Теоретический анализ рынка мобильных телефонов

ВВЕДЕНИЕ
I. МОДЕЛИРОВАНИЕ СПРОСА
II. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ
2. 1. Закономерности в поведении производителей
2. Стратегические рыночные взаимодействия
III. ПРАКТИЧЕСКОЕ ВОПЛОЩЕНИЕ
IV. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ПРОЕКТА
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

По субъективным причинам на рынок вышло 534839 человек. Прирост новых абонентов составил в январе 248000 человек. Таким образом в натуральном выражении наш механизм оценки предсказывает объём месячного спроса в натуральном выражении в размере 1826569 трубок. Полученная оценка является сильно завышенной. Так, если экстраполировать данные о росте продаже крупнейшей сети магазинов по продажам мобильных телефонов на весь рынок, то получится что средний объём рынка за месяц составил 1 млн. штук.
Такое расхождение связано, вероятно, с неучтёнными в модели факторами: во-первых, поскольку продолжается массовое подключение абонентов, то средний возраст телефона и соответственно средняя продолжительность владения занижена; а, во-вторых, в модели не учтен вторичный рынок, объёмы которого могут быть весьма существенными.
Рассчитаем распределение по брендам потребителей, выбирающих по схеме 1. Это покажет примерную динамику предпочтений по брендам при заданных ценах (примерную, потому что другие схемы выбора также влияют на предпочтения брендов).
В
(доля на рынке) Кол-во ADV (Доля в рекламе) Кол-во Итого B-new Изменение доли Alcatel 3,67% 8208,21 1,86% 5546,41 13754,62 2,64% -1,03%
Ericsson 5,96% 13329,96 1,84% 5486,77 18816,72 3,61% -2,35%
LG 3,67% 8208,21 3,06% 9124,73 17332,94 3,32% -0,35%
Motorola 9,17% 20509,34 6,69% 19949,17 40458,51 7,75% -1,42%
Nokia 26,15% 58486,30 39,72% 118442,59 176928,89 33,90% 7,75%
Panasonic 3,21% 7179,39 0,00 0,00 7179,39 1,38% -1,83% Philips 0,92% 2057,64 0,00 0,00 2057,64 0,39% -0,53%
Samsung 6,88%
15387,60 13,67% 40763,10 56150,70 10,76% 3,88% Siemens 34,40% 76938,00 28,15% 83941,57 160879,57 30,82% -3,58%
Sony+Sony- Ericsson
5,96% 13329,96 5,04% 15028,97 28358,93 5,43% -0,53%
223634,61 298283,30 521917,91

Данные лишь отчасти согласуются с реальным положение вещей. В соответствующих потоках спроса доли приходящиеся на брэнд с убывающей долей (выделены в таблице красным) должны быть меньше долей в запасах (в таблице обозначены как B). По данным Mobile Research Group, за первую половину 2005 года распределение потоков спроса было следующим:
Alcatel – 3% LG – 6% Motorola – 24% Nokia – 22% Panasonic – 2% Philips - 1% Samsung – 17% Siemens – 15% Sony Ericsson – 9%
Другие – 1%
Таким образом, данные согласуются по брэндам Samsung, Siemens и явно не согласуются по брэндам Nokia и Motorola.
Объяснение может заключаться в том, что реализована только одна схема выбора из 3-х, тем, что данные старые (и тенденции уже другие), и тем, что модель или оценки не верны.
После вычисления количества потребителей которые выбрали, допустим, фирму Nokia, можно оценить сколько потребителей выберут модели качества 6 и ценой 340 долларов (это модели 3100, 3300, 3510i, 3530, 5100, 6100, 6610, 6800, 7210, 8910i, 9210, N-Gage). В соответствии с y = 0,3474, получаем, что такой телефон могут позволить себе люди с доходом свыше 978,69 долларов.
Таким образом, если всего потребителей, выбирающих по схеме 1, выбравших фирму Nokia оказалось 176929, то этот класс моделей купят 72541 человек.
Рассматривать потребителей, которые выбирают в соответствии со схемами 2 и 3 в данной иллюстрации мы рассматривать не будем, т.к. существуют ограничения по объёму работы. В любом случае, процесс изменения предпочтений подробно описан в концептуальной модели спроса.
Brand\Q 7 6 5 4 3 2 1 Alcatel 264,0 173,0 144,0 111,0 81,0 81,0
Ericsson 189,0 87,0 138,5 60,0
LG 429,0 245,6 127,0 182,0
Motorola 271,0 225,0 203,5 233,3 86,3 87,0
Nokia 485,5 339,8 248,0 419,0 123,5 86,0
Panasonic 590,0 196,5 n 148,5 n
Philips 182,0 133,0 151,0 72,0
Samsung 461,5 308,9 0,0 164,0 152,5
Siemens 510,3 344,4 183,0 159,2 350,7 84,0 75,0
Sony-Ericsson 623,0 228,8 107,0 117,5

Таким образом, как было продемонстрировано, данная модель спроса дает конкретные результаты (объём продаж) по каждой группе моделей каждого производителя.
2. Модель предложения
Как пользоваться этой моделью на практике? Совершенно очевидно, что даже при наличии больших массивов данных (по объёмам продаж и ценам соответствующих марок телефонов), корректно оценить соответствующие функции не удастся. Иными словами, вряд ли можно будет построить точный количественный прогноз движения цен на рынке, исходя из подобной конструкции a la Нэш. Однако имея данные и пользуясь некоторыми априорными представления об оптимальных действиях игроков (в рамках неоклассической парадигмы: например, учитывая их желание увеличить долю рынка или доход), мы можем оценить динамику цены каждой отдельной марки на качественном уровне (например, на сколько процентов она будет снижаться за тот или иной период времени) и, исходя из этого, – доли каждого из игроков. Такая информация, безусловно, очень важна и довольно ясно показывает динамику рынка в целом (например, то, какая компания и за счёт чего является на сегодняшний момент технологическим лидером), несмотря на то, что множество иных факторов пока остаётся неучтёнными.
Таким образом, можно констатировать, что построения модели предложения в рамках данного проекта доведено до конца не было, в связи с трудностями методологического характера (интеграция в стратегические переменные рекламы и технологических инноваций в условиях когда максимизируется доход, т.е. не был преодолён барьер, связанный с отсутствием информаций об издержках производителей) и информационного характера (пока не накоплено достаточное количество информации по производителям – динамика цен и объёмов продаж, для выявления особенностей их стратегического поведения). В рамках этого проекта было сделано следующее: предложен подход к игре (ограничение количества влияющих цен), предпосылки о поведении, обеспечивающие правдоподобную реализацию (на качественном уровне показано, почему производители вводят новые модели и почему стремятся опередить друг друга).
IV. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ПРОЕКТА
Имиджевое потребление
В модели не рассматривались специфические виды мотивации выбора. Например, имиджевое потребление, т.е. покупка определённой модели телефона связана не с личными предпочтениями индивида, а с его общественным статусом. В рамках дальнейшего развития проекта предполагается с помощью качественного исследования схем выбора выявить такие специфические варианты поведения и рассмотреть вопрос о включении их в модель.
Вторичный рынок – от количества к качеству
Отдельный вопрос состоит во влиянии вторичного рынка и тех закономерностях, которые там присутствуют. Производители не конкурируют непосредственно на вторичном рынке, но само его наличие и существенное влияние на спрос приводит к изменению цен на первичном рынке.
Разумным кажется предположение о том, что наличие вторичного рынка ведёт к ограничению производства новых моделей, поскольку перепроизводство новых марок ведёт к будущему снижению цен на старые модели, а значит, к снижению объёма продаж новых марок.
Интересными и важными задачами мы считаем:
- во-первых, более точный анализ воздействия вторичного рынка на цены и объём выпуска, а значит, и на взаимодействия производителей (в рамках игры);
- во-вторых, анализ закономерностей эволюции самого вторичного рынка и вероятности его исчезновения в будущем.
Решение этих задач, к сожалению, выходит за рамки нашего исследования, однако мы убеждены, что, в конечном счёте, они могут быть интегрированы в ту систему рассуждений, которая в данном исследовании была предложена. Мы выносим эти задачи за скобки, не отрицая их важности и намереваясь вернуться к ним в дальнейших исследованиях. В данном исследовании относительно вторичного рынка можно сказать только то, что его объёмы очень существенны (по крайней мере, такие результаты даёт построенная модель). Это следует из несоответствия оценочных показателей и реальных данных о продаже новых мобильных телефонов.
Уточнение оценок, замена измерителей
В модели спроса были использованы не вполне точные и адекватные измерители. Наиболее проблемными являются измерители дохода (основанные на одном вопросе и его интерпретации с помощью экспертных оценок) и оценка динамики предпочтений по качеству и брэндам активной группы абонентов (объем рекламы как показатель инновационности не очень хорош, сдвиг качества на 1 по сравнению с общерыночным распределение предпочтений по качеству сомнителен).
Интернализация издержек разработки, внедрения и производства
В связи с тем, что мы не располагаем данными об издержках фирм производителей возникают трудности 2-х видов. Во-первых, трудности, связанные с целевой функцией в игре: приходится прописывать максимизацию доходов, а не прибыли. Во-вторых, поскольку нет структуры издержек, то не получается включить в качестве стратегических переменных рекламу и инновационные расходы. По данному направлению будет проведена работа в дальнейшем по нескольким направлениям: оценка издержек по косвенным показателям (частично это уже было сделано), попытка получения данных об издержках (например на разработку новой модели), т.е. работа по разработке методов, которые решают проблему недостатка информации или поиск источников дополнительной информации.
Дальнейшая детализация спроса
Построенная модель спроса в качестве результата выдает объемы продаже по каждому производителю и группе качества. Однако у одного производителя может быть несколько моделей в рамках одного уровня качества. Поднимается вопрос о дальнейшей детализации спроса: нужна ли она, а если нужна, то как её можно осуществить.
Отслеживание ценовой динамики и изменения предпочтений.
Одной из важнейших преград для анализа рынка является недостаток информации различного рода. Все отчеты по рынку недоступны и предоставляются только за деньги. В связи с этим в качестве направления развития проекта видится мониторинг рынка и сбор информации, характеризующей поведение производителей и потребителей. Больший объем информации позволит не только улучшить качество оценок, но выйти на новые качественнее характеристики поведения (новые схемы выбора или новые стратегии).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В рамках данного исследования не была полностью выполнена поставленная цель проекта, поэтому оно представляет собой только его часть. В этой части было сделано следующее:
1. Построена модель спроса, которая имея на входе исходные данные в виде набора товаров с зафиксированными характеристиками, даёт на выходе объем продаж по каждому товару (товарной группе).
2. В модель спроса заложен механизм динамики. Он основан на том, что существует активная группа потребителей, которая осуществляет выбор реализуя свои предпочтения, влияя тем самым на рыночные доли брэндов, которые в свою очередь определяют выбор пассивных потребителей.
3. В качестве иллюстрации подхода, была продемонстрирована часть расчетов изменения доли брэнда на рынке, в результате эволюции предпочтений, заданной моделью спроса.
4. В области стороны предложения были выдвинуты гипотезы и правдоподобные предпосылки относительно поведения производителей, которые делают возможным качественный анализ их поведения (например, объясняют технологическую гонку).
5. В части игрового подхода задано общее направление анализа, однако оно не доведено до состояния инструмента, который мог бы на выходе дать значения стратегических переменных.
Важными незавершенными частями проекта являются:
1. Доведение до конца описания стороны предложения. Работа здесь может идти в двух направлениях: преодоления трудностей за счёт изменения метода анализа или за счёт получения новых данных.
2. Совмещение двух моделей и запуск реальной (не с математическими ожиданиями оценок, а с заданными распределениями случайных величин) имитации на компьютере.
3. Проверка результатов: сравнение прогнозов с реальными данными, выведение общих, для такого класса рынков закономерностей.
Также перспективными представляются направления, изложенные в последнем разделе данного исследования: оценка роли вторичного рынка, уточнение оценок и измерителей, детализация спроса и т.д.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Божук, С. Г. Маркетинговые исследования: основные концепции и методы / С. Г. Божук. - СПб.: Вектор, 2005. - 280 с.
Голубков Е.П. Маркетинг, как концепция рыночного управления // Маркетинг в России и за рубежом. – 2004. - № 1. - С. 11-16.
Субботин, А. Перспективы глобального рынка / А. Субботин // Мировая экономика и международные отношения. - 2005. - № 1. - С. 75-80.
Стрелкова, И. Современный российский рынок телекоммуникаций (ТК) / И. Стрелкова // Маркетинг. - 2006. - N1. - С. 82-87.
Козырев, А. А. Мотивация потребителей: монография / А.А. Козырев. - СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2003. - 384 с.
Маслова, Т. Д. Маркетинг / Т.Д. Маслова, С.Г. Божук, Л.Н. Ковалик ; С.-Петерб. гос. инж.-экон. ун-т. - 2-е изд., доп. - СПб. : Питер, 2003. - 400 с. :
Меликян, О. М. Поведение потребителей: учеб. пособие / О. М. Меликян. - М.: Дашков и К°, 2006. - 257 с.
Статт, Д. Психология потребителя: монография / Д. Статт; Пер. с англ. С. Егоровой, Б. Орлова. - СПб.: Питер, 2003. - 446 с.
Терещенко, В. М. Маркетинг: новые технологии в России / В.М. Терещенко. - СПб.: Питер, 2001. - 416 с.
Электронные ресурсы
http://www.mobile-review.com
http://www.itmonitoring.ru
http://www.ixbt.com/mobile.shtml
http://mobile.optima.ua
http://www.mforum.ru
http://www.mobile-analytics.ru
http://www.svyaznoy.ru
http://www.sotovik.ru
acm-consulting.com
http://www.cnews.ru
http://www.sotovik.ru
Солонин В. Как удачно избавиться от старого мобильника http://www.cnews.ru/newcom/index.shtml?2004/02/06/154816
http://www.mobile-analytics.ru
Данный коэффициент в первом приближении принимается константой
http://www.smszone.ru/rus/statistic/age.php
MOBILE TELECOMS IN RUSSIA AND CIS, Michael Alexeyev September 30, 2003
по этой базе сделана случайная выборка и произведена оценка параметров распределения абонентов по возрасту.
http://acm-consulting.com/news/news040205-01.html
http://www.mobile-analytics.ru
http://www.sotovik.ru/library/analit_122.htm
www.mts.ru
«Такой большой выбор. Так мало времени. Линдер говорил, что это произойдёт, ион утверждал, что когда разнообразие товаров станет безграничным, “акцент в рекламе переместится на подставную информацию», потому что «благосклонность к торговой марке развивается у людей, которые лишены возможности принимать решения на основании объективных причин”» [Affluenza – болезнь угрожающему миру, Джонде Граф, Дэвид Ванн, Томас Х. Нэйлор]
http://www.itmonitoring.ru
http://www.mobile-analytics.ru
В исследовании исключены из рассмотрения «экзотические» маркитипа Maxon, Benefon ит.п., т.к. их доля на рынке пренебрежительно мала.
Во многом, именно эти многочисленные и часто трудноформализуемые или неформализуемые факторы и
являются основной причиной невозможности точного количественного прогноза.
Солонин В. Как удачно избавиться от старого мобильника // http://www.cnews.ru/newcom/index.shtml?2004/02/06/154816
33