Потребительский спрос

    Наибольшее практическое значение имеет определение и прогнозирование текущего спроса. В общем случае определение текущего спроса в денежном исчислении (Q) осуществляется по формуле         Q = n х q х p,

где n — число покупателей данного вида товара на рынке в целом или на рынке конкретного региона;  q — число покупок покупателя за исследуемый период времени; p — средняя цена данного товара.

    В этой базовой формуле при ее использовании для конкретных видов товаров следует учитывать дополнительные факторы, определяющие спрос на эти товары. Так, например, при определении спроса на товары длительного пользования в результате проведения маркетинговых исследований надо оценить спрос на товар, которым хотят заменить его аналог, уже имеющийся на рынке. Для этого нужны следующие данные: объем имеющегося у потребителей парка исследуемого товара длительного пользования; распределение этого парка по сроку службы (с учетом факторов физического, экономического и психологического старения);темп замены товара; возможность появления новых альтернатив замены.

    При постановке задач прогнозирования спроса необходимо иметь в виду, что они решаются по мере выявления основных закономерностей и тенденций развития спроса в прошлом, настоящем и при условии сохранения в определенном будущем. Поэтому важно правильно выбрать и обосновать период для анализа процесса изучения формирования спроса.

    Методы прогнозирования спроса, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические, при применении которых преобладают объективные начала, и к числу которых относятся статистические методы.

    Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза спроса, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы, рассматриваемые ранее. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов. При прогнозировании спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистребьютеры, консультанты по маркетингу и т.д.

  Экономико-математические методы  устанавливают тесноту связи и вид зависимости среднего значения какой-либо величины от некоторой другой или от нескольких величин. Установление зависимости развития спроса от влияния наиболее главных факторов. При использовании математических методов подходы к прогнозированию спроса четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно приведут к получению такого же прогноза.

При использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению. Определение системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления - исходная точка экономико-математического моделирования.

    Все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система должна обеспечивать возможность использования любого из этих методов.

Для решения сложной задачи прогнозирования спроса, которая не решается с помощью какого-то одного метода, могут быть применены экспертные методы, методы опросов, проведение продаж на контрольном рынке.

    Экспертные оценки, сформулированные специалистами по маркетингу, базируются на сведениях, собранных на стадии предварительного анализа и учитывающие данные о продажах конкурентов, размере потенциального рынка, общем спросе, долях продуктов различных марок на рынке, доступности сбытовых сетей и др.Недостающая информация собирается путем прямых опросов.

Проверка  рынка, или подконтрольная продажа, в ходе которой наблюдается реальное рыночное поведение покупателей, позволяет  оценить уровень пробных и  повторных закупок и объем  потенциальных продаж нового товара. Можно также провести пробные  продажи по месту жительства или  эксперименты в специальных лабораториях - магазинах.

    Метод сценариев - это хорошее средство для организации взаимодействия количественного и качественного подходов, для интегрирования рассмотренных прогнозных методов. Сценарий - это динамическая модель будущего, в которой шаг за шагом описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии представляются ключевые причинные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указываются способы, которыми эти факторы могут повлиять, скажем, на первичный спрос. Сценарий заставляет исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, изолировано используя отдельные методы прогнозирования. Сценарий, следовательно, отличается от прогноза. Прогноз - это суждение, которое стремиться "предсказать" специфическую ситуацию и должно быть принято или отвергнуто на базе его достоинств и недостатков. Сценарий же является инструментом, который используется для определения, какие виды прогнозов должны быть разработаны, чтобы будущая ситуация была описана полно, с учетом всех главных факторов.

Сценарий  обеспечивает: лучшее понимание рыночной ситуации и ее эволюции в прошлом, настоящем и будущем; оценку потенциальных угроз для фирмы; выявление благоприятных возможностей для фирмы; выявление возможных, наиболее целесообразных направлений деятельности фирмы; повышение уровня адаптированности фирмы к изменениям внешней среды.

    Наиболее широко в прогнозировании спроса, как и в целом при проведении маркетинговых исследований, из математических методов используются статистические методы. Можно выделить два метода разработки прогнозов спроса, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

      Методы простой (формальной) экстраполяции заключаются в перенесении на будущий период прошлых и настоящих тенденций в развитии спроса на базе анализа динамического ряда. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения - конечно, на срок, не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза спроса не превышал одной трети длительности расчетной временной базы. Но мало изучить прошлые тенденции рынка - необходимо принять в расчет новые условия и факторы, которые не были характерны для прошлого, но возможно появятся в будущем.Одновременно необходимо избавляться от учета факторов и обстоятельств, которые потеряли свою актуальность и уже не оказывают влияния на ход развития событий на данном рынке. Данный метод достаточно прост и доступен, однако использование его целесообразно только на такой период, в котором маловероятно изменение тенденций, то есть на краткосрочный. К методам простой экстраполяции относятся и расчеты эластичности спроса в зависимости от изменения какого-либо фактора.

     При моделировании строится прогнозная модель спроса, характеризуется зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь место, и характер их влияния на изучаемый параметр.

    Данные модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях. Для точности прогнозных оценок обычно расчеты по выбранной прогнозной модели сравнивают с данными, полученными в прошлом, и для каждого момента времени определяют различие оценок. Затем определяется средняя разность оценок, скажем, среднее квадратическое отклонение. По его величине определяется прогнозная точность модели.

    При построении прогнозных моделей спроса чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ. Регрессионные (факторные) модели отражают количественную связь одного показателя с другим или с группой других (множественная регрессия). В качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. В основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

    Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнений прямой линии: у = а + вх, где   у - оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная     (результативный признак;  а - свободный член уравнения;  х - независимая переменная (факторный признак), используемая для определения зависимой переменной;  в - коэффициент регрессии, изменяющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения - вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

  Коэффициент парной линейной регрессии "в" имеет смысл тесноты связи между вариацией факторного признака «х» и вариацией результативного признака «у».

При проведении регрессионного анализа следует  не только рассчитывать коэффициенты «а» и «в», но и провести их испытание на статистическую значимость, т. е. определить, насколько выборочные значения «а» и «в» отличаются от их значений для генеральной совокупности. Для этого используется t - критерий Стъюдента.

    При использовании уравнения регрессии в целях прогнозирования спроса надо иметь в виду, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, корректным и требует проверки условной допустимости такого переноса (экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект исследования и возможности его развития в будущем.

    Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии.  При прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос, определяются взаимосвязи, существующие между ними, и прогнозируются их вероятные будущие значения; из них при условии реализации условий, для которых уравнение множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.

    Многофакторное уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:

у = а + в1х1 + в2х2 + в3х3 + … + вмхм,                 

где  у - зависимая или прогнозируемая переменная; хi - независимая переменная;                а - свободный член уравнения;  вi - коэффициент условно-чистой регрессии;                 i = 1, m;  m - число независимых переменных (факторных признаков).

    Метод экспоненциального сглаживания используется для краткосрочного прогноза спроса и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам. Прогнозное значение рассчитывается по формуле:Qt = a * Qt + (1 - a) * Qt - 1,                                                    

 где  Qt - сглаженный объем продаж в текущем периоде; a - константа сглаживания;             Q - объем продаж в период t;  Qt - 1 - сглаженный объем продаж для периода t - 1.

Константа сглаживания выбирается аналитиком итеративным способом в интервале  от 0 до 1. Ее значение мало при малых  изменениях продаж и приближается к 1 в случае сильных флуктуаций.   

    Нормативный метод основан на использовании показателей рекомендуемого уровня потребления материальных благ и применяется как основной инструмент среднесрочного и долгосрочного прогнозирования спроса в целом по стране. С помощью данного метода рассчитывают либо сроки достижения норм рационального потребления, либо темпы роста производства и потребления, необходимых для достижения к намеченному сроку нормативных показателей рационального потребления.

    При применений метода экспертных оценок ставится задача выяснить мнение специалистов торговли, промышленности или покупателей о тех или иных товарах и на основе этого выявить тенденции развития спроса на товары народного потребления. Использование метода экспертных оценок позволяет осуществить расчеты объемов и структуры спроса, потребностей в товарах по широкому кругу позиций ассортимента в условиях, когда другие методы не могут быть применены из-за отсутствия необходимой информации. С помощью экспертных оценок можно получать информацию о состоянии и перспективах развития спроса в форме, наиболее удобной для коммерческих работников. Методы экспертных оценок - это комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью экспертов по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации. Работа с экспертами строится по следующему алгоритму: формулировка задачи; выявление мнения каждого эксперта; выявление преобладающего мнения; выявление крайних суждений; формулирование принципиальных расхождений между экспертами; исследование причин расхождений во мнениях и так далее до выработки общего мнения, которое можно считать достоверным. Наиболее распространенным методом экспертных оценок является метод «Дельфи». Метод представляет собой серию опросов о специальной программе, смысл которых сводится к получению преобладающего суждения специалистов. Достоверность данных базируется на подборе компетентных экспертов, правильном составлении опросника, научной процедуре обработки ответов и суждений. Но нужно отметить, что методы экспертных оценок являются, как правило, вспомогательными и применяются совместно с другими.