Изучение и прогнозирование покупательского спроса

из "Маркетинговое исследование - информация, анализ, прогноз "

Источником информации о товарообороте всей торговли являются статистическая отчетность и другие данные статистических органов. Параллельно каждое торговое предприятие должно вести строгий учет количества проданных товаров и в соответствии с продажными ценами - учет продажи в стоимостных единицах. В целях анализа полезно собрать данные, отражающие влияние различных факторов на спрос. Такую информацию, в частности, как правило, содержат панели потребителей или предпринимателей/менеджеров. Определенную пользу могут принести опросы руководителей предприятий. В ряде случаев целесообразно прибегать к экспертным исследованиям. [c.196]
Разработка стратегических трендовых моделей имеет ряд особенностей. Во-первых, должна быть обеспечена надежная долговременная информационная база расчета во-вторых, необходимо исключить внутригодовые сезонные и другие малые цикличные колебания, а также нерегулярные колебания в-третьих, допускается осуществление экстраполяции, которая при соблюдении определенных правил может рассматриваться как предварительный прогноз. [c.196]
Выбор функции для трендовой модели обусловлен характером динамического ряда, т.е. вектором развития спроса, скоростью его развития и колеблемостью эмпирических данных. В 3.2.4 приведены формулы основных функций, по которым строятся модели тренда. [c.196]
Эта модель интерпретируется следующим образом рост объема проданных товаров (общий объем удовлетворенного спроса) на 45,5% обусловлен ростом покупок на душу населения на 36,9% (индивидуальный уровень удовлетворенного спроса, определяющий уровень потребления) и увеличением численности населения (числа потребителей) на 6,3%. [c.198]
В данном примере средний товарооборот на душу населения сократился на 6,7%. Однако это сокращение вызвано сдвигами в социальной структуре населения (на. 6,8%). Если бы структурных изменений не было, то в неизменной демографической структуре товарооборот на душу населения не уменьшился, а, наоборот, увеличился. Правда, прирост крайне незначительный всего на 1%. [c.200]
Другим эффективным методом выявления влияния факторов на динамику спроса являются группировки. Этот статистