Емкость рынка (Прогнозирование продаж, емкость рынка, потенциал рынка. замеры емкости рынка. прогнозирование объема продаж

Оглавление
Введение
ГЛАВА 1 СУЩНОСТЬ ТЕРМИНА «ЁМКОСТЬ РЫНКА» И НЕОБХОДИМОСТЬ ЕЁ УСТАНОВЛЕНИЯ
1.1 Исследование сущности термина «емкость рынка» и «потенциал рынка»
1.2 Роль и необходимость определения ёмкости рынка и прогнозирования продаж в в маркетинге
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЁМКОСТИ РЫНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ
2.1 Классификация методов определения ёмкости рынка и прогнозирования продаж в маркетинге
2.2 Описание количественных и качественных методов прогнозирования в маркетинге
2.1.1 Количественные методы прогнозирования
2.1.2 Качественные методы прогнозирования
2.3 Характеристика количественных методик прогнозирования ёмкости рынка и объёмов продаж
Заключение
Список литературы

Емкость рынка (Прогнозирование продаж, емкость рынка, потенциал рынка. замеры емкости рынка. прогнозирование объема продаж

1). Рис. 1. Типология методов прогнозирования по Ж. Ж. ЛамбенуХарактеризуя представленные методы, стоит отметить, что процесс построения прогноза в субъективных методах не имеет четкой структуры и не отделим от лица, делающего прогноз, то есть речь идет о качественных методах. В качественных методах доминирующую роль играют интуиция, креативность и воображение. В свою очередь качественные методы делятся на индивидуальные и коллективные методы экспертных оценок (Таблица 1).Таблица 1 Классификация экспертных методов прогнозированияВид экспертизыВид обработки мненийБез аналитической обработкиС аналитической обработкойиндивидуальнаяинтервьюэкспертныеГенерация идейПостроение сценарияМетод дерева целейМатричный методМорфологический анализколлективнаяМетод «мозгового штурма»Метод коллективных экспертных оценок«Дельфи»В объективных методах, напротив, - процесс прогнозирования четко определен и может быть воспроизведен другими лицами, которые обязательно получат такой же прогноз; в этом случае речь идет о количественных методах.В аналитических методах сначала идентифицируются факторы, объясняющие спрос, и прогнозируются их возможные значения, а затем выводится возможное значение спроса, обусловленное реализацией выбранного сценария.В эвристических методах прогноз основан главным образом на эмпирических методах или экстраполяции прошлых тенденций, а не на установленной причинно-следственной связи.В зависимости от степени вероятности будущих событий выделяют вариантные и инвариантные методы прогнозирования.Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Такой прогноз, обычно, базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).Вариантный прогноз предполагает состояние значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличие нескольких вероятных вариантов развития.2.2 Описание количественных и качественных методов прогнозирования в маркетинге2.1.1 Количественные методы прогнозированияМаркетинг, как наука, образованная на стыке трех дисциплин – экономики, социологии и психологии, имеет в своей «экономической части» значительную связь с математическим инструментарием. Особенно это проявляется при использовании специалистами по маркетингу количественных методов прогнозирования. В научной литературе насчитывается до двухсот математических методов прогнозирования, разработанных еще в 1960-е гг., но на практике применяется лишь несколько из них. Количественные методы прогнозирования реализуются с помощью математических моделей, базирующихся на предыстории. Подобные модели строятся в предположении, что данные о поведении процесса в прошлом могут быть распространены и на будущее. Рассмотрим особенности применения этих методов прогнозирования, основанном на использовании количественных данных и маркетинговые задачи, которые позволяют решить эти методы.Методы экстраполяции подразумевают построение панели, определяющей общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Наиболее популярным методом экстраполяции в маркетинге является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами или, как отмечает Ж. Ж. Ламбен «в данном методе прогноз объема продаж определяется как средневзвешенная величина продаж, наблюдавшихся за прошлые периоды, причем наиболее весомыми становятся данные за последние периоды». Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.Метод регрессионного анализа объединяет практические методы исследования усредненной зависимости между величинами по статистическим данным. Регрессионная зависимость определяется в тех случаях, когда одна из переменных классифицируется как независимая, а другая как зависимая. Регрессионный анализ может служить, к примеру, для определения доли вариации объема продаж, которую можно объяснить расходами на рекламу и уровнем цен; прогнозирования доли рынка, в зависимости от численности торгового персонала, расходов на рекламу и продвижение товаров; получение прогнозных оценок количества сортов какого-либо товара, который потребитель может приобретать в зависимости от социо-демографических характеристик релевантных ему целевых групп.Метод моделирования авторегрессионных процессов предполагает построение регрессионной модели, в которой текущее значение процесса объясняется через его предшествующие значения. Может использоваться для прогнозирования выручки предприятия, расчета прогнозных оценок спроса на несколько сотен наименований товаров, образующих одну линию.Метод анализа ранговых корреляций ориентирован на оценку корреляции между признаками, которые измерены в порядковой или номинальной шкале. Позволяет осуществлять прогнозы, устанавливая факт существования взаимосвязи между рангами, присвоенными экспертами по качеству производимой ею продукции и реальным положением компании на рынке.Метол анализа канонических корреляций представляет собой обобщение анализа парных корреляций для исследования взаимосвязи между двумя подмножествами случайных признаков с нулевым математическим ожиданием и известной ковариационной матрицей. Метод может позволить, к примеру, изучить зависимость между неблагоприятными факторами внешней среды предприятия (изменение курсов валют, законодательства и т.д.) и появлением определенных признаков наступления кризисной ситуации (снижение объемов продаж, рост кредиторской задолженности и т.д.).Метод аппарата логических решающих функций включает методы обнаружения определенных эмпирических закономерностей и их использование для решения различных задач прогнозирования. Эти методы основаны на классе логических функций, определенных на разнотипных признаках. Метод факторного анализа в прогнозировании позволяет восстановить предполагаемую структуру, лежащую в основе наблюдаемых данных, для их описания в сжатом и интерпретируемом виде. Под структурой, при этом, понимается небольшое число наблюдаемых переменных, называемых факторами, а также их количественное преобразование в наблюдаемые переменные. Метод факторного анализа, как один из инструментов и аналитических основ прогнозирования в маркетинге, позволяет решить следующие задачи: определить характеристики торговой марки, влияющие на выбор потребителей;идентифицировать латентные переменные с целью группировки потребителей;выявить телевизионные передачи, которым отдают предпочтение потребители;объяснить различия между лояльными и нелояльными потребителями;преобразовать большие по размеру наборы в меньшие наборы четко выраженных переменных.Метод кластерного анализа предполагает разбиение анализируемой совокупности объектов на некоторое число (известное заранее или нет) однородных в определенном смысле классов в условиях отсутствия обучающих выборок. Кластерный анализ позволяет решить следующие задачи, способные создать условия для эффективного прогнозирования:разбить потребителей на кластеры, в зависимости от выгод, которые они желают получить;идентифицировать стратегию, которой пользуются покупатели определенных групп товаров (например, автомобилей) для получения дополнительной информации;определить конкурентоспособные товары в пределах данного рынка;осуществить выбор сравнимых городов для проверки различных маркетинговых стратегий;снизить размерность данных.Метод дисперсионного анализа в прогнозировании основан на возможности разложения общей вариации объясняемого признака на составные части, определяемые факторами, предположительно влияющими на эту вариацию. В результате появляется возможность оценки вклада каждой компоненты в изменчивость значений признака . Данный метод, как один из способов достижения целей прогнозирования, может, например, позволить оценить степень одновременного влияния рекламы и цен на будущие продажи товара данной торговой марки.Метод моделирования бинарной переменной определяет зависимости дихотомического результирующего показателя (т.е. зависимой переменной, принимающей только два значения) от объясняющих переменных. Данный метод может позволить спрогнозировать вероятность успеха вывода нового товара на рынок в зависимости от расходов на рекламу, качества, каналов продвижения, характеристик целевой аудитории). Метод моделирования дискретно-непрерывных процессов подразумевает построение модели регрессии, содержащую в себе, в качестве результата, так называемые цензурированные переменные (т.е. переменные, наблюдаемые значения которых большие или меньшие определенной величины, берутся в неизменном виде, а значения переменной, равные или меньшие (большие) данной величины приравниваются к этой величине). Данный метод может использоваться для прогнозирования потребления домохозяйствами товаров длительного пользования (автомобилей, холодильников, телевизоров и т.д.). Метод моделирования с использованием систем регрессионных уравнений предполагает построение и оценку системы взаимозависимых эконометрических моделей. Метод может позволить спрогнозировать объем спроса, в модели которого рассматривается соотношение цен и количества потребляемых товаров и для которого необходима модель предложения, в которой рассматривается также взаимосвязь между количеством и ценой предлагаемых благ. Метод имитационного моделирования предоставляет возможность для проведения экспериментального исследования динамики процессов в сложных системах, где или затруднительно, или невозможно осуществлять прямой «натурный» эксперимент. Как один из методов маркетинговых исследований, в контексте разработки прогнозов, метод может позволить сформировать сценарные условия, в которых осуществляется освоение нового сегмента рынка, спрогнозировать результаты проведения рекламной кампании и т.д. Метод адаптивного моделирования ориентирован на построение модели, параметры которой по мере поступления новых данных изменяются пропорционально прогнозной ошибке в соответствии с встроенным в эту модель адаптивным механизмом. Метод может позволить:спрогнозировать потребление какого-либо конкретного товара;провести факторный анализ динамики объема продаж в конкретных направлениях (например, в зависимости от числа зарегистрированных пользователей электронного аукциона) дать прогнозную оценку стабильности развития организации.Метод адаптивно-имитационного моделирования предполагает, что сначала происходит «приспособление» модели (изменение ее параметров) с помощью адаптивного механизма к случайным образом изменившейся внешней среде, а затем имитируются возможные варианты моделируемых процессов . Этот метод может позволить решить следующие маркетинговые задачи: спрогнозировать цены на определенные товарные группы;рассчитать прогнозные оценки рисков, с которыми сталкивается предприятие в процессе функционирования;предсказать предкризисные ситуации, возникающие в ходе выполнения маркетингового плана;сформировать альтернативные варианты реализации маркетинговых мероприятий.Метод адаптивно-рационального моделирования подразумевает инкорпорирование рациональных ожиданий в расчетные траектории адаптивно-имитационных методов прогнозирования. Причем, инкорпорирование осуществляется в соответствии с принципом перераспределенного во времени доминирования между адаптивными оценками и рациональными ожиданиями. Метод позволяет осуществлять комбинированное прогнозирование одномерных и многомерных экономических процессов на длительный срок, например, прогнозирование развития организации на пять лет.Множественная регрессия и дискриминантный анализМножественная регрессия применяется, главным образом, для прогнозирования и объяснения относительного вклада независимых переменных в изменение определенной зависимой переменной. Как и для множественной регрессии, главное назначение дискриминантного анализа —прогнозирование и определение относительной важности предикторов (независимых переменных). Ключевое различие между этими двумя методами состоит в том, что множественная регрессия требует, чтобы зависимая переменная была измерена в интервальной или относительной шкале, а дискриминантный анализ использует категориальную зависимую переменную. В то время как множественную регрессию можно использовать для вычисления степени интереса к покупке данного товара (услуги), дискриминантный анализ можно использовать для определения того, покупает или не покупает респондент данный товар.2.1.2 Качественные методы прогнозированияКаждый раз, когда специалисты по маркетингу не имеют возможности получать количественную информацию, либо отсутствует ее необходимый объем и качество, которые могли бы гарантировать однозначность результатов принимаемых решений, либо недостаточно времени для сбора информации, а маркетинговое решение необходимо принять в кратчайшие сроки, он вынужден обратиться к экспертным оценкам. Это имеет место в тех случаях, когда недостаточно изучена вся совокупность обстоятельств (либо их, в принципе, невозможно изучить), в которых хозяйствующий субъект вынужден осуществлять свою деятельность. Подобная ситуация нередко встречается в практике маркетинга, например, при выводе нового товара на рынок. В практической деятельности предприятий и в теории маркетинговых исследований имеется достаточно широкий спектр экспертных методов прогнозирования. Далее автором будут рассмотрены методы, представляющие, наибольший, на его взгляд, интерес.Исследования намерений покупателей Потребителей, по праву, можно отнести к самым главным экспертам в маркетинговой деятельности предприятия, поэтому изучение их намерений справедливо относят к одному из качественных методов прогнозирования. Ж. Ж. Ламбен отмечает, что суть этого метода заключается «в прямой оценке спроса на базе намерений совершить покупку, высказываемых самими покупателями». Намерения покупателей можно анализировать на двух уровнях: на общем уровне ожиданий покупателя и уверенности в отношении текущего и будущего личного финансового состояния и/или экономики;на уровне конкретного класса товаров или конкретной торговой марки."