведения экспертных оценок. Метод Дельфи. Алгоритм метода Дельфи 7.3. Экстраполяция трендов. Виды экстраполяции. Простая экстраполяция. Экстраполяция с учетом факторов 7.4. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики. Метод математического моделирования 7.5. Подготовка отчета о проведенном исследовании. Структура заключительного отчета. Дизайн отчета 7.1. Банк статистических процедур: сущность и цель. Основные методы банка статистических процедур, применяемые в анализе информации. Виды анализов в банке статистических процедур Система анализа маркетинговой информации - этонабор совершенных методов анализа маркетинговых данных и проблем маркетинга. Структура системы представлена на рисунке 7.1. Однако ряд фирм считает подобный подход слишком техническим и чересчур академическим. Основу любой системы анализа маркетинговой информации составляют статистический банк и банк моделей. Статистический банк - совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимосвязи в рамках подборки данных и установить степень их статистической надежности. Эти методики позволяют руководству получать ответы на вопросы типа: - Что представляют собой основные переменные, оказывающие влияние на сбыт конкретной фирмы, и какова значимость каждой из них? - Что произойдет со сбытом, если цену товара поднять на 10%, а расходы на рекламу - на 20%? 134 Рис. 7.1. Структура системы анализа маркетинговой информации - Какие черты являются наиболее вероятными показателями того, что данные потребители будут покупать марочный товар конкретной фирмы, а не товар конкурента? - По каким переменным лучше всего сегментировать рынок конкретной фирмы, и сколько его сегментов существует? Подготовительные этапы статистического анализа представлены на рисунке 7.2, они включают модификацию и отбор данных в базе. Рис. 7.2. Модификация и отбор данных Условный отбор данных. При анализе данных часто возникает необходимость отбора только тех респондентов, которые соответствуют СИСТЕМА АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ Маркетинговая информация Оценки маркетинговой информации СТАТИСТИЧЕСКИЙ БАНК Регрессивный анализ Корреляционный анализ Факторный анализ Дискриминационный анализ Гнездовой анализ БАНК МОДЕЛЕЙ Модель системы ценообразования Модель расчета цены Модель методики выбора месторасположения Модель расчета бюджета продвижения и т.п. МОДИФИКАЦИЯ И ОТБОР ДАННЫХ Условный отбор данных Формирование случайной выборки Сортировка данных Перекодирование переменных Вычисление новых переменных 135 определенным требованием (например, только женщин старше 35 с доходом выше 30 тыс. руб. в месяц). Формирование случайной выборки. Возможность отбора респондентов случайным образом в базе полезна для уменьшения размера исходной выборки, а также для проверки корректности работы некоторых статистических процедур (например, факторного анализа). Существует два варианта: с указанием доли (в %), с указанием количества респондентов. Сортировка данных проводится по одному или нескольким ключевым полям анкеты. Перекодирование переменных служит для трансформации значений с созданием или без создания новых переменных, также используется для автоматического кодирования текстовых переменных (для преобразования их к числовому виду). Вычисление новых переменных позволяет производить расчеты по формулам любой сложности. Классификация основных методов статистического анализа представлена на рисунке 7.3. Описательный анализ (построение линейных распределений) Дисперсионный анализ Анализ различий Ассоциативный анализ Классификационный анализ Т-тесты Перекрестные распределения Корреляционный анализ Линейная регрессия Логистическая регрессия Дискриминантный анализ Кластерный анализ Факторный анализ Рис. 7.3. Классификация основных методов статистического анализа в маркетинговых исследованиях Классификационный анализ 136 7.2. Сущность и цели применения банка моделей. Основные типы моделей. Классификация моделей. Понятие экспертных оценок. Разновидности экспертных оценок. Этапы проведения экспертных оценок. Метод Дельфи. Алгоритм метода Дельфи Банк моделей - набор математических моделей, способствующих принятию руководителями оптимальных маркетинговых решений относительно деятельности на рынке. В общей трактовке, модель – это образец, нереальный аналог, отображение предмета, процесса или явления. При моделировании (построении модели) реальное явление неизбежно упрощается, схематизируется, и эта схема (макет явления) описывается с помощью математического аппарата. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Создать абсолютно точную математическую модель какой-либо деятельности фирмы (сбытовой, коммуникативной и т.д.) достаточно сложная задача, из-за большого набора внутренних и внешних факторов, оказывающих влияние на результат от этой деятельности. Моделирование всегда предполагает упрощение или учет самых значимых факторов. Современная экономическая система предъявляет все более новые и более высокие требования к управлению. Совершенствование методов управления имеет большое значение для роста эффективности народного хозяйства. Важным фактором повышения уровня управления является использование при подготовке решений математических методов и моделей. Однако использование данных методов при решении экономических задач часто является невозможным вследствие их сложности и качественной новизны. Поэтому более широкое распространение получил метод экспертных оценок. Метод экспертных оценок – это сбор информации, ее анализ на основе логических и математико-статистических методов и приемов с целью получения необходимой информации для подготовки и выбора рациональных решений. Этот метод применяют тогда, когда необходимо выбрать решение, которое не может быть определено на основе точных расчетов. Такие ситуации часто возникают в разработках современных проблем управления производством и, главное, при прогнозировании и долгосрочном планировании. Метод экспертных оценок используют в: а) социально-политическом прогнозировании; б) научно-техническом прогнозировании; 137 в) планировании народного хозяйства; г) разработке крупных экономических, политических и социальных программ. В современном обществе к процессу управления предъявляется требование качества принимаемых решений. А данный метод обеспечивает активное и целенаправленное участие специалистов на каждом этапе принятия решений, что позволяет повысить их качество и эффективность. Для получения конечного результата (экспертных оценок) используют анкетные методы и методы групповой экспертизы. Достоинствами этих методов являются: 1) простота организации; 2) использование статистической обработки; 3) возможность охвата больших групп. Недостатки: 1)неполнота ответов; 2) субъективный фактор опрашиваемых; 3) возможность неправильного понимания вопросов. Особенность метода экспертных оценок заключается в научном понимании организации проведения всех этапов экспертизы, а также в применении количественных методов на каждом этапе. Экспертные оценки – важный инструмент в повышении качества управления на всех уровнях. Но при этом данный метод не может собой заменить ни административных, ни плановых решений, а способен предоставить лишь необходимую информацию. Групповые методы формирования экспертизы в зависимости от характера и направленности обсуждения подразделяют на аналитические и креативные. Аналитические методы нацелены преимущественно на исследование характеристик изучаемого объекта. Креативные имеют своей целью коллективную генерацию идей или выработку решения проблемы. Соответствующим образом классифицируют и экспертные группы: обсуждающие группы (основная цель работы аналитическая), созидательные группы (основная цель креативная). Групповые методы формирования экспертизы весьма разнообразны, опишем основные из них: 1. Метод номинальных групп. Метод представляет собой некую переходную разновидность от индивидуального опроса к групповому. При реализации этого метода сначала производится индивидуальный опрос одних экспертов, а затем результаты данных интервью так же автономно и 138 независимо друг от друга обсуждаются другими экспертами. Эксперты могут выразить согласие или несогласие с ранее прозвучавшими мнениями, необходимо, чтобы критика или выражение солидарности были четко аргументированы. 2. Мозговой штурм. Метод представляет собой совместное очное обсуждение проблемы группой экспертов. Метод реализуется в два этапа. Первый этап носит название "конференции идей", его длительность составляет примерно 1-1,5 часа. В ходе этого этапа эксперты выдвигают различные идеи, касающиеся трактовки анализируемой ситуации и или прогноза развития явления. Идеи протоколируются, но не обсуждаются, не критикуются. При этом идеи могут быть самыми разными, в том числе и "бредовыми". Главенствует принцип: чем больше идей, тем лучше. После перерыва, на втором этапе, идеи обсуждаются, оцениваются, и выбираются те из них, которые признаются наиболее верными. Окончательный вердикт по проблеме может быть принят путем явного или неявного голосования. Процедуры генерации и обсуждения идей могут быть в большей ими меньшей степени формализованы. 3. Метод "635". Метод представляет собой достаточно формализованную вариацию метода мозгового штурма. Этот метод подразумевает следующую регламентацию работы экспертной команды: в группу входят 6 человек, каждый из которых в течение 5 минут должен выдвинуть три предложения или высказать три гипотезы по поводу некоторого аспекта решаемой задачи или анализируемой ситуации. Идеи каждого эксперта заносятся в специальные формуляры, которые передаются по кругу. После того как были рассмотрены все аспекты поставленной задачи и все эксперты получили возможность высказаться, происходит обсуждение и оценка решений и выбор наиболее верного. 4. Критическая атака ("разносная" атака). Метод также представляет собой вариацию метода мозгового штурма, принципиальное отличие - в критической направленности обсуждения. Реализация метода включает несколько этапов. На первом этапе каждый участник экспертной группы предлагает свое решение поставленной задачи (свою интерпретацию при анализе ситуации) или свою версию развития событий (при прогнозе). Решение должно предлагаться с подробной аргументацией. Далее каждый эксперт должен ознакомиться с мнениями своих коллег и найти и аргументировать в предлагаемых решениях максимально возможное число слабостей. На следующем этапе эксперты собираются вместе и по очереди обсуждают все выдвинутые решения. Задача каждого автора - отстоять свою версию решения, задача оппонентов - "разнести ее в пух и прах". По итогам дискуссии эксперты 139 выбирают то решение, которое вызвало меньше всего нареканий и было наиболее обоснованным. 