<< Пред.           стр. 16 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу

  Сила позиции поставщиков. Она во многом определяется типом рынка, на котором действуют поставщики и предприятия отрасли.
  Если это рынок поставщиков, когда они диктуют свои условия предприятиям отрасли, то последние находятся в менее выигрышной позиции по сравнению со случаем, когда они доминируют на рынке (рынок потребителей). Сила позиции поставщиков определяется следующими факторами.
  1. Разнообразием и высоким качеством поставляемых продуктов и предоставляемых услуг.
  2. Наличием "возможности смены поставщиков.
  3. Величиной затрат переключения потребителей на продукцию других поставщиков, обусловленных необходимостью использовать новую технологию и оборудование, решать организационные и другие вопросы.
  4. Величиной объемов продукции, закупаемой у поставщиков. Большие объемы закупки сырья, материалов, комплектующих, всего необходимого для ведения производства делают поставщиков более зависимыми от предприятий, осуществляющих масштабные закупки.
  Сила позиции покупателей. Она, как и в предыдущем случае, во многом определяется типом рынка, на котором действуют предприятия отрасли и покупатели их продукции. Имеются в виду соответственно рынки производителя и покупателя. Сила позиции покупателей определяется в первую очередь следующими факторами.
  1. Возможностью переключиться на использование других продуктов.
  2. Затратами, связанными с этим переключением.
  3. Объемом закупаемых продуктов.
  Рассмотренные выше четыре группы факторов определяют привлекательность отрасли и целесообразность вести в ней бизнес.
  Поскольку эти факторы влияют на цены, издержки, инвестиции, то они определяют уровень прибыльности организаций данной отрасли.
  Исследования, проведенные в указанных направлениях, дадут фирме возможность определить конкурентный "климат", интенсивность соперничества и тип конкурентного преимущества, которым владеет каждый из конкурентов.
  Рассмотрим пятую группу факторов, характеризующих конкурентную борьбу в самой отрасли.
 
 6.7.2. Выявление приоритетных конкурентов и определение силы их позиции
 
  Для каждого рынка товара должны быть идентифицированы наиболее опасные (приоритетные) конкуренты.
  Первый шаг в определении приоритетных конкурентов обычно осуществляется исходя из определенных концепций. Так, в зависимости от своей роли в конкурентной борьбе все организации могут быть разделены на четыре группы: рыночный лидер, претендент, последователь и организация, нашедшая рыночную нишу.
  Рыночный лидер - организация с наибольшей рыночной долей в отрасли. Такие организации обычно бывают также лидерами в области ценовой политики, разработки новых продуктов, использования разнообразных распределительных систем, оптимизации затрат на маркетинг. Для того чтобы остаться рыночным лидером, организация должна действовать на трех фронтах. Во-первых, она старается расширить рынок или путем привлечения новых покупателей, или путем нахождения новых сфер применения выпускаемым продуктам, или путем увеличения частоты применения выпускаемых продуктов ("Ешьте больше фруктов - это укрепляет здоровье!"). Во-вторых, постоянно предохранять свой бизнес от посягательств конкурентов, для чего используются оборонительные стратегии. В-третьих, стремиться увеличить свою рыночную долю, хотя это автоматически не приводит к увеличению величины прибыли, так как цена такого расширения может быть чрезмерно высокой. Иногда явно выраженного лидера в отрасли не существует, и в качестве лидеров рассматривается несколько организаций.
  Рыночный претендент - организация в отрасли, которая борется за увеличение своей рыночной доли, за вхождение в число лидеров. Для того чтобы бороться, организация должна обладать определенными преимуществами над рыночным лидером (предлагать лучший продукт, продавать продукт по более низкой цене и т.д.). В зависимости от прочности позиции на рынке рыночного лидера и своих возможностей рыночный претендент может достигать своих целей, используя различные атаковые стратегии.
  Рыночный последователь - организация в отрасли, которая проводит политику следования за отраслевыми лидерами, предпочитает сохранять свою рыночную долю, не принимая рискованных решений. Однако это не говорит о том, что рыночный последователь должен проводить пассивную политику. Он может выбирать и стратегию расширения своей деятельности, но такую, которая не вызывает активного противодействия со стороны конкурентов.
  Организации, действующие в рыночной нише, обслуживают маленькие рыночные сегменты, которые другие организации-конкуренты или не заметили, или не приняли в расчет. Рыночная ниша - это, по сути дела, сегмент в сегменте. Рыночные ниши могут быть достаточно прибыльными за счет высокого уровня удовлетворения специфических потребностей ограниченного круга клиентов по повышенным ценам. Чтобы снизить риск от деятельности в одной нише, стараются найти несколько ниш. Желательно, чтобы рыночная ниша обладала потенциалом роста, не вызывала интереса у сильных конкурентов и чтобы у организации была сильная поддержка со стороны ее клиентов.
  В том случае, когда в отрасли существует много организаций-конкурентов, отслеживание деятельности всех этих организаций может представлять достаточно трудоемкую, а зачастую и ненужную задачу. Поэтому возникает задача сужения круга исследуемых конкурентов или, говоря другими словами, выявления приоритетных конкурентов. Исходя из вышеизложенного, приоритетными конкурентами для лидера являются другие лидеры и некоторые претенденты, для претендентов - другие претенденты и некоторые лидеры. Очевидно, что лидеры и претенденты, с одной стороны, и компании, нашедшие нишу, с другой стороны, находятся в разных "весовых категориях" и их интересы сильным образом на рынке не пересекаются.
  Другая концепция выделения приоритетных конкурентов основана на разделении выпускаемых продуктов на продукты данной группы и на продукты-заменители. Исходя из концепции, характеризующей различные типы напитков, например, компания "Пепси" своих конкурентов по направлениям их деятельности классифицирует на следующие группы:
  1. Другие производители напитков "кола".
  2. Производители недиетических прохладительных напитков.
  3. Производители всех безалкогольных фруктовых напитков.
  4. Производители безалкогольных напитков.
  5. Производители всех безалкогольных напитков, кроме воды.
  Всех конкурентов в зависимости от их опасности далее делят на две группы. К первой группе для "Пепси" относятся другие производители колы. Ко второй - производители всех других вышеупомянутых напитков.
  Далее для уточнения списка приоритетных конкурентов могут проводиться специальные маркетинговые исследования. Так, для выделения продуктов-конкурентов проводятся опросы потребителей, которых спрашивают, когда они в последний раз купили "пепси" и какие другие альтернативные напитки они могут указать. Или, например, задается вопрос: "Что вы купите, если "пепси" отсутствует в продаже?" Подобную информацию могут дать также розничные торговцы.
  В данном направлении проводят и более глубокие исследования, используя потребительские панели. На основе дневников членов панели, помимо изучения общих вопросов потребления тех или иных напитков, определяют ситуации их потребления (утром, днем, вечером, каждодневное потребление, на приемах или вечеринках и т.п.). Затем все напитки группируются по ситуациям их применения. Данная информация также используется при определении приоритетных конкурентов.
  Исследования для выделенной группы приоритетных конкурентов можно рекомендовать проводить в следующих направлениях:
  1. Исследование конкурентоспособности продуктов.
  2. Исследование конкурентоспособности (сравнительной эффективности) маркетинговой деятельности.
  3. Изучение конкурентоспособности фирмы в целом. Очевидно, что эти три направления не являются изолированными. Каждое последующее направление в качестве составной части включает предыдущее исследование. Так, изучение конкурентоспособности продукта является составной частью исследования конкурентоспособности маркетинговой деятельности, а последнее входит составной частью в изучение конкурентоспособности фирмы в целом.
 
