Смекни!
smekni.com

Анализ маркетинговых данных и прогнозирование (стр. 2 из 2)

Оба этих направления как составная часть системы маркетинговой деятельности тесно взаимодействуют между собой, увязывая стратегию с оперативной деятельностью. Стратегическое планирование выполняет функции связующего звена между рынком и производством, между прогнозированием будущих условий хозяйствования и поисками путей достижения намеченных стратегических целей. В этом смысле прогнозирование условий хозяйствования подразумевает оценку будущих состояний внешней среды, в первую очередь рыночной, в которой предстоит действовать товаропроизводителю. Одновременно прогнозируются внутренняя среда предприятия, ее вероятные изменения. Разработка прогнозов будущего состояния условий хозяйствования включает оценку предстоящей конъюнктуры рынка (для краткосрочных прогнозов) и тенденций изменения рынка и его «смежников» (для средне- и долгосрочных прогнозов). В методическом плане важно обеспечить сопряжение звеньев цепи «прогноз—план» за счет установления периодов прогнозирования в соответствии с задачами планирования.

Существует широкий круг методик и методических подходов к прогнозированию. Выбор прогностического аппарата и умелое его использование в целях прогнозирования — это довольно сложная проблема, о чем свидетельствует отсутствие единого общепризнанного набора конкретных методик и процедур прогнозирования. Нельзя, однако, не отметить, что имеется существенное сходством методов прогнозирования, используемых зарубежными и российскими специалистами.

Все более обогащаемый опыт прогнозной работы дал возможность выявить достоинства и недостатки каждого метода. Фактически все эти методы являются взаимодополняющими, и эффективная прогнозная система может обеспечить возможность использования любого этого метода.


В условиях быстроменяющейся среды интуиция и воображение мо­гут стать важным средством восприятия реальности, дополняя коли­чественные подходы, основывающиеся только на фактах. Понятно, однако, что чисто качественным методам также присущи определен­ные недостатки, в силу чего интуиция должна проверяться с помо­щью фактов и знаний" Иначе говоря, все сильнее назревает потребность в сопоставлении этих двух методов и их интегрировании. Метод сценариев , дает представление о ключевых факторах, кото­рые следует принять во внимание, и раскрывает способы влияния этих факторов на прогнозируемый объект (процесс, явление).

Типология методов прогнозирования.

В данном случае применен метод прогнозирования, классифицирован­ный по двум измерениям: степень свободы процесса прогнозирования от Субъективности и большей или меньшей степени аналитичности этого процесса. В крайних точках этих измерений — субъективные и объективные методы и методы наивные и причинно-следственные.

Субъективные методы — процессы, используемые для формирования прогноза, но не изложенные в явной форме и неотделимые от лица, делающего прогноз.

Объективные методы — четко сформулированные процессы прогнозирования, которые могут быть воспроизведены другими лицами.

При использовании наивных методов прогноз формируется на базе наблюдений за прошлыми изменениями исследуемой переменной (к примеру, уровень вторичного спроса), без учета в явной форме основных движущих факторов.

При использовании причинно-следственных (казуальных) методов факторы, определяющие спрос, определены, а их будущие вероятные значения спрогнозированы; из них выводится вероятное значение спроса (другой характеристики рынка) при условии реализации принятого сценария.

Это второе измерение противопоставляет методы экстраполяции методам, объясняющим взаимосвязи, независимо от их количественного или качественного характера.

Экспертные суждения имеют место в том случае, когда прогноз основан не на объективных данных, а скорее на мнении менеджера, покупателя, специалиста. «Эксперт» основывает свое суждение на группе причинных факторов, оценивая вероятность их проявления и влияния на уровень спроса. Достоинство экспертного метода по сравнению с чисто интуитивным подходом — возможность обмена и сопоставления идей вследствие наличия явно выраженной казуальной структуры. Используются обычно три метода, основанных на суждениях: суждения лиц, принимающих решения, оценка торгово-посреднического персонала и намерения покупателей.

Эвристические и экстраполяционные методы применяются обычно в случаях, когда аналитическая структура прогнозного процесса слаба, но прогноз опирается на объективную маркетинговую информацию. Это относительно простые методы, основанные на предшествующем опыте или на довольно сложной экстраполяции данных о прошлых продажах. К ним относятся метод цепочки отношений, анализ покупательной способности, анализ и декомпозиция трендов, метод экспоненциального сглаживания.

Экспликативные («объясняющие») модели отличаются от других моделей математического моделирования тем, что причинная структура в них устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.


Методы прогнозирования*
Метод Определение Формы, диапазон Экономический пример Преимущества и проблемы
1 2 3 4 5
1. Количе­ственные методы прогноза Оценка будущего на основе прошлых данных с помо­щью математических и статистических методов Кратко- и среднесрочные Получение количественных данных на будущее. Учет прошлых данных. Необходимо детальное структурирование проблемы
Экстра­поляция тренда Проекция конкретного временного ряда в будущее Краткосрочные Развитие сбыта или прибыли для опреде­ленного промежутка времени Невысокие затраты, быстрое получение данных. Резкие изменения тренда. Низкий потенциал раннего обнаружения
Прогнозы на основе индикато­ров Оценка хода развития процесса, малозависяще­го от фирмы, на базе одной или нескольких предпосылок Краткосрочные В основном применяет­ся в отраслях, выпуска­ющих средства произ­водства; оценка поступления заказов на основе анализа инвес­тиционного климата и поступления заказов в отраслях, потребляющих продукцию Более ранее обнаружение изменения тренда, чем при экстраполяции. Трудность в подыскании подходящих индикаторов. Стабильность связей между индикаторами
Регресси­онный анализ Метод определения направления и силы связи между независимы­ми и зависимой перемен­ными Простая и многофакторная регрессия. Эконометричес-кие модели. Краткосрочные Оценка доли рынка (зависимая перемен­ная) при различных расходах на рекламу и цене (независимые переменные) Невысокие расходы. Взаимозависимость независи­мых переменных
1 2 3 4 5
2. Каче­ственные методы прогноза Оценка, словесное формулирование будущего с помощью знаний и интуиции. Как правило, оценки экспер­тов От среднесроч­ных до долго­срочных Подходит для комплексных, плохоструктурируемых проблем. Нет необходимости в числовом выражении исходных данных. Ограниченная объективность и надежность
Метод Дельфи Форма опроса экспертов, при которой их аноним­ные ответы собирают в течение нескольких туров и через ознакомление с промежуточными резуль­татами получают группо­вую оценку интересую­щего процесса Долгосрочные Производство, сбыт отрасли при различных величинах влияющих факторов, изменения ' общественных норм поведения Наглядность результатов, привлечение экспертов по интересующей проблеме, анонимность участников. Негибкая методика, высокая потребность во времени, тенденция к консервативным оценкам, непредсказуемость технических изменений
Сценарии Предсказание развития и будущего состояния факторов, влияющих на предприятие и определе­ние возможных действий предпринимателя Долгосрочные Исследования типа: «Вертолет начала следующего столетия — будущее коммуникаци­онной техники — будущее международ­ных космических исследований» Подходит для сложных комп­лексных проблем типа генера­ции идей новых продуктов или структурирования стратегичес­кого планирования диверсифи­кации. Высокая субъективность оценок, трудность проверки процесса

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ - определение будущих, ожидаемых величин, показателей на основе имеющихся данных об их изменении в прошлые периоды. Перенесение прошлого на будущее, исходя из выявленных тенденций изменения. Математически экстраполяция сводится к продолжению кривой, характеризующей предыдущее изменение экономического показателя.