5. Экспертное фокусирование. Метод представляет собой одну из форм совместного очного обсуждения проблемы. Эксперты всесторонне рассматривают исследуемую ситуацию, "фокусируются" на ней. Основная цель - выявить структуру данной проблемы, определить по возможности все факторы, определяющие данную ситуацию, установить взаимосвязи между ними. Обсуждение носит более деловой характер, чем при классической версии мозгового штурма, то есть проходит без излишнего "бреда". 6. Метод комиссий. Метод также заключается в совместном обсуждении проблемы. Основное отличие от фокусирования - стремление выяснить, в чем состоит противоречие между разными вариантами предлагаемых решений, найти максимальное число "точек согласия" и прийти к консенсусу. 7. Метод интеграции решений. Метод в своей основе аналогичен методу комиссий, однако в большей степени формализован. Метод заключается в выработке совместного решения проблемы на основе выявления сильных сторон отдельных решений и их объединения. Метод реализуется в несколько этапов. На первом этапе экспертам предлагается задача, и они рассматривают и решают ее независимо друг от друга. Затем в заранее подготовленный формуляр эксперты заносят свои индивидуальные решения, т.е. трактовку анализируемой ситуации или прогноз развития событий. На следующем этапе эксперты совместно обсуждают задачу и все предложенные решения с целью выявить сильные стороны каждого отдельного решения, которые также фиксируются в формуляре. При представлении индивидуальных решений возможны вариации - либо каждое решение презентуется автором и подробно аргументируется, либо соблюдается анонимность решений, чтобы избежать давления авторитетов. После того как обсуждены все решения и определены сильные стороны каждого из них, вырабатывается синтезированное решение на основе комбинирования преимуществ отдельных решений. 8. Деловая игра. Метод может быть реализован в разных формах. Наиболее распространенная форма - моделирование анализируемых процессов и/или будущего развития прогнозируемого явления в разных вариантах и рассмотрение полученных данных. Разработка процедуры проведения деловой игры - достаточно сложная задача, и ей должно быть уделено серьезное внимание. Должны быть четко определены и формально описаны следующие элементы игры: цели и задачи, роли участников, сюжет и регламент. Важным этапом любой деловой игры является рефлексия - разбор хода игры и подведение итогов. В данном случае рефлексия заключается не только в 140 анализе самого игрового процесса, но и в анализе результатов моделирования исследуемого явления. 9. Метод "суда". Метод представляет собой одну из разновидностей деловых игр. Обсуждение поставленной задачи реализуется в виде судебного процесса: моделируется "процесс над проблемой". Выбираются "адвокат", "прокурор", "суд", "присяжные" и др. участники "процесса". Каждый отстаивает свою точку зрения, касающуюся анализируемого или прогнозируемого явления, аргументируя свои высказывания. Окончательный вердикт об исследуемой проблеме определяется в два этапа: голосование "присяжных" и конкретизация решения "судьями". 10. "Консилиум". Эксперты исследуют проблему подобно тому, как врачи обследуют пациента: определяются "симптомы" проявления проблемы, вскрываются причины возникновения проблемы, производится анализ, ставится "диагноз", и дается прогноз развития ситуации. 11. "Коллективный блокнот". Метод в основе своей аналогичен "индивидуальному блокноту", однако в данном случае блокноты получают несколько экспертов, каждый из которых знает, что он является участником экспертной группы. Возможен вариант, когда в начале работы все эксперты собираются вместе и им рассказывают о сущности возникшей проблемы и формулируют задачу. Далее каждый эксперт работает со своим блокнотом в течение определенного времени (при этом также возможно, что разные эксперты сосредотачиваются на разных сторонах проблемы). Второй этап реализации экспертизы заключается в том, что блокноты собираются, информация систематизируется (исследовательской командой или руководителем экспертной группы) и далее в очном совместном обсуждении накопленного и систематизированного материала эксперты приходят к решению проблемы. 12. Метод Дельфи. Метод Дельфы является одним из методов групповой экспертной оценки и не требует совместной работы членов группы. Более того, членам группы не разрешается встречаться и обмениваться мнениями по поводу решаемой проблемы, т. е. обеспечивается независимость мнений членов группы. Метод предусматривает осуществление анализа и выбора решений путем выполнения следующей многошаговой циклической процедуры: 1. Членам группы предоставляется информация о проблемной ситуации и предлагается оценить возможные варианты решения по совокупности показателей. 2. Каждый член группы анонимно и независимо дает оценки и обоснования вариантов решения или предлагает свои варианты. 141 3. Все оценки и мнения членов группы собираются в центре и обобщаются в сводном документе. 4. Каждый член группы получает копию сводного документа. Ознакомление с мнением других участников может изменить его мнение по поводу возможных вариантов решения проблемы. 5. Шаги 3 и 4 повторяются столько раз, сколько необходимо для достижения согласованного решения. Метод Дельфы наиболее эффективен при выработке решений для сложных, малоизученных, уникальных проблем, характеризующихся большой неопределенностью исходной ситуации и требующих привлечения специалистов разного профиля. Он требует значительных затрат времени и четкой организации процедуры его реализации. Метод сценариев, являющийся одним из методов прогнозирования, дает возможность определить вероятные тенденции развития событий и возможные последствия принимаемых решений с целью выбора наиболее подходящей альтернативы управления. Метод предусматривает участие в разработке сценариев развития анализируемой ситуации специалистов различного профиля и часто с различными взглядами на рассматриваемую проблему. Он включает приемы и методы содержательного и формализованного описания проблемной ситуации и конкретные методы и алгоритмы построения и исследования сценариев её развития с широким применением новых информационных технологий. Под сценарием понимается гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, представляющих в совокупности эволюцию управляемого объекта в интересующем исследователя разрезе. В сценарии в явном виде фиксируются причинно-следственные зависимости параметров, определяющих возможную динамику изменения состояния объекта, действующие факторы и условия, в которых эти изменения будут происходить. Сценарий является некоторой относительной, условной оценкой возможного развития системы, так как всегда строится в рамках предположений о будущих условиях развития, которые чаще всего принципиально непредсказуемы. Сценарный метод принятия решений предусматривает многовариантность, т. е. разработку нескольких альтернативных вариантов возможного развития ситуации, рассмотрение которых позволяет определить критические ситуации для принятия решений, а также установить возможные последствия предлагаемых вариантов решений с целью их сопоставления и выбора наиболее эффективного. 142 Существуют разновидности практической реализации метода сценариев, различающиеся содержанием и полнотой разрабатываемых отдельными специалистами сценариев и организацией процедур их разработки. Метод дерева решений применим и при индивидуальном, и при групповом принятии решений. Он используется для разрешения сложных проблем, характеризующихся большой неопределенностью и требующих точной последовательности решений. Каждое решение может иметь несколько возможных исходов, причем каждый исход имеет свою вероятность наступления. Каждое последующее множество возможных решений зависит от конкретного исхода предыдущего решения. Дерево решений представляет собой схематичное изображение процесса принятия последовательных решений и состоит из ветвей - вариантов решений и узлов - соответствующих им исходов. Для каждого исхода рассчитывается вероятность его наступления и величина выигрыша (дохода), которая может быть получена с учетом этой вероятности. Расходы, связанные с каждым решением, проставляются на соответствующей ветви. Эти расходы вычитаются из ожидаемого дохода для определения величины чистого дохода. Расчеты основаны на данных, характеризующих проблемную ситуацию (решаемую задачу) и условия, в которых она возникла. Расчет ведется по каждому вектору решений от начального узла принятия решений к конечному узлу соответствующего исхода с отбором ветви, приводящей к максимальному выигрышу и возвратом к предыдущему узлу принятия решений, которому присваивается это значение выигрыша. Альтернативные ветви (с меньшими значениями выигрыша) перечеркиваются. После последовательного расчета всех векторов решений выбирается оптимальный вектор решений, ведущий к максимальной величине чистого выигрыша при условии, что события пойдут так, как предполагается. 7.3. Экстраполяция трендов. Виды экстраполяции. Простая экстраполяция. Экстраполяция с учетом факторов Тренд (от англ. trend - тенденция) - основная тенденция изменения временного ряда. Тренды могут быть описаны различными уравнениями — линейными, логарифмическими, степенными и т. д. Фактический тип тренда устанавливают на основе подбора его функциональной модели статистическими методами либо сглаживанием исходного временного ряда. Тренд в экономике - направление преимущественного движения показателей. Обычно рассматривается в рамках технического анализа, где 143 подразумевают направленность движения цен или значений индексов. Чарльз Доу отмечал, что при восходящем тренде последующий пик на графике должен быть выше предыдущих, при нисходящем тренде последующие спады на графике должны быть ниже предыдущих. Выделяют тренды восходящий (бычий), нисходящий (медвежий) и боковой (флэт). На графике часто рисуют линию тренда, которая на восходящем тренде соединяет две или более впадины цены (линия находится под графиком, визуально его поддерживая и подталкивая вверх), а на нисходящем тренде соединяет два или более пика цены (линия находится над графиком, визуально его ограничивая и придавливая вниз). Трендовые линии являются линиями поддержки (для восходящего тренда) и сопротивления (для нисходящего тренда). Экстраполяция трендов. Экстраполяция трендов - это одна из наиболее широко используемых техник прогнозирования. Во-первых необходимо выявить тренд. Это может быть практически любой феномен, выразимый в количественных показателях с видимой структурой изменения во времени. К этим феноменам относятся население и его размещение по территории, производительность труда. Тренд отсылает к историческим данным, экстраполяция подразумевает, что эти данные проецируются в будущее. Для описания феномена необходимы исторические количественные данные. В ряде случаев, это возможно: к примеру, несложно найти данные о численности и структуре населения. Многие феномены такого описания не имеют, некоторые по причине новизны (например, телевидение), а иногда их нельзя выразить в количественных показателях (например, представления о приемлемом риске). Дополнительной проблемой является появление ранее ненаблюдаемого фактора: так, скачкообразный рост численности заболевших раком щитовидной железы в Восточной Европе после Чернобыльской аварии объясняется исключительно тем, что раньше этому параметру никто не уделял особого внимания и не отслеживал его. Экстраполяция может убедительно указать масштаб изменений, которые последуют при развитии тренда во времени. Резкий рост может со временем сделать малый феномен значительным. Иногда экстраполяция трендов приводит к результатам, которые являются откровенно невозможными. Это указывает на границы применяемой методики. Если, например, рост числа работников, занятых неполный трудовой день, опережает рост населения в целом, это не значит, что в будущем собаки, кошки или роботы тоже станут такими работниками. Это значит, что линейная экстраполяция достигла своих границ. При этом, подобные экстраполяции часто производят серьезные содержательные ошибки. 144 Классическим примером подобной ошибки в прогнозе является результат работы комиссии Д.Р. Форрестера, породивший "экологическое движение". Участники комиссии экстраполировали уравнение и пришли к выводу о конечности ресурсов Земли, массовом загрязнении всего всем и т.п. При этом никто не поставил вопрос о роли технологических скачков и фазовых переходов в развитии человеческой цивилизации. Другой пример: есть ряд авторов, утверждающих, что во Второй Мировой войне Советский Союз потерял не 20, а 50 миллионов человек, причем только убитыми. Используя стандартные статистические приемы, чтобы определить число раненых, искалеченных и пленных, получаем, что к концу войны страна имела отрицательную численность работоспособного населения. Что-то около минус сорока миллионов человек. Экстраполяция трендов, как методика, имеет ряд встроенных проблем: Количественные данные могут быть неверными или ошибочно подобранными. Результаты экстраполяции могут быть неверно интерпретированы. Неспособность метода оценить движущие факторы изменений и эволюцию этих факторов. Качественные изменения могут оказывать серьезное влияние на количественные данные Могут быть не замечены качественные изменения. Оценки границ экстраполяции могут базироваться на недостаточной информации. В прогнозах, решающих проблемы распространения товаров, определение границ экстраполяции довольно легко, но при оценке социальных феноменов это довольно сложно. Использование экстраполяции в анализе. Экстраполяция - это прогнозирование неизвестных значений путем продолжения функций за границы области известных значении. Зачастую, прогностические модели используются для построения прогноза отклика для произвольных точек, которые не были включены в множество. Такого рода прогнозы называются экстраполяцией. Нужно с большой осторожностью относиться к прогнозам, полученным с помощью прогностической модели для данных, лежащих на значительном расстоянии от множества. В таких областях предсказания становятся ненадежными. Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих - регулярной и случайной: Считается, что регулярная составляющая f (a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев - времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде 145 упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять. Случайная составляющая n(х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза. Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделение наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениям или написании формул. Тем не менее, сама по себе прогнозная экстраполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования. Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как на выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта/ услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания. 146 Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца. Например, если объем продаж составил в марте - 270 единиц, в апреле - 260 единиц, в мае - 290 единиц, то прогноз продаж равен: скользящей = (270+260+290)/3 = 273 (средняя на июнь). Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен: (260+290+280)/3 = 277 (средняя на июль) и т.д. Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов. Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда: F t + 1 = aX t + (l-a)F t , где F t + l - прогноз продаж на месяц t+1; X t - продажи в месяце t (фактические данные); F t - прогноз продаж на месяц t; а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем. Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере (таблица 7.1.). Предположим, что а = 0,3. Таблица 7.1 Данные для иллюстрации метода экспоненциального сглаживания Месяц Фактические продажи Прогноз продаж Январь 50 65 Февраль 68 61 Март 47 63 Апрель 39 56 Май 55 46 Июнь 64 51 Июль 70 57 Август 75 62 Сентябрь 80 67 Октябрь 72 69 Ноябрь 67 68 Декабрь 75 80 Январь 58 66 Февраль 62 65 147 Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 23 при условии, что известны фактические данные о продажах. Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январь = 0,3x50 + 0,7x0,65 = 61. Полученные данные можно отразить на графике (рис. 35). Рис.7.4. Графическая интерпретация метода экспоненциального сглаживания Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж. В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция). Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл. 7.2. Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования - субъективные оценки и экстраполяцию трендов. 148 Таблица 7.2 Применение методов прогнозирования в британских фирмах Методы прогнозирования Процент компаний, применяющих метод Процент компаний, полагающихся исключительно на метод Субъективные оценки 73 14 Статистическая экстраполяция 76 16 Исследование операций или экономические модели 44 7 Технологическое прогнозирование 29 6 Полезными эти методы по двум причинам: - они не требуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм значительных затрат и привлечения дорогостоящих специалистов; - в силу высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий ориентированы скорее на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования. 7.4. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики. Метод математического моделирования Прогнозирование может осуществлять по одному временному ряду с помощью метода экстраполяции. Экстраполяция временного ряда - распространение тенденций, установленных в прошлом на будущий период. Математические методы экстраполяции сводятся к определению того, какие значения будет принимать та или иная переменная величина у = х(t), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени. В ряде случаев используется только несколько последних точек временного ряда. Если их две - экстраполяция сводится к проведению через hi прямой и называется линейной. Во многих случаях перед экстраполяцией бывает необходимым произвести выравнивание временных рядов в целях устранения нехарактерных для них отклонений. Среди наиболее распространенных методов решения этой задачи - метод наименьших квадратов, скользящие средние, полиномиальное сглаживание и др. Экстраполяционные модели успешно используются в рамках средне- срочного горизонта прогнозирования, но не обеспечивают надежных данных на более отдаленную перспективу. 149 Статистическая оценка полученных прогнозов может быть проведена по следующим показателям. Средняя абсолютная процентная ошибка (МАРЕ - Mean Absolute Percentaqe Error) - это среднее абсолютных значений ошибок прогноза, выраженных в процентах относительно фактических значений показателя. Показатель МАРЕ, как правило, используется при сравнении точности прогнозов разнородных объектов прогнозирования, поскольку этот показатель характеризует относительную точность прогноза. Типичные значения МАРЕ приведены в таблице 7.3. Таблица 7.3 Интерпретация типичных значений МАРЕ МАРЕ. % Интерпретация <10 Высокая точность 10-20 Хорошая точность 20 - 50 Удовлетворительная точность > 50 Неудовлетворительная точность Средняя процентная ошибка (МРЕ) и средняя ошибка (ME) - показатели смешанности прогноза. При условии, что потери при прогнозировании, связанные с завышением фактического будущего значения, уравновешиваются занижением, идеальный прогноз должен быть несмещенным и обе меры должны стремиться к нулю. Применяются также многофакторные модели для прогноза, полученные с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Для этого выполняются прогнозы показателей, входящих в уравнение регрессии, с помощью простых функций и полученные прогнозные значения подставляются в уравнение регрессии. Многофакторные модели могут быть статическими и динамическими. Статические модели используются для целей анализа и нормирования, а динамические - для прогнозирования. Многофакторные модели являются динамическими, если учитывают: а) общие закономерности изменения функции в изучаемом интервале; б) закономерности изменения во времени влияния показателей; в) запаздывания влияния показателей на функцию. 150 7.5. Подготовка отчета о проведенном исследовании. Структура заключительного отчета. Дизайн отчета Структура заключительного отчета должна соответствовать особым требованиям заказчика. Если их нет, то можно рекомендовать при подготовке заключительного отчета разделить его на три части: вводную, основную и заключительную. Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмысленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирование, представление в матричной форме (табулирование). Обычно закодированные исходные данные представляются в виде матрицы, столбцы которой содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды – респондентов или изучаемые ситуации. Все это называется преобразованием исходных данных. Далее проводится статистический анализ, т.е. определяются средние величины, частоты, корреляционные и регрессионные соотношения, осуществляется анализ трендов. Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный анализ, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказательный анализ. Иногда эти вицы анализа используются по отдельности, иногда – совместно. В основе дескриптивного анализа лежит использование двух групп статистических мер. Первая – включает меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного респондента или типичный ответ (средняя величина, мода, медиана). Вторая – включает меры вариации, или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами (распределение частот, размах вариации и среднее квадратическое отклонение). Существуют и другие описательные меры, например, меры асимметрии (насколько найденные кривые распределения отличаются от нормальных кривых распределения). Однако они используются не столь часто, как вышеупомянутые, и не представляют особого интереса для заказчика. Анализ, в основе которого лежит использование статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения полученных результатов на всю совокупность, называется выводным анализом. Вывод является видом логического анализа, направленного на получение общих заключений о всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности. 151 Выводы делаются на основе анализа малого числа фактов. Например, если два ваших товарища, имеющие одну и ту же марку автомобиля, жалуются на его качество, то вы можете сделать вывод о низком качестве данной марки автомобиля в целом. Статистический же вывод основан на статистическом анализе результатов выборочных исследований и направлен на оценку параметров совокупности в целом. В данном случае результаты выборочных исследований являются только отправной точкой для получения общих выводов. Например, автомобилестроительная компания провела два независимых исследования с целью определения степени удовлетворенности потребителей своими автомобилями. Первая выборка включала 100 потребителей, купивших данную модель в течение последних шести месяцев. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного интервьюирования респонденты отвечали на вопрос; «Удовлетворены вы или не удовлетворены купленной вами моделью автомобиля?» Первый опрос выявил 30% неудовлетворенных, второй – 35%. Поскольку существуют ошибки выборки и в первом и во втором случаях, то можно сделать следующий вывод. Для первого случая: около 30% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Для второго случая: около 35% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Какой же общий вывод можно сделать в данном случае? Как избавиться от термина «около»? Для этого введем показатель ошибки: 30% + х% и 35% ± у% и сравним х и у. Используя логический анализ, можно сделать вывод, что большая выборка содержит меньшую ошибку и что на ее основе можно сделать более правильные выводы о мнении всей совокупности потребителей. Видно, что решающим фактором для получения правильных выводов является размер выборки. Данный показатель присутствует во всех формулах, определяющих содержание различных методов статистического вывода. Анализ различий используется для сравнения результатов исследования двух групп (двух рыночных сегментов) с целью определения степени реального различия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.п. Проверка существенности различий заключается в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более независимых групп респондентов. Кроме того, в ряде случаев представляет интерес сравнение ответов на два или более независимых вопросов для одной и той же выборки. Примером первого случая может служить изучение вопроса: что предпочитают пить по утрам жители определенного региона – кофе или чай? Первоначально было опрошено на основе формирования случайной выборки 152 100 респондентов, 60% которых отдают предпочтение кофе; через год исследование было повторено, и только 40% из 300 опрошенных человек высказались за кофе. Как можно сопоставить результаты этих двух исследований? Прямым арифметическим путем сравнивать 40 и 60% нельзя из- за разных ошибок выборок. Хотя в случае больших различий в цифрах, скажем, 20 и 80%, легче сделать вывод об изменении вкусов в пользу кофе. Однако если есть уверенность, что эта большая разница обусловлена прежде всего тем, что в первом случае использовалась очень малая выборка, то такой вывод может оказаться сомнительным. Таким образом, при проведении подобного сравнения в расчет необходимо принять два критических фактора: степень существенности различий между величинами параметра для двух выборок и средние квадратические ошибки двух выборок, определяемые их объемами. Анализ связей направлен на определение систематических связей (их направленности и силы) переменных. Например, определение, как увеличение затрат на рекламу влияет на увеличение сбыта. Очень часто маркетолог ищет ответы на вопросы типа: «Увеличится ли показатель рыночной доли при увеличении числа дилеров?», «Есть ли связь между объемом сбыта и рекламой?» Такие связи не всегда имеют причинно- следственный характер, а могут иметь просто статистическую природу. В поставленных вопросах можно определенно говорить о влиянии одного фактора на другой. Однако степень влияния изучаемых факторов может быть различной; скорее всего, влияние могут оказывать также какие-то другие факторы. Предсказательный анализ используется в целях прогнозирования развития событий в будущем, например, путем анализа временных рядов. Маркетолог хорошо знает о важности хорошей упаковки для продаваемого товара. Результаты маркетинговых исследований также являются товаром и поэтому должны быть хорошо «упакованы». Прежде всего, структура заключительного отчета должна соответствовать особым требованиям заказчика. Если их нет, то можно рекомендовать при подготовке заключительного отчета разделить его на три части: вводную, основную и заключительную. Вводная часть включает начальный лист, титульный лист, договор на проведение исследования, меморандум, оглавление, перечень иллюстраций и аннотацию. Основная цель меморандума заключается в ориентации читателя на изученную проблему и в создании у отчета положительного имиджа. Меморандум имеет персональный и слегка неформальный стиль. В нем кратко 153 говорится о характере исследования и об исполнителях, комментируются результаты исследования, делаются предложения о дальнейших исследованиях. Объем меморандума – одна страница. Аннотация ориентирована прежде всего на руководителей, которых не интересуют детальные результаты проведенного исследования. Иногда ее называют «генеральским отчетом». Кроме того, аннотация должна настроить читателя на восприятие основного содержания отчета. В ней должны быть охарактеризованы: предмет исследования, круг рассмотренных вопросов, методология исследования, основные выводы и рекомендации. Объем аннотации – не более одной страницы. Основная часть отчета состоит из введения, характеристики методологии исследования, обсуждения полученных результатов, констатации ограничений, а также выводов и рекомендаций. Введение ориентирует читателя на ознакомление с результатами отчета. Оно содержит общую цель отчета и цели исследования, актуальность его проведения. В методологическом разделе с необходимой степенью детальности описываются: кто или что явилось объектом исследования, используемые методы. Дополнительная информация помещается в приложение. Приводятся ссылки на авторов и источники использованных методов. Читатель должен понять, как были собраны и обработаны данные, почему был использован выбранный метод, а не другие методы. Главным разделом отчета является раздел, в котором излагаются полученные результаты. Рекомендуется строить его содержание вокруг целей исследования. Зачастую логика данного раздела определяется структурой вопросника, поскольку вопросы в нем излагаются в определенной логической последовательности. Поскольку не следует маскировать проблемы, которые возникли при проведении исследований, то в заключительный отчет обычно включается раздел «Ограничения исследования». В данном разделе определяется степень влияния ограничений (недостаток времени, денежных и технических средств, недостаточная квалификация персонала и т.д.) на полученные результаты. Например, эти ограничения могли оказать влияние на формирование выборки только для ограниченного числа регионов. Следовательно, проносить полученные результаты на всю страну следует с большой осторожностью или вообще этого делать нельзя. Выводы и рекомендации могут быть изложены как в одном, так и в отдельных разделах. 154 Выводы основываются на результатах проведенного исследования. Рекомендации представляют из себя предположения относительно того, какие следует предпринять действия, исходя из изложенных выводов. Осуществление рекомендаций может предполагать использование знаний, выходящих за рамки полученных результатов. В заключительной части приводятся приложения, содержащие добавочную информацию, необходимую для более глубокого осмысления полученных результатов. Помимо написания отчета исследователи часто также делают для клиентов устную презентацию о методах исследования и полученных результатах. В данном случае имеется возможность ответить на возникшие вопросы и обсудить полученные результаты. Вопросы для обсуждения: 1. Опишите структуру системы анализа маркетинговой информации. 2. Какова сущность и цели применения банка моделей? 3. Метод экспертных оценок представляет собой … 4. Этапы проведения экспертных оценок. 5. Групповые методы формирования экспертизы и их характеристика. 6. Метод Дельфи и его особенности. 7. Тренды и методы их экстраполирования. 8. Прогнозирование с использованием методов математической статистики. 9. Моделирование в маркетинговом исследовании. 10. Подготовка отчета о проведенном исследовании. |