Статьи

Прогнозирование в маркетинге. Обзор методов.

Существует достаточно много исследований в области прогнозирования. Цель настоящей работы - описать ключевые моменты применения аппарата прогнозирования в маркетинге.

(J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie)

Часть 1

Введение

В данной статье будут рассмотрены следующие методы:

- анализ намерений контрагентов
- Delphi
- Ролевые игры
- conjoint анализ
- бутстрапирование оценок
- построение моделей на основе поведения аналогов
- прогнозирование с использованием дополнительной информации
- экспертные системы
- эконометрические методы

Мы также обсудим целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования следующих объектов:

- объем рынка
- действия ЛПР (лиц, принимающих решения)
- доля рынка
- продажи
- финансовые потоки.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами. Обратимся, к примеру, к работе Dalrymple 1987, в которой 99 % из 134 опрошенных компаний заявили о том, что для прогнозирования они используют "формальные методы". В 1975 г тот же автор получил результат, показавший, что 93% респондентов считают точный план залогом успеха бизнеса. В 1985 г. Jobber, Hooley и Sanderson пришли к выводу, что прогнозирование чаше всего встречается в top 9 наиболее актуальных задач, стоящих перед директорами по маркетингу британских текстильных компаний.

Одним словом, прогнозирование - проблема важная, но в каждом случае контекст у нее свой.

Некоторые компании изучают объем рынка и свою долю, другие - планируют спрос по позициям, третьи - анализируют возможную реакцию конкурентов или партнеров по бизнесу на выбранную компанией стратегию. Спланировав объемы реализации, и рассчитав издержки, компания получает прогноз денежных потоков. Взаимосвязь этих составляющих можно увидеть на Диаграмме 1:

Прогноз денежных потоков

Еще раз подчеркнем, что цель данной работы - дать менеджерам обзор по "формальным методам" решения проблемы прогнозирования в маркетинге. К "формальным методам" ЛПР относятся по-разному: о результатах внедрения есть и положительные и отрицательные отзывы. В основе последних, как правило, лежит одна из трех ситуаций:
- качество полученного прогноза оказалось неудовлетворительным
- ЛПР неадекватно оценил надежность построенного прогноза
- Прогноз не совпадает с личными ожиданиями ЛПР.

Методы прогнозирования

Решение проблемы прогнозирования подразумевает использование целого комплекса методов, начиная от ролевых игр, заканчивая анализом финансовых потоков. На диаграмме 2 мы попытались объединить их в единое целое с тем, чтобы показать возможные пути повышения качества полученного прогноза, применяя различные техники анализа.

Диаграмма 2

Методы прогнозирования
Увеличить

Методы, основанные на суждениях

Изучение намерений контрагентов

Суть подхода состоит в том, что респондентов просят описать свое поведение в различных ситуациях. Опросы с целью изучения намерений контрагентов используют чаще всего в ситуации, когда отсутствуют данные об исторических продажах. Примером может послужить вывод нового продукта на рынок. Описание технической стороны реализации данного подхода можно найти в работе Moritz (2001)

Ролевые игры

Ролевые игры используются для того, чтобы учесть так называемый "человеческий фактор". Этот подход незаменим при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Главное здесь - максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. Данный метод используется в настоящее время достаточно редко, хотя и обладает неплохим потенциалом (Armstrong, 2001)

Экспертные оценки

Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективные способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами.

Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода можно поднять путем применения процедур типа Delphi. Суть Delphi заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Об эффективности применения Delphi см. Rowe&Wright (2001).

Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.

Conjoint анализ

Намерения контрагентов можно предсказать, изучая взаимосвязи между поведением контрагентов и различными факторами. К примеру, анализируя реакцию покупателя на различные предложения по одному продукту, можно выявить факторы, определяющие спрос. Процедура сonjoint и заключается в изучении зависимости поведения контрагента от набора факторов. Часто этот метод используется при выводе на рынок нового продукта. В основе подхода лежит инструментарий, применяемый при планировании экспериментов.

Бутстрапирование оценок

Как и в сonjoint анализе можно построить модель поведения эксперта. Этот подход, известный как бутстрапирование оценок, позволяет снизить уровень субъективности получаемых оценок. Одним из методов построения такого рода моделей является применение регрессионного анализа. Подробнее см. Wittink & Bergesteun, 2001.

Методы, основанные на статистических данных

Экстраполяция

Методы экстраполяции предполагают использование исторических данных по изучаемому ряду. Наиболее популярным методом экстраполяции сейчас является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами. Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.

Использование подходов, основанных на экстраполяции, подразумевает стабильность объекта изучения. В случае, когда ситуация существенно изменилась, целесообразно применение методов из предыдущей группы.
Важным принципом экстраполяции является применение ее для прогнозирования долгосрочных тенденций. На коротких горизонтах слишком велико влияние "шумовой составляющей".

Существенным фактором, определяющим эффективность применения метода, является также надежность данных, лежащих в основе анализа.

Что касается альтернативных процедур экстраполяции, рекомендуется не применять сверхсложные аналитические методы построения прогноза. К примеру, подход Бокса Дженкинса, существенно превосходящий экспоненциальное сглаживание по технической сложности, зачастую дает сопоставимые по качеству результаты (Makridakis, et al., 1984; Armstrong 1985). В частности можно говорить о неоправданности применения нейросетей для решения данного комплекса проблем. Существуют, однако, сведения о том, что есть успешные результаты использования этих методов для прогнозирования доли рынка (Agrawal & Schorling 1996), и для предсказания поведения потребителя (West et al., 1997).

Прогнозирование с использованием дополнительной информации

Количественные методы, основанные на экстраполяции, не позволяют в полной мере использовать информацию, которой располагает менеджер, анализирующий ряд. Методы экстраполяции предполагают стабильность окружающей среды, но на практике эта предпосылка часто не работает. Прогнозирование с использованием дополнительной информации представляет собой низко затратный метод, позволяющий учесть качественные моменты, о которых осведомлены менеджеры. Примером такого рода модели является система, в которой предлагаемый машиной прогноз проверяется аналитиком на предмет реалистичности и принимается только в том случае, если он не противоречит его ожиданиям.

Построение моделей на основе поведения аналогов

Эксперт может идентифицировать ситуацию, прецедент которой уже имел место и экстраполировать текущие результаты с учетом информации о том, как вел себя аналог. Подробнее см. Duncan, Gore & Szczypula, 2001.

Экспертные системы

Экспертные системы пытаются воспроизвести ход рассуждения, которое проводит аналитик в ходе выставления оценки. На практике экспертные системы конструируются с помощью применения эконометрического аппарата к историческим данным об экономических взаимосвязях. Развитие идей conjoint анализа, экспертных оценок и бутстреп часто выливается в создание экспертной системы.

Многомерные техники анализа

Данная область достаточно хорошо изучена, однако, как правило, результаты, получаемые на практике, оказываются неудовлетворительными. Данную группу методов в дальнейшем обсуждать мы не будем.

Эконометрические методы

Эконометрические методы используют априорные теоретические знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных.

Эконометрические модели обладают тем преимуществом, что они непосредственно связаны с планированием и принятием решений. С их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым, генерируя различные сценарии развития. При выборе этой группы методов следует учесть, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например - мода) могут возникнуть существенные проблемы.

Применение эконометрических моделей оправдано в ситуации, когда
1. Существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например - продажи) и набором факторов.
2. Форма зависимости известна, и ее можно оценить
3. Предполагается, что факторы на горизонте прогноза существенно изменят свое поведение
4. Эти изменения поддаются прогнозированию
Нарушение этих условий (что типично для «short run») делает использование данной группы методов нецелесообразным.

 

 

 

Остались вопросы?

Напишите нам и мы подробно ответим на все Ваши вопросы!