 6.7.3. Исследование конкурентоспособности продуктов и эффективности маркетинговой деятельности
 
  При изучении конкурентоспособности продуктов необходимо выбрать атрибуты, на основе изучения которых проводится сравнение. Понятие "атрибут" включает не только характеристики продукта и выгоды потребителей, но также характеристики способа применения продукта и его пользователей. Например, марки пива, помимо их вкусовых характеристик, описываются также с точки зрения места их употребления (ресторан, пикник и т.п.) и потребителей (мужчины, женщины, спортсмены и т.п.).
  Для составления полного списка атрибутов, что является достаточно сложной задачей, может использоваться так называемая решетка Келли [23]. Респондентам вначале дается пачка карточек, содержащих названия марок исследуемых товаров. Из этой пачки изымаются карточки с не известными для респондента марками. Из оставшихся карточек случайным образом выбирается три карточки. Респондента просят выбрать две наиболее знакомые ему марки и описать, чем они похожи друг на друга и чем они отличаются от третьей марки. Далее респондент ранжирует оставшиеся марки на основе выявленных им атрибутов. Для каждого респондента данные процедуры повторяются несколько раз. В одном из вариантов данного метода выбираются и сравниваются только две марки.
  Использование данного метода в ряде случаев дает возможность выделить до нескольких сотен атрибутов, а, как правило, их число превышает 40. Следующий шаг заключается в ликвидации излишних, дублирующих атрибутов. Такую работу, руководствуясь логикой и хорошим знанием исследуемого товара, проводят эксперты.
  В ряде случаев выбор существенных атрибутов осуществляется на основе факторного анализа. Для этого респонденты ранжируют товары исследуемых марок по каждому атрибуту, используя, скажем, шкалу Лайкерта. Затем рассчитывается корреляция между атрибутами, и с помощью факторного анализа на основе выявленных корреляционных зависимостей производится группировка атрибутов.
  Следующей задачей после исключения излишних атрибутов является выявление из их числа наиболее значимых, определяющих в глазах потребителей конкурентную позицию товаров исследуемой группы и их выбор при покупке. Эти вопросы были рассмотрены в разделе об измерениях.
  Далее с помощью выбранных атрибутов выявляются позиции товаров различных конкурентов (включая товары компании, проводящей исследование). Определяется имидж различных конкурентов, сложившийся у потребителей. Важным является определение, какие конкуренты воспринимаются потребителями подобным или различным образом. Такое исследование называется многомерным шкалированием. Оно может осуществляться как с помощью, так и без помощи атрибутных данных.
  В первом случае используются многокритериальные оценки, а также семантическая дифференциация.
  Вследствие недостатков вышерассмотренных подходов часто используется многомерное шкалирование, не требующее четкого выявления атрибутов, а определяющее сходство и различие исследуемых товаров по ним в целом. Например, потребителей на основе парного сравнения просят определить степень сходства каждой пары изучаемых товаров. В данном случае атрибуты в явном виде не используются. Затем исследуемые товары располагают в зависимости от степени их схожести в двух- или трехмерных координатах (строится карта восприятия).
  Вернемся к рис. 2.4, на котором приведены результаты изучения мнения потребителей корпорацией "Крайслер" относительно позиции марок легковых автомобилей. При этом было использовано два недостаточно четко определенных атрибута: консервативность - одухотворенность и представительность - практичность.
  Чем ближе расположены на карте восприятия оцениваемые товары, тем более схожими они являются и тем сильнее при прочих равных условиях они конкурируют.
  В другом варианте оценки конкурирующих моделей в качестве горизонтальной оси используется уровень престижа, а вертикальной - размер автомобиля. К недостаткам данного подхода следует отнести отсутствие конкретности, так как атрибуты в явном виде не используются и трудно установить, например, какой смысл вкладывается в понятие "престиж".
  Возможно параллельное использование двух подходов и сравнение полученных результатов.
  При оценке конкурентоспособности отдельных продуктов фирм-конкурентов собираемую информацию целесообразно представить в виде таблицы (см. раздел "Продукт", табл. 6.9). В качестве оценочных критериев в данном случае предлагается использовать следующие показатели (атрибуты) качества:
  - назначение продукта (функциональные возможности, соответствие последним достижениям науки и техники, запросам потребителей, моде и т.п.);
  - надежность;
  - экономное использование материальных, энергетических и людских ресурсов;
  - эргономические (удобство и простота в эксплуатации) критерии;
  - эстетические;
  - экологические;
  - безопасности;
  - патентно-правовые (патентные чистота и защита);
  - стандартизация и унификация;
  - технологичность ремонта;
  - транспортабельность;
  - вторичное использование или утилизация (уничтожение);
  - послепродажное обслуживание.
  Данные атрибуты выражает соответствие качества продукта уровню качества продуктов рыночных лидеров.
  Очевидно, что только часть атрибутов может быть оценена количественно (в силу природы атрибута или невозможности получить количественную информацию). Вследствие этого широко используются качественные шкалы измерений (лучше-хуже, больше-меньше и т.п. с введением промежуточных градаций).
  Важным направлением исследования конкурентоспособности продуктов является оценка конкурентной позиции отдельных продуктов на разных рынках, осуществляемая по двум показателям: качество-цена. Такую оценку рекомендуется осуществлять в следующей последовательности:
  1. Оцениваются продукты данной фирмы и ее главных конкурентов на исследуемом рынке по двум критериям: интегральному показателю качества, в данном случае характеризующему уровень потребительских свойств товара, его способность решать проблемы потребителей, и цене.
  В случае, когда имеется ограниченное число ведущих показателей качества, возможно использование отдельных показателей и цены.
  2. Все исследуемые продукты наносят на поле матрицы "качество- цена", используя в случае необходимости в качестве третьей координаты (радиус окружности) объем реализации.
  3. Для всей совокупности анализируемых продуктов определяют среднее значение показателя качества и цены и проводят линии, характеризующие эти средние значения.
  4. Подобная оценка проводится для всех важнейших рынков.
  5. По степени концентрации продуктов фирм-конкурентов в различных квадрантах матрицы определяют остроту конкурентной борьбы на отдельных рынках и на совокупном рынке.
  6. Исходя из принципа предпочтительности деятельности на рынках, где острота конкурентной борьбы наименьшая (если кто-то придерживается другого мнения, то его выбор будет иным), корректируют производственно-сбытовую политику с точки зрения качества, цены выпускаемой продукции и рынка сбыта. Например, осуществляется переход на выпуск более простой, но и более дешевой продукции.
  При сравнительной оценке эффективности маркетинговой деятельности фирм-конкурентов (в целом по совокупности деятельности на всех рынках или относительно отдельных рынков) возможно использование следующих критериев, которые целесообразно сгруппировать по отдельным элементам комплекса маркетинга:
  ПРОДУКТ
  1. Марка продукта
  2. Разнообразие номенклатуры (ассортимента) продуктов
  3. Интегральный показатель уровня качества продукта (если интегральный показатель качества не выводится, то используются вышерассмотренные атрибуты качества)
  4. Качество упаковки
  5. Уровень предпродажной подготовки
  6. Уровень послепродажного обслуживания
  7. Рыночная доля
  8. Скорость изменения объема продаж
  ЦЕНА
  1. Уровень цен
  2. Гибкость ценовой политики
  3. Назначение цен на новые товары
  ДОВЕДЕНИЕ ПРОДУКТА ДО ПОТРЕБИТЕЛЯ
  1. Объем реализации по разным каналам сбыта
  2. Численный состав сотрудников сбытовых служб и торговых агентов
  3. Уровень их квалификации
  4. Эффективность работы каналов сбыта (соотношение объема реализации с затратами по созданию и функционированию отдельных каналов сбыта)
  5. Использование инструментов прямого маркетинга.
  - продажа по почте;
  - продажа по телефону и др.
  ПРОДВИЖЕНИЕ ПРОДУКТА (МАРКЕТИНГОВЫЕ КОММУНИКАЦИИ)
  1. Уровень рекламной деятельности:
  - бюджет рекламной деятельности;
  - виды рекламы;
  - используемые СМИ;
  - характеристика отдельных рекламных кампаний (периодичность и частота повторения рекламы, качество рекламных сообщений и т.п.).
  2. Уровень и методы стимулирования сбыта (отдельно для работников сбытовых служб предприятия, торговых организаций и потребителей):
  - ценовые скидки и наценки;
  - премии;
  - купоны;
  - лотереи и конкурсы;
  - пакетные продажи;
  - предоставление бесплатных образцов и др.;
  - размер бюджета стимулирования.
  3. Использование персональной продажи (число привлекаемых торговых агентов, объем их продаж в общем объеме реализации, оплата и стимулирование их труда и т.п.).
  4. Использование инструментов связи с общественностью (наличие специального подразделения или отдельных сотрудников, осуществляющих связь с общественностью, оплата и премирование их труда, используемые инструменты - презентации, пресс-релизы и т.п.).
  Собираемую информацию удобно представить в виде табл. 6.9.
 
 
  Таблица 6.9
  Данные для сравнительного анализа эффективности маркетинговой деятельности конкурентов
 
 
  Можно дать следующие рекомендации по заполнению анкет:
  1. Где это возможно, используются количественные показатели, например цены. Если этого сделать нельзя, то используется качественная шкала: "больше", "тот же уровень", "меньше".
  2. Качественные показатели в зависимости от их содержания и возможностей получения информации измеряются в указанной качественной шкале, в шкале Лайкерта или используются балльные оценки, например, 5-балльная "школьная" шкала, в которой пять баллов означает "отлично", а один балл - "неудовлетворительно".
 
 6.7.4. Исследование конкурентоспособности фирмы в целом
 
  Изучение позиций и возможностей фирм-конкурентов в целом предполагает поиск ответов на четыре основные группы вопросов, вокруг которых строится структура системы слежения за конкуренцией:
  1. Каковы основные цели конкурента?
  2. Каковы текущие стратегии достижения этих целей?
  3. Какими средствами располагают конкуренты, чтобы реализовать свои стратегии?
  4. Каковы их вероятные будущие стратегии?
  Ответы на первые три группы вопросов должны обеспечить исходные данные для предвидения будущих стратегий. Анализ совокупности сведений по указанным четырем областям дает достаточно полную картину действий конкурентов.
  По сути дела разговор идет о сборе и анализе информации о потенциале фирм-конкурентов и уровне его использования. Имеются в виду такие составляющие потенциала, как финансово-экономическая, производственная, научно-техническая, кадровая, организационно-лоббистская, маркетинговая.
  С точки зрения результативности деятельности фирм-конкурентов на рынке и завоевания ими там сильных позиций можно выделить следующие основные факторы, требующие изучения:
  1. Имидж фирмы.
  2. Концепция продукта, на которой базируется деятельность фирмы.
  3. Качество продуктов, уровень их соответствия мировому уровню (обычно определяется путем опросов или сравнительных тестов).
  4. Уровень диверсификации производственно-хозяйственной деятельности (видов бизнеса), разнообразие номенклатуры продуктов.
  5. Суммарная рыночная доля главных видов бизнеса.
  6. Мощность научно-исследовательской и конструкторской базы, характеризующей возможности по разработке новых продуктов (размер бюджета НИОКР, число сотрудников, оснащенность предметами и средствами труда, эффективность НИОКР).
  7. Мощность производственной базы, характеризующей возможности перестраиваться на выпуск новых продуктов и наращивать объемы выпуска освоенных продуктов (число занятых, оснащенность основными фондами, их уровень и эффективность использования, структура издержек, в том числе использование фактора экономии в зависимости от объема и особенностей выпуска).
  8. Финансы, как собственные, так и привлекаемые со стороны.
  9. Рыночная цена с учетом возможных скидок или наценок.
  10. Частота и глубина проводимых маркетинговых исследований, их бюджет.
  11. Предпродажная подготовка, которая свидетельствует о способности фирмы привлекать и удерживать потребителей за счет более глубокого удовлетворения их потребностей.
  12. Эффективность сбыта с точки зрения используемых каналов товародвижения.
  13. Уровень стимулирования сбыта (работников сбытовых служб предприятия, торговых организаций и потребителей).
  14. Уровень рекламной деятельности.
  15. Уровень послепродажного обслуживания.
  16. Политика фирмы во внешней предпринимательской среде, характеризующая способность фирмы управлять в позитивном плане своими отношениями с государственными и местными властями, общественными организациями, прессой, населением и т. п.
  В данном вопроснике указаны только важнейшие направления исследования деятельности фирм-конкурентов. Перечень вопросов можно детализировать и дополнить за счет вопросов по изучению конкурентоспособности товаров и эффективности маркетинговой деятельности. Собранную информацию целесообразно представить в виде таблицы, но с соответствующими показателями.
  Оценка возможностей фирмы позволяет построить многоугольник конкурентоспособности (рис. 6.13). По каждой оси для отображения уровня значений каждого из исследуемых факторов (в многоугольнике рис. 6.13 оценка проводилась только по 8 факторам) используется определенный масштаб измерений (очень часто в виде балльных оценок). Изображая на одном рисунке многоугольники конкурентоспособности для разных фирм, легко провести анализ уровня их конкурентоспособности по разным факторам. Очевидно, что возможно построение многоугольника конкурентоспособности также для продуктов-конкурентов и маркетинговой деятельности фирм-конкурентов в целом.
  Недостатком такого подхода является отсутствие прогнозной информации относительно того, в какой мере та или иная фирма-конкурент в состоянии улучшить свою деятельность.
  Оценки приведенных выше факторов позволяют перейти к анализу отдельных направлений бизнеса и продуктового портфеля фирм-конкурентов по методу матрицы БКГ или "Дженерал Электрик".
  По результатам исследований, проведенных по рассмотренным направлениям изучения конкурентоспособности, проводится сравнительный анализ уровня отдельных атрибутов (параметров), достигнутого фирмами-конкурентами.
  На основе анализа полученных оценок выявляются сильные и слабые стороны конкурентной борьбы по всем изученным направлениям конкурентоспособности. Далее разрабатываются мероприятия по закреплению сильных сторон и ликвидации слабых мест.
 
  Рис. 6.13. Многоугольник конкурентоспособности
 
  Иногда определяется интегральный показатель конкурентоспособности (хотя, на наш взгляд, сравнительный анализ по отдельным показателям является гораздо более полезным). В данном случае используют подходы, рассмотренные выше:
  - определяются веса показателей;
  - устанавливаются балльные оценки по каждому показателю для фирмы, проводящей исследования, и для ее конкурентов;
  - определяется интегральный показатель, характеризующий конкурентоспособность (продуктов, маркетинговой деятельности, фирмы в целом) фирм-конкурентов.
  Остро стоит проблема сбора информации о конкурентах. Эта проблема для разных отраслей и видов деятельности решается с разной степенью сложности. Так, для предприятий, входящих в состав отраслей, тяготеющих к монополистическим или олигополистическим структурам, легче получать информацию из вторичных источников (объемы и ассортимент выпускаемой продукции, цены, объемы продаж на разных рынках, финансовое положение предприятий и т.п.), чем для предприятий, входящих в состав сильно дисперсных отраслей. В данном случае возрастает роль первичной информации, собираемой от потребителей, посредников, из других источников. Особенно сложно это делать фирмам, предоставляющим немассовые услуги специфического характера, например по установке специального оборудования (системы безопасности, телефонные станции, компьютерные сети и т.п.). Клиент в подобных случаях очень неохотно предоставляет информацию об услугах других фирм-конкурентов. В любом случае велика роль неформальных методов сбора данных, осуществляемого, зачастую, путем проведения технической, коммерческой, маркетинговой разведки.
  Источниками информации о фирмах-конкурентах могут быть также специализированные выставки. Здесь, однако, следует иметь в виду, что некоторые фирмы демонстрируют на выставках еще не освоенную продукцию. В то же время бывают случаи, когда из опасения утечки информации фирмы показывают на выставках устаревшие изделия, предпочитая показывать новейшую продукцию только своим клиентам непосредственно на предприятиях.
  При изучении конкурентов может оказаться полезным следующий вопросник.
  Вопросник для исследования приоритетных конкурентов
 
 
 
