Методы оценки перспективного спроса. Рассмотрим основные методы прогнозирования спроса:

Рассмотрим основные методы прогнозирования спроса:

1) опрос намерений покупателей. (Поведение покупателей в прошлом определяется анализом временных рядов или статистическим анализом спроса). Использование этого метода весьма затруднено: ценность информации не оправдывает затрат; покупатели не всегда охотно сообщают о своих намерениях. Наилучшие результаты этого опроса - при анализе перспективного спроса на товары длительного пользования.

Намерены ли Вы купить ____________ в течение следующих шести месяцев? Однако прогноз неудовлетворителен во многих случаях.

Томас Джастер - шкала вероятности покупки (вероятность в 2 раза выше, чем у предыдущего вопроса).

0,00	0,10	0,20	0,30	0,40	0,50	0,60	0,70	0,80	0,90	1,00
Возможности нет	Очень небольшая	Небольшая	Некоторая	Средняя	Довольно хорошая	Прекрасная	Вероятно	Очень вероятно	Почти наверняка	Наверняка

2) выяснение совокупного мнения торговых агентов.

Использование его ограничено:

-склад характера: агент не знает о развитии экономики и планах маркетинга фирмы, которые определяют сбыт на его территории;

-торговый агент может приуменьшить объем спроса для низкого задания для него фирмам;

-торговый агент не заинтересован в составлении прогноза.

3) экспертные оценки.

Целесообразно - если необходимо проанализировать общую экономическую ситуацию в стране или оценить перспективу развития отрасли.

Экспертные оценки могут быть получены тремя способами:

а) групповой оценкой - эксперты могут высказать оценки руководителю исследовательского проекта. Различные индивидуальные оценки им будут проанализированы и обобщены. С учетом полученных данных будет проведен второй цикл получения индивидуальных оценок, затем третий цикл и т.д. - по методу Дельфи. Этот метод - для выявления потенциальных возможностей сбыта новых товаров. Экспертные оценки имеют преимущества: быстрый и недорогой прогноз; различные точки зрения - отсутствуют противоположные оценки.

Недостатки: мнения менее достоверны, чем факты; оценки учитываются равным образом;

б) рыночное тестирование - при выяснении возможностей реализации известного товара по новому каналу сбыта или на новой территории;

в) по анализу данных прошлых лет. При этом предполагается, что эти данные выражают постоянные причинные связи, которые можно обнаружить посредством количественного анализа.

Временный ряд сбыта товара за прошлые годы можно анализировать по четырем основным компонентам.

1-я - тренд (Т) - выражает основные тенденции в демографических процессах, капиталовложениях и технологии. Если тренд обладает достаточным постоянством, то он приобретает важное значение при подготовке долгосрочного прогноза.

2-я - цикл (С) - отражает колебания объемов сбыта. Цикл существует, если временной ряд характеризуется довольно постоянной амплитудой и периодичностью изменений. Выделение циклической компоненты особенно полезно при среднесрочном прогнозировании.

3-я - сезонность (S) - показывает регулярно повторяющиеся колебания сбыта в течение года. Используется также для описания любых, ежечасно, еженедельно, ежемесячно или ежеквартально повторяющихся колебаний сбыта. Может быть связана с погодными факторами, праздниками.

4-я - нерегулярные события (Е) - социальные потрясения, стихийные бедствия и др.

Анализ временных рядов включает методы разложения первоначальных временных рядов сбыта (У) на компоненты Т, С и Е.

Согласно этой модели компоненты находятся между собой в линейной зависимости (У = Т + С + S + Е), согласно другой модели они влияют друг на друга мультипликативно (У = Т * С * S * Е). Мультипликативная модель наилучшим образом показывает влияние циклического и сезонного факторов на уровень сбыта.

Т - в абсолютных значениях; С, Е - в %.

Влияние нерегулярных событий можно учесть путем подготовки трех прогнозов - оптимистического, пессимистического и наиболее вероятного. Разница между минимальными и максимальными значениями У покажет реальность наиболее вероятного прогноза сбыта.

Метод анализа временных рядов (экспоненциальное сглаживание) - для фирмы, выпускающей широкий ассортимент и разрабатывающей кратковременный прогноз.

Q_t+1 = aQ_t + (1 - a) _t,

где Q_t+1 - прогнозируемый объем сбыта на перспективу;

а - коэффициент сглаживания (0 1);

Q_t - объем сбыта в текущем периоде;

_t - сглаженный объем сбыта.

ПРИМЕР.

а = 0,4. Объем сбыта - 50000 долл., сглаживаемый сбыт - 40000 долл.

_t+1 = 0,4(50000) + 0,6(40000) = 44000 долл.

Прогнозируемый объем сбыта всегда находится в интервале между объемом в текущем периоде и сглаженным объемом сбыта (или совпадает). Для каждого изделия фирма определяет начальный уровень сглаженного объема сбыта и коэффициент сглаживания.

Начальным уровнем сглаженного сбыта может быть, например, среднее значение сбыта за несколько последних лет или месяцев.

Статистический анализ - представляет собой переменную, зависящую от изменения отдельных независимых переменных спроса Х₁, Х₂,…, Хn; У = f(Х₁, Х₂, …, Хn).

Дата добавления: 2014-12-29