Корни травы" (мнение торгового персонала)Прогнозирование методом «корни травы» основано на сборе экспертной информации с основания организационной иерархии предприятия, причем информация обобщается с переходом на каждый последующий уровень управления предприятием до тех пор, пока не будет достигнут верхний уровень, прогноз которого представляет собой исходные данные для производственной фирмы. В основе метода лежит идея о том, что сотруднику предприятия, находящемуся ближе всего к потребителю (торговому персоналу) известно больше факторов, способных оказать влияния на модели потребления товаров в будущем. На взгляд автора, данное предположение не достаточно обосновано, в связи с тем, что сотрудники нижних ступеней иерархии управления предприятием не могут знать всей полноты имеющейся о рынке информации, но, тем не менее, во многих случаях использование данного метода может позволить получить весьма полезную для формирования прогнозов информацию. При прогнозировании сбыта, которое базируется на выявлении мнения всего состава торгового персонала компании, организации, как правило, используют информацию о том, насколько точны были его предыдущие оценки. Это необходимо для внесения поправок в исходные (“прикидочные”) данные прогноза, предоставленные торговым персоналом. По разным причинам сотрудники склонны либо недооценивать, либо переоценивать свои возможности в плане продажи продукции в течение прогнозируемого периода. Если, например, квоты продажи являются производными от прогнозов, то торговый персонал склонен недооценивать возможные объемы продаж в надежде получить меньшую квоту. Ведь когда реальные объемы сбыта оказываются выше прогнозируемых показателей, у руководства создается впечатление о высокоэффективной работе соответствующего сотрудника. И наоборот, если какие-либо товары компании оказываются “дефицитными” (например, из-за нехватки исходных материалов либо быстрорастущего рынка) или доступными лишь ограниченному кругу потребителей (например, в случае проведения краткосрочной кампании по стимулированию сбыта), сотрудники сбыта переоценивают свои возможности в надежде на то, что им выделят большие объемы “дефицитных” товаров.Метод лицом к лицуОпрос в рамках метода проводится в группе численностью от 10 до 30 экспертов. Руководство опросом со стороны организатора почти исключено. Он должен лишь следить за тем, чтобы каждый эксперт предлагал свои оценки. Время продолжительности процедуры не ограничено, но на практике составляет 20—40 мин. Достоинство метода — его простота, но он имеет и серьезные недостатки:– эксперты анализируют лишь часть имеющейся в их распоряжении информации; – обсуждение часто уходит в сторону от основной цели экспертизы; – большее влияние на выработку оценок оказывают наиболее коммуникабельные члены экспертной группы. Эти недостатки приводят к тому, что в целом метод имеет преимущества перед другими способами группового опроса лишь в редких случаях. Метод комиссийСуть метода заключается в том, что группа экспертов многократно собирается для обсуждения одного и того же вопроса. Как и в методе «лицом к лицу», организатор экспертизы не руководит обсуждением, а лишь обеспечивает активную работу каждого эксперта. Метод комиссий выгодно отличается от метода лицом к лицу тем, что эксперты используют больший объем исходной информации. Метод комиссий предусматривает проведение экспертизы в форме свободного обмена мнениями для получения общего суждения экспертов. Очная форма общения экспертов значительно сокращает время экспертизы, облегчает получение единого согласованного мнения. При использовании метода комиссий предварительно разрабатывается программа обсуждения. Группа экспертов подбирается «волевым путем» — способом назначения. Обычно это 10—12 человек. Для получения качественного прогноза в методе предусмотрен свободный и очный обмен мнениями между экспертами, то есть открытое общение. Средствами обеспечения открытости могут служить, в частности, личные высказывания экспертов и, по возможности, отказ от обезличенных суждений типа «обычно считается, что» или «говорят, что». Конечно, открытость предполагает не только готовность заявить собственную позицию, но и желание и умение воспринять позицию других экспертов. В рамках обсуждения проблемы экспертам необходимо следовать принципу психологической безопасности: позиция эксперта и те суждения, которые он высказывает, не должны оскорблять достоинство других экспертов или превращать обсуждение проблемы в способ утверждения собственного превосходства; важно взаимное стремление и готовность экспертов к рассмотрению и решению обсуждаемой проблемы. Задача соотнесения, координирования собственной точки зрения с другими мнениями не всегда решается просто. Поэтому экспертов необходимо обучать межличностному общению, а организаторам процедуры желательно учитывать рекомендации психологов — специалистов по общению.Метод суда (процедура суда)Метод прогнозирования, в ходе которого две команды экспертов отстаивают два диаметрально противоположных взгляда на объект экспертизы, подобно защите и обвинению в ходе судебных прений. Одна часть экспертов объявляется защитниками рассматриваемой альтернативы, и, выступая, члены этой команды приводят доводы в ее пользу. Другая часть экспертной команды группы назначается оппонентом первой. Высказываясь, ее члены приводят доводы против рассматриваемой альтернативы. Кроме того, назначается несколько экспертов, которые регулируют ход обсуждения и выносят окончательное решение. В процессе этой экспертизы роли экспертов могут меняться. Метод группового согласияОсновная идея метода группового согласия ("одна голова - хорошо, а две - лучше") выражается в тезисе, что группа людей с различными позициями может разработать более надежный прогноз, чем один человек.