 7.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
 7.1. Общая характеристика методов прогнозирования, применяемых в маркетинговых исследованиях
  Проблема прогнозирования, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней среды, за последнее десятилетие стала особенно сложной. С учетом этих трудностей и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены заговорить о тщетности прогнозирования. На самом деле прогнозирование - это обязанность, которую в явной или неявной форме неизбежно должны выполнять все фирмы.
  Помимо получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для фирмы это приведет. Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения. Этот эффект достигается даже тогда, когда план невыполнен в связи с тем, что некоторые гипотезы, положенные в основу прогнозного сценария, не материализовались.
  Методы прогнозирования, 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, к числу которых относятся статистические методы.
  Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, 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, рассмотренные 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.
  Так, при прогнозировании спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистрибьюторы, консультанты по маркетингу и т.д.
  При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.
  Если при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то 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.
  Каждый из рассмотренных возможных методов прогнозирования обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании. Они сильно упрощают реальные процессы, чтобы можно было рассчитывать на получение с их помощью результатов, выходящих за рамки представлений сегодняшнего дня. Практически невозможно отразить в моделях долгосрочного прогнозирования структурные сдвиги, постоянно происходящие в изменяющемся мире.
  На самом деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система должна обеспечивать возможность использования любого из этих методов.
  Примером сложной задачи прогнозирования, которая не решается с помощью какого-то одного метода, является прогнозирование объема продаж нового товара. При проведении маркетинговых исследований оцениваются объемы продаж нового товара в течение первых лет (скажем, трех) после выпуска. Для этой цели 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 учитывающих 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 потенциальных пользователей, торговцев, поставщиков и, если это возможно, конкурентов.
  Проверка рынка, или контрольная 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.
  Данные методы обычно применяются совместно. Используя любой из перечисленных или какой-либо иной подход, служба маркетинга должна установить перспективный объем продаж нового товара, на основе которого разрабатываются стратегии запуска товара.
  Ясно, что в условиях турбулентной внешней среды интуиция и воображение способны стать важными инструментами восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факторы. С другой стороны, понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих двух подходов.
  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.
  Обычно составляется несколько альтернативных вариантов сценария, реализация которых возможна при различных допущениях (о политической, правовой и экономической обстановке, о положении в данной отрасли, о новых возможностях и проблемах данной фирмы и т.п.). Следовательно, сценарий - это характеристика будущего в духе изыскательского прогнозирования, а не определение одного желательного состояния или "точечная оценка" того, что произойдет в будущем.
  Один, наиболее вероятный, вариант сценария обычно рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются текущие решения. Другие, рассматриваемые в качестве альтернативных, "запускаются" в реализацию в том случае, если реальность в большей мере начинает соответствовать их содержанию, а не базовому варианту сценария.
  Написание сценариев обычно совершается в явно выраженных временных координатах. Вначале метод написания сценариев использовался для выявления возможных военных и дипломатических кризисов. Затем он стал применяться в стратегическом корпоративном планировании, а потом и как интеграционный механизм прогнозирования отдельных социально-экономических процессов, в том числе рыночных.
  Сценарии являются одним из наиболее эффективных средств ослабления традиционного мышления; сценарий заставляет "погрузиться" в незнакомый и быстро меняющийся мир настоящего и будущего, раскрывая возможности, в которых фокусируется его развитие.
  Сценарий заставляет исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, изолированно используя отдельные методы прогнозирования.
  Сценарий, следовательно, отличается от прогноза. Прогноз - это суждение, которое стремится "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 заставляет размышлять и 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.
  Таким образом, метод сценариев позволяет повысить способность к предвидению и развить гибкость и адаптивность фирмы к переменам. Этот метод, который исходит из убеждения о том, что будущее никогда не может быть полностью измерено и управляемо, обладает, с точки зрения управления, рядом важных достоинств:
  1. Прежде всего, он заостряет внимание фирмы на неопределенности, которая характеризует любую рыночную ситуацию: управление в турбулентной среде подразумевает способность предвидеть эволюция этой среды.
  2. Метод сценариев облегчает интеграцию данных, полученных разными методами, качественными или количественными.
  3. Реализация этого метода вносит в управление дополнительную гибкость и способствует разработке альтернативных планов и системы быстрого реагирования на изменения внешней среды.
  Наиболее широко в прогнозировании, как и в целом при проведении маркетинговых исследований, из математических методов используются статистические методы.
 
 7.2. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики
 
  Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.
  В первом случае в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который пролонгируется на будущее. 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 не превышал одной трети длительности расчетной временной базы.
  Во втором случае строится прогнозная модель, характеризующая 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.
  Возникает вопрос: как еще до наступления будущего оценить точность прогнозных оценок? Для этого 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 чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.
  Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии (см. формулу 4.3). В дополнение к изложенному следует сказать следующее.
  Коэффициент парной линейной регрессии b имеет смысл тесноты связи между вариацией факторного признака х и вариацией результативного признака у.
  При проведении регрессионного анализа следует не только рассчитать коэффициенты а и b, но и провести их испытание на статистическую значимость, т.е. определить, насколько выборочные значения а и b отличаются от их значений для генеральной совокупности. Для этого используется t - критерий Стъюдента [10].
  При использовании уравнения регрессии в целях прогнозирования надо иметь в виду, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условий 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.
  Ограничением прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится "внешняя среда" протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение.
  Следует соблюдать еще одно ограничение: нельзя подставлять значения факторного признака, существенно отличающиеся от входящих в базисную информацию, по которой вычислено уравнение регрессии. При качественно иных уровнях фактора, если они даже возможны в принципе, были бы иными параметры уравнения. Можно рекомендовать при определении значений факторов не выходить за пределы трети размаха вариации как за минимальное, так и за максимальное значения признака-фактора, имеющиеся в исходной информации.
  Прогноз, полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала. Необходимо сопроводить его значение средней ошибкой прогноза или доверительным интервалом прогноза, в который с достаточно большой вероятностью попадают прогнозные оценки. Средняя ошибка является мерой точности прогноза на основе уравнения регрессии.
  Расчет доверительного интервала осуществляется аналогично ранее рассмотренному подходу. Выбирается один из уровней доверительности (95 или 99%) и рассчитываются максимальные и минимальные прогнозные оценки. Данные расчета говорят о том, что если прогнозные оценки с помощью уравнения регрессии будут получены много раз и каждый раз будет известна также фактическая оценка, то фактические оценки будут попадать в рассчитанный диапазон прогнозных оценок в 95 или 99% случаев.
  Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Однако регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.
  Так, например, 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.
  Все, что касается множественной регрессии, концептуально является идентичным парной регрессии, за исключением того, что используется более чем одна переменная. Под этим углом зрения слегка изменяются терминология и статистические расчеты.
  Многофакторное уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:
 
  Термин "коэффициент условно-чистой регрессии" означает, что каждая из величин b измеряет среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного признака) от ее средней величины при отклонении зависимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются.
  Таким образом, в отличие от коэффициента парной регрессии коэффициент условно-чистой регрессии измеряет влияние фактора, абстрагируясь от связи вариации этого фактора с вариацией остальных факторов. Если было бы возможным включать в уравнение регрессии все факторы, влияющие на вариацию результативного признака, то величины b можно было бы считать мерами чистого влияния факторов. Но так как реально невозможно включить все факторы в уравнение, то коэффициенты b не свободны от примеси влияния факторов, не входящих в уравнение.
  Многофакторная система требует уже не одного, а множества показателей тесноты линейных связей, имеющих разный смысл и применение. Основой измерения связей является матрица парных коэффициентов корреляции.
  На основе этой матрицы можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой. Хотя показатели матрицы относятся к парным связям, все же матрицу можно использовать для предварительного отбора факторов для включения в уравнение регрессии. Не рекомендуется включать в уравнение факторы, слабо связанные с результативным признаком, но тесно связанные (коллинеарные) с другими факторами (по условию факторные признаки в уравнении множественной корреляции не должны быть связаны друг с другом). Совершенно недопустимо включать в анализ факторы, функционально связанные друг с другом, т.е. с коэффициентом корреляции, равным единице.
  На основе матрицы парных коэффициентов вычисляется наиболее общий показатель тесноты связи всех входящих в уравнение регрессии факторов с результативным признаком - коэффициент множественной детерминации [10].
  Помимо целей прогнозирования множественная регрессия может использоваться для отбора статистически значимых независимых факторов, которые следует использовать при исследовании результативного признака. В частности, при поиске критериев сегментации исследователь может использовать регрессионный анализ для выделения демографических факторов, которые оказывают наиболее сильное влияние на какой-то результирующий показатель, характеризующий поведение покупателей, например выбор товара определенной марки.
  Кроме того, множественная регрессия может использоваться для определения относительной важности независимых переменных.
  Поскольку независимые переменные имеют различные размерности, проводить их сравнение прямым образом нельзя. Например, нельзя прямым образом сравнивать коэффициенты b для размера семьи и величины среднего для семьи дохода.
  Обычно в данном случае поступают следующим образом. Делят каждую разницу между независимой переменной и ее средней на среднее квадратическое отклонение для этой независимой переменной. Далее возможно прямое сравнение полученных величин (коэффициентов). Чем больше абсолютная величина коэффициентов, тем большей относительной важностью, влиянием на результирующий прогнозируемый показатель обладают переменные величины, которые характеризуют данные коэффициенты.
  Многие данные маркетинговых исследований представляются для различных интервалов времени, например на ежегодной, ежемесячной и другой основе. Такие данные называются временными рядами. Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей изменения данных: трендов, цикличности и сезонности.
  Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметра тренда.
  В табл. 7.1 приводятся данные объема продаж велосипедов определенной компании за 17 лет.
 
 
 
 
 
  Таблица 7.1
  Объем продажи велосипедов
 
 
  Продолжение табл. 7.1
 
 
  Необходимо определить прогнозную оценку объема продаж на восемнадцатый год.
  Представив в графическом виде данные табл. 7.1, можно с помощью метода наименьших квадратов подобрать прямую линию, в наибольшей степени соответствующую полученным данным (рис. 7.1), и определить прогнозную величину объема продаж.
  В то же время более внимательное рассмотрение рис. 7.1 позволяет сделать вывод о том, что не все точки близко расположены к прямой. Особенно эти расхождения велики для последних лет, а верить последним данным, видимо, следует с достаточным основанием.
  В данном случае можно применить метод экспоненциального сглаживания, назначая разные весовые коэффициенты (большие для последних лет) данным для разных лет [10], [25]. В последнем случае прогнозная оценка в большей степени соответствует тенденциям последних лет.
  Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность). Такие явления, как правило, не являются предметом исследования маркетологов, которых обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.
  Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они и являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.
 
 
 
 
  В отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет "проигрывать" разные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную модель в лучшем случае невозможно включить в явном виде более 10-20 факторов.
  Временные ряды помимо простой экстраполяции могут использоваться также в целях более глубокого прогнозного анализа, например объема продаж. Целью анализа в данном случае являются разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярности эволюции факторов внешней среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на пять компонент:
  - структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом товара на исследуемом рынке;
  - циклическая компонента, соответствующая колебаниям относительно долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;
  - сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами (климат, социально- психологические факторы, структура нерабочих дней и т.д.);
  - маркетинговая компонента, связанная с действиями по продвижению товара, временными снижениями цен и т.п.;
  - случайная компонента, отражающая совокупное действие плохо изученных процессов, непредставимых в количественной форме.
  Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста продаж, конъюнктурных флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах (демонстрации, мероприятия по стимулированию сбыта и т.п.). Затем эти параметры используют для составления прогноза.
  Понятно, что такой прогноз имеет смысл как краткосрочный, на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменятся. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.
  К числу главных ограничений экстраполяционных методов следует отнести следующие.
  Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни.
  Так, в 40-х годах нашего века американские специалисты предсказывали: производство легковых автомобилей в США достигнет насыщения и будет составлять 300 000 штук в месяц. Но уже в 1969 г. их в США производилось более 550 000 штук. В настоящее время эта цифра возросла еще в 1,2-1,3 раза.
  В 1983-1984 гг. на американский рынок были введены 67 новых моделей персональных компьютеров, и большинство фирм рассчитывало на взрывной рост этого рынка. По прогнозам, которые давали в то время маркетинговые фирмы, число установленных компьютеров в 1988 г. должно было составить от 27 до 28 миллионов. Однако к концу 1986 г. было поставлено только 15 миллионов, поскольку условия использования компьютеров радикально изменились, а этого никто не предвидел.
  Эти ошибки в прогнозах носили не математический, а чисто логический характер: ведь при прогнозировании использовались временные ряды, достаточно хорошо отражающие имеющийся в то время статистический материал.
  Развитие общества определяется очень большим числом факторов. Эти факторы сильно связаны между собой, и далеко не все они поддаются непосредственному измерению. Кроме того, по мере развития общества порой неожиданно начинают вступать в действие все новые и новые факторы, которые раньше не учитывались.
  Временные ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание ключевых факторов и оценку чувствительности фирмы к внешним угрозам.
  Вышеназванное ни в коей мере не умаляет значимости экстрополяционных методов в прогнозировании. Как и любые методы, их надо уметь использовать. Прежде всего экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25-30% от исходной временной базы. При использовании уравнений регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров (независимых переменных), получая таким образом оптимистические и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка должна находиться между ними.
  В ряде случаев прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор желательности получения определенной величины прогнозируемого параметра. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины спроса на какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре и силе действия исходных факторов величина спроса к определенному моменту времени достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного прогноза, следует ответить на вопрос: "А устраивает ли нас данная величина спроса?" Если "да", то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения. Если "нет", то необходимо использовать внутренние возможности (например, провести дополнительную рекламную компанию) и постараться повлиять на определенные факторы внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию (например, повлиять на деятельность посредников, пролоббироавть изменение определенных тарифов, импортных пошлин). Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины спроса.
 
  7.3. Прогнозирование спроса и объема продаж на основе статистических методов
 
  В методологически правильной постановке прогнозирование спроса - это искусство оценки будущего спроса при предположении об определенном поведении покупателей в заданных условиях. Прогнозирование спроса в данном случае должно осуществляется в три этапа. Вначале разрабатывается прогноз внешней среды, затем - прогноз развития данной отрасли, наконец, разрабатывается прогноз величины спроса на товары конкретной компании. Такие комплексные, тем более аналитические модели, разработать и реализовать чрезвычайно сложно, поэтому на практике получили применение более простые статистические модели.
  Обычно в данном случае речь идет о прогнозировании на основе статистических данных по объему продаж для конкретной компании или конкретного рынка величины текущего рыночного спроса на определенный товар. В литературе, в которой приводятся результаты использования тех или иных статистических моделей, очень часто не делается различия между разными видами спроса, и его прямым образом отождествляют с объемом продаж.
  Простейшими методами прогнозирования спроса на основе статистической маркетинговой информации являются экстраполяционные методы, основанные на анализе временных рядов.
  Анализ временных рядов применительно к прогнозированию величины спроса представляет собой разбиение данных об объеме продаж в прошлом на компоненты, характеризующие тренды, циклы, сезонные и случайные изменения, выявление причин изменения спроса в прошлом с последующим переносом полученных закономерностей на будущее. (Пример получения прогнозных оценок объема сбыта велосипедов на основе анализа тренда рассматривался выше.)
 
 7.3.1. Метод экспоненциального сглаживания
 
  Ниже рассматривается пример применение метода экспоненциального сглаживания при прогнозировании объема продаж, дающего возможность получить более точные оценки по сравнению с простым анализом трендов [14].
  Метод экспоненциального сглаживания используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам. Прогнозное значение рассчитывается по формуле
 
  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.
  Существуют компьютерные программы для определения этой константы.
  В качестве примера рассмотрим данные табл. 7.2. Проведена сезонная коррекция данных, с тем чтобы найти оптимальное значение константы сглаживания. С целью проверки предсказательной силы модели привлечены данные за 1992 г. Чтобы предсказать продажи в первом квартале 1992 г., нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды. Например, сглаженная оценка за первый квартал 1988 г. соответствует
 
  Квартальные продажи с коррекцией влияния сезонности
 

<< Пред.           стр. 16 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу