Недостатки этого метода очевидны. Зачастую компания тратит большие средства на маркетинговые исследования, а потом не может продать новый товар, необходимость которого в материалах исследований казалась очевидной. Это говорит о том, что прогноз продаж на основе метода ожиданий пользователей может давать неверные результаты. Для планирования своей деятельности компании нужно знать, что именно потребитель хочет получить от товара или услуги. Предположим, покупатель хочет меньше тратить времени на покупку продуктов. Только фирма (но не потребитель), обладая всей информацией о рынке и спросе, может поставить задачу: построить магазин в новом густонаселенном районе или организовать продажу продуктов через Интернет с доставкой на дом.
Иногда использование метода ожиданий пользователей для планирования деятельности фирмы может привести не просто к грубой ошибке, но и к полному провалу проекта. Подобный урок получила компания Kawasaki, когда выводила на рынок свой водный мотоцикл. Фирма, лидировавшая на рынке моторных лодок, тщательно исследовала потребительские предпочтения и пришла к бесспорному, казалось бы, выводу, будто для победы над конкурентами в сегменте водных мотоциклов требуется произвести модель, в которой пользователь получит максимальное пространство для ног (в то время все водные мотоциклы выпускались без сидений). Kawasaki сфокусировалась на том, чего хотели потребители, и разработала модель, которая действительно создавала максимальный комфорт и была лучшей в своем классе. Но пока Kawasaki разрабатывала и выводила на рынок эту модель, ее конкуренты предложили модель водного мотоцикла, в котором можно было сидеть. Разумеется, Kawasaki потерпела фиаско.
Поэтому метод ожиданий лучше использовать в комплексе с другими, которые дают более точные прогнозы, и помнить о субъективизме потребителей и их ограниченном видении проблем. Ведь потребители не являются экспертами в разработке товаров, они могут оценивать только существующие товары и предлагать только свое видение конечного результата, но ни в коем случае не рекомендации о том, как решить проблемы (больше места в автомобиле, прачечная возле дома и пр.). Генри Форд говорил об этом так: «Если бы я делал то, чего хотят мои потребители, то вместо автомобилей производил бы быстрых лошадей».
Метод прогнозирования продаж на основе мнения продавцов или торгового персонала — это выявление данных о том, какой объем продукции каждый сотрудник сбыта рассчитывает продать в течение определенного периода.
Полученные оценки проверяются, обсуждаются и корректируются на разных уровнях управления с учетом точности предыдущих прогнозов каждого представителя сбыта. По разным причинам сотрудники могут либо недооценивать, либо переоценивать свои возможности. Например, если какие-то товары компании оказываются в дефиците (например, из-за нехватки исходных материалов или быстрого роста рынка) или доступны лишь ограниченному кругу потребителей (например, в случае проведения краткосрочной кампании по стимулированию сбыта), сотрудники сбыта завышают свои возможности в ожидании, что им выделят больше «дефицитных» товаров. Если же квоты продажи являются производными от прогнозов, то торговый персонал склонен недооценивать возможные объемы продаж, чтобы получить квоту поменьше и выполнить ее без излишних усилий. Превысив прогнозируемые показатели, такой работник зарекомендует себя как эффективный продавец и может даже получить материальное вознаграждение.
Мнение менеджеров компании. Метод прогнозирования продаж, базирующийся на выявлении оценок или коллективного мнения менеджеров/руководителей компании, — это проводимый внутри фирмы-продавца формальный или неформальный опрос ключевых руководителей для получения их оценки будущих продаж. Все оценки экспертов объединяются в прогноз продаж компании — иногда путем простого усреднения индивидуальных оценок. В других случаях явно расходящиеся между собой точки зрения опрашиваемых обсуждаются в группе, где и достигается консенсус. Первоначальные позиции экспертов могут означать не более чем интуитивную догадку того или иного руководителя о будущем развитии событий. Бывает, что мнение руководителя базируется на богатом фактическом материале, а иногда даже на первоначальном прогнозе, выполненном какими-нибудь иными способами.
Метод Дельфи позволяет получить более точный прогноз. Он базируется на интерактивном подходе с повторными измерениями и контролируемой анонимной обратной связью (вместо непосредственного общения экспертов и обсуждения ими своих оценок будущего сбыта). При этом каждый эксперт готовит собственный прогноз на основе имеющихся у него фактов, данных и общего знания среды, в которой работает компания. Затем координатор на основе полученных прогнозов составляет обобщающий отчет и вручает его каждому из участников. Как правило, этот отчет содержит индивидуальные прогнозы каждого эксперта, рассчитанный средний показатель и разбросы оценок. Обычно экспертов, чьи первоначальные оценки резко расходятся с усредненным показателем, просят аргументировать свою точку зрения, и эти мнения также включаются в итоговый документ. Участники «опроса» изучают его и предлагают новый вариант прогноза. Обычно эксперты приходят к единому мнению в результате нескольких итераций. Опыт показывает, что разброс данных постепенно уменьшается, поскольку оценки экспертов сближаются, а совокупное мнение группы дает результат, близкий к объективным показателям.
Объективные методы прогнозирования продаж
Объективные методы прогнозирования продаж базируются в основном на количественных (эмпирических) и аналитических данных.
Метод рыночного тестирования предполагает продажу товара в нескольких считающихся репрезентативными географических регионах для выяснения реакции потребителей, с последующим проецированием полученных данных на весь рынок в целом. Нередко такой метод используется для разработки нового товара или усовершенствования старого.
Многие фирмы рассматривают результаты рыночного тестирования как важнейшее свидетельство отношения потребителей к новому товару и конечный показатель потенциала рынка. Исследования показывают, что примерно три из четырех товаров, получивших одобрение потребителей в ходе рыночного тестирования, добиваются успеха на рынке, а четыре из пяти товаров, не выдержавших тестирование, терпят неудачу. И все же рыночное тестирование имеет ряд недостатков.
Его проведение связано с большими расходами; оно больше подходит для тестирования скорее потребительских, чем промышленных товаров. Проведение рыночного теста может занять много времени.
Когда какой-нибудь товар тестируется на рынке, ему уделяется значительно больше внимания, чем он сможет впоследствии получить при «естественной» продаже, что создает искаженное представление о его потенциале.
Рыночный тест «открывает карты» для конкурентов, у них появляется время на то, чтобы сформулировать собственное предложение еще до того, как тестируемая продукция появится на рынке в полном объеме.
Тем не менее несмотря на свои минусы рыночное тестирование служит весьма эффективным методом прогнозирования продаж. Однако применять его следует лишь после того, как руководство компании тщательно взвесит все его достоинства и недостатки.
Анализ временных рядов
Прогнозирование продаж с использованием анализа временных рядов базируется на анализе данных за прошедшие периоды. В простейшем случае прогноз предполагает, что объем сбыта в следующем году будет равен объему сбыта в текущем году. Такой прогноз может оказаться достаточно точным для зрелой отрасли, характеризующейся незначительными темпами роста рынка. В других обстоятельствах необходимо использовать более сложные методы анализа временных рядов. Здесь мы рассмотрим следующие методы:
-скользящего среднего;
-экспоненциального сглаживания;
-декомпозиции.
Метод скользящего среднего достаточно прост. Рассмотрим прогноз, который сводится к тому, что объем сбыта в следующем году будет равен объему продаж в году текущем. При значительных колебаниях объемов продаж из года в год такой прогноз чреват серьезными последствиями. Чтобы учесть все нюансы, можно рассчитать среднее значение нескольких показателей объемов продаж за определенные периоды времени, например, произвести усреднение объемов продаж за два, три, пять последних лет или за другое количество удобных для расчетов периодов. При таком подходе прогноз продаж оказывается обычным средним значением объемов сбыта. Количество показателей, используемых в вычислении, определяется экспериментальным путем. В конечном итоге число периодов, которое обеспечит наиболее точные прогнозы поддающихся проверке данных, будет использоваться для разработки модели прогноза. Термин «скользящее среднее» используется потому, что вычисленное новое среднее значение служит прогнозом на каждом этапе наблюдения при появлении новых данных.
Метод экспоненциального сглаживания — это разновидность метода скользящего среднего. Его отличие в том, что наибольшие весовые коэффициенты назначаются не всем наблюдениям, а самым последним, поскольку они несут в себе больше информации о вероятном развитии событий в ближайшем будущем.
Эффективность метода экспоненциального сглаживания во многом зависит от выбора так называемой константы сглаживания, которая в алгоритме вычисления обозначается как a и находится в диапазоне от 0 до 1. Высокие значения a придают больше веса последним наблюдениям и меньше — более ранним. Если объемы продаж с течением времени изменяются незначительно, то целесообразно использовать низкие значения a. Однако, когда объемы сбыта колеблются в широком диапазоне, следует использовать высокие значения a, в результате чего прогнозируемый ряд будет отражать эти изменения. Обычно значение a определяется эмпирическим путем, т.е. проверяются разные значения a и в итоге принимается то, которое обеспечивает наименьшую погрешность прогноза для определенного количества наблюдений за предыдущие периоды времени.