Вивчення попиту споживачів

Основні достоїнства методу:

      особливості (параметри) об'єкта оцінюються не ізольовано, а "системно", з погляду  сприйняття об'єкта як цілого і, таким чином, відбивають щирі потреби споживачів;

      переваги споживачів ув'язані з основними параметрами керування; у розрахунки можна закладати різні значення контрольованих факторів, що забезпечує безпосередній зв'язок між розробкою стратегії і прогнозу попиту (тобто не тільки стратегія залежить від прогнозу попиту, але й останній визначається параметрами стратегії);

      при визначенні прогнозних значень метод орієнтується не на минулі, а на майбутні зміни, на майбутні значення контрольованих перемінних;

     у результаті застосування даного методу значення і структура попиту визначається як результат сукупного впливу різних факторів.

Таким чином, можна зробити висновок, що основними особливостями прогнозування попиту на зарубіжному ринку є більша його розвиненість і більша його передбачуваність у порівнянні з вітчизняним. На практиці існує лише декілька методів прогнозування попиту, які можна застосовувати виключно на зарубіжному ринку (хоч деякі з них теоретично все ж можна використовувати і на вітчизняному ринку).

Ці методи можна назвати лакмусовим папірцем розвиненості економіки, тому що застосовувати їх з повною віддачею можна тільки у „100%” ринковій економіці.

2.1.          Вивчення попиту ТОВ „Техномікс”

ТОВ "Техномікс"

Дата реєстрації: 31.08.2011р.

Дата початку господарської діяльності: 05.10.1993р. 

Організаційно-правова форма підприємства - Товариство з обмеженою відповідальністю.

Форма власності - приватна.

Основний вид діяльності підприємства - деревообробка.

              Підприємство займається виробництвом клеєних виробів з масивної деревини, що використовуються при виробництві меблів, віконних і дверних блоків і різних будівельних матеріалів (підвіконних дощок, сход, панелей і т.д.).

              Продукція підприємства реалізується як на внутрішньому так і на зовнішньому ринках. Основні споживачі продукції, це підприємства, які займаються випуском меблів і будівельних матеріалів. Продукція експортується в такі країни Росія, Білорусь, Польща.

              Основні споживачі продукції підприємства – фірми, що займаються випуском меблів і різні будівельні організації. Виходячи з цього продукцію підприємства можна віднести до продукції виробничо-технічного призначення.

При прогнозуванні і аналізі попиту на продукцію (як на внутрішньому так і на зовнішньому ринках) підприємство використовує  методи прогнозування з використанням функції експотенціального згладжування. Цей метод найбільш підходить для підприємства по таким причинам:

o             доступність інформації для проведення аналізу і прогнозування (всі необхідні дані підприємства може взяти з власної статистики продажів);

o             достатньо високий рівень надійності прогнозних показників.

Експотенціальне згладжування – це спосіб, що забезпечує бистре реагування прогнозу на всі події, що виникають на протязі довжини базової лінії. Методи, що засновані на регресії, застосовують до всіх точок прогнозу одну й ту саму формулу. З цієї причини досягнення бистрої реакції на зсуви в рівні базової лінії значно затрудняється, згладжування представляє собою простий спосіб обійти дану проблему.

Основна ідея застосування методу згладжування заключається в тому, що кожний новий прогноз виходить за допомогою переміщення попереднього прогнозу в напрямку, який дав би найкращі результати у порівнянні зі старим прогнозом. Базове рівняння має наступний вигляд:

F[t + 1] = F[t] + a + e[t],                                  (3.1)

де              t – часовий період (наприклад, 1-й місяць, 2-й місяць і т.д.)

              F[t] – це прогноз, зробленій в момент часу t; F[t+1] відбиває прогноз у часовий період, що наступає безпосередньо за моментом часу t;

              а – константа згладжування;

              e[t] – погрішність, тобто різниця між прогнозом, зробленим в момент часу t, і фактичними результатами спостережень в момент часу t.

              Таким чином, константа згладжування являє собою величину, що сама коректується. Другими словами, кожний новий прогноз являє собою суму попереднього прогнозу і поправочного коефіцієнту, котрий і пере двигає новий прогноз в направленні, що робить попередній прогноз найбільш точним.

              На підприємстві прогнозування ведеться за допомогою спеціальної програми „Експерт”, але проілюструвати суть цього методу аналізу і прогнозу можна також за допомогою електронної таблиці EXCEL.

РОЗДІЛ ІІІ.  Удосконалення системи вивчення попиту споживачів на основі прогнозування

3.1.           Загальна характеристика методів прогнозування

Проблема прогнозування, унаслідок швидких, часом погано передбачуваних змін зовнішнього середовища, за останнє десятиліття стала особливо складної. З урахуванням цих труднощів і критичності помилок у прогнозах деякі фахівці були змушені заговорити про даремність прогнозування. Насправді   прогнозування - це обов'язок, що у явній чи неявній формі неминуче повинні виконувати всі організації.

Крім одержання можливих майбутніх оцінок тих чи інших досліджуваних параметрів, метою прогнозування також є спонукання до міркування про те, що може відбутися в зовнішнім середовищі і до яких наслідків для фірми це приведе. Прогнозування підвищує пильність менеджерів і, отже, їхня здатність реагувати на зміни. Цей ефект досягається навіть тоді, коли план не виконаний у зв'язку з тим, що деякі гіпотези, покладені в основу прогнозного сценарію, не матеріалізувалися.

Методи прогнозування, як і всі методи, використовувані при проведенні маркетингових досліджень, можна класифікувати на евристичні, при застосуванні яких переважають суб'єктивні початки і на економіко-математичні методи, при застосуванні яких переважають об'єктивні початки, до числа яких відносяться статистичні методи.

Евристичні методи припускають, що підходи, використовувані для формування прогнозу, не викладені в явній формі і невіддільні від імені, що робить прогноз, при розробці якого домінують інтуїція, колишній досвід, творчість і уява. До даної категорії методів відносяться методи соціологічних досліджень і експертні методи. Причому опитувані, даючи свої оцінки, можуть засновувати свої судження, як на голій інтуїції, так і використовуючи визначені причинно-наслідкові зв'язки, дані статистики і розрахунків.

Так при прогнозуванні попиту вивчаються переваги споживачів; як  експертів можна розглядати торговий персонал, що обслуговує визначені території, дилери, дистриб'ютори, консультанти по маркетингу і т.д.

При використанні економіко-математичних методів підходи до прогнозування чітко сформульовані і можуть бути відтворені іншими особами, що неминуче прийдуть до одержання такого ж прогнозу.

Якщо при застосуванні експертних методів структура причинно-наслідкових зв'язків, використовувана різними експертами, може бути різної, то при використанні економіко-математичних методів структура моделей встановлюється і перевіряється експериментально, в умовах, що піддаються об'єктивному спостереженню і виміру.

Визначення системи факторів і причинно-наслідкової (казуальної) структури досліджуваного явища - вихідна точка економіко-математичного моделювання.

Насправді   всі ці методи є взаємодоповнюючими. Ефективна прогнозна система повинна забезпечити можливість використання кожного з цих методів.

Прикладом складної задачі прогнозування, що не зважується за допомогою якогось одного методу, є прогнозування обсягу продажів нового товару. При проведенні маркетингових досліджень оцінюються обсяги продажів нового товару протягом  перших років (скажемо трьох) після випуску. Для цієї мети можуть бути застосовані експертні методи, методи опитувань, проведення продажів на контрольному ринку.

Експертні оцінки, сформульовані фахівцями з маркетингу, базуються на зведеннях, зібраних на стадії попереднього аналізу і враховуючих дані про продажі конкурентів, розмірі потенційного ринку, загальному попиті, частках продуктів різних марок на ринку, приступності збутових мереж і ін.

Відсутня інформація збирається шляхом прямих опитувань потенційних користувачів, торговців, постачальників і, якщо це можливо, конкурентів.

Перевірка ринку, чи контрольних продаж, у ході якої спостерігається реальне ринкове поводження покупців, дозволяє оцінити рівень спробних і повторних закупівель і обсяг потенційних продажів нового товару. Можна також провести спробні продажі за місцем проживання чи експерименти в спеціальних лабораторіях-магазинах.

Дані методи за звичай застосовуються спільно. Ясно, що в умовах сильно мінливого зовнішнього середовища інтуїція й уява здатні стати важливими інструментами сприйняття реальності, доповнюючи кількісні підходи, що, по визначенню, спираються тільки на  фактори, що спостерігаються. З іншого боку, зрозуміло, що чисто якісному методу також присущи значні погрішності і що інтуїція повинна в можливо більшому ступені перевірятися за допомогою доступних фактів і знань. Таким чином, варто забезпечити спільне використання цих двох підходів.

Що стосується прогнозування попиту, то в методологічно правильній постановці - це мистецтво оцінки майбутнього попиту при припущенні про визначене поводження покупців у заданих умовах. Прогнозування попиту в даному випадку повинне здійснюється в три етапи. Спочатку розробляється прогноз зовнішнього середовища, потім - прогноз розвитку даної галузі, нарешті, розробляється прогноз величини попиту на товари конкретної компанії. Такі комплексні, тим більше аналітичні моделі, розробити і реалізувати надзвичайно складно, тому на практиці набули застосування більш прості статистичні моделі.

Усі прогнози обсягу продажів будуються на використанні трьох видів інформації, отриманих на основі вивчення: що люди говорять, що люди роблять і що люди зробили. Одержання першого виду інформації ґрунтується на вивченні думки споживачів і покупців, торгових агентів і посередників. Тут використовуються методи соціологічних досліджень і експертні методи. Вивчення того, що люди роблять припускає проведення тестування ринку. Вивчення того, що люди зробили, припускає аналіз статистичних даних по зроблених ними покупках.

Звичайно в даному випадку мова йде про прогнозування на основі статистичних даних по обсязі продажів для конкретної  компанії чи конкретного ринку величини поточного ринкового попиту на визначений товар. У літературі, де приводяться результати використання тих чи інших статистичних моделей, дуже часто не робиться розходження між різними видами попиту, і його прямим образом ототожнюють з обсягом продажів.

3.2.          Прогнозування попиту, основане на методах математичної статистики.

Можна виділити два методи розробки прогнозів, заснованих на методах математичної статистики: екстраполяцію і моделювання.

У першому випадку як  база прогнозування використовується минулий досвід, що пролонгується на майбутнє. Робиться припущення, що система розвивається еволюціонно в досить стабільних умовах. Ніж крупніше система, тим більше ймовірне збереження її параметрів без зміни, звичайно, на термін не занадто великий. Рекомендується, щоб термін прогнозу не перевищував однієї третини тривалості вихідної тимчасової бази.

В другому випадку будується прогнозна модель, що характеризує залежність досліджуваного параметра від ряду факторів, що на нього впливають. Вона зв'язує умови, що, як очікується, будуть мати місце і характер їхнього впливу на досліджуваний параметр.

Дані моделі не використовують функціональні залежності; вони засновані тільки на статистичних взаємозв'язках.

При побудові прогнозних моделей найчастіше  використовується парний і множинний регресійний аналіз; в основі екстраполяційних методів лежить аналіз тимчасових рядів.

Парний регресійний аналіз заснований на використанні рівняння прямої лінії:

y = a + bx,                                           (3.1)

де y - оцінювана чи прогнозована залежна перемінна (результативна ознака);

a - вільний член рівняння;

x - незалежна перемінна (факторна ознака), використовувана для визначення         залежної перемінної.

b - коефіцієнт регресії, що вимірює середнє відношення відхилення результативної ознаки від його середньої величини до відхилення факторної ознаки від його середньої величини на одну одиницю його виміру - варіація y, що приходиться на одиницю варіації x.

Коефіцієнти a і b розраховуються на основі спостережень величин y і x за допомогою методу найменших квадратів.

Припустимо, що торговий агент продає дитячі іграшки, відвідуючи квартири випадковим образом. Відсутність відвідування якоїсь квартири означає відсутність  продажу a = 0. Якщо в середньому кожен десятий візит супроводжується продажем на 62 долара, то вартість продажу на один візит складе 6,2  долари чи b = 6,2.

Тоді y = 0 + 6,2x.

Таким чином, очікується , що при 100 візитах доход складе 620 доларів. Треба пам'ятати, що ця оцінка не є обов'язкової, а носить ймовірностний характер.

Аналіз на основі множинної регресії заснований на використанні більш, ніж однієї незалежної перемінної у рівнянні регресії. Це ускладнює аналіз, роблячи його багатомірним. Однак регресійна модель більш повно відбиває дійсність, тому що в реальності досліджуваний параметр, як правило, залежить від безлічі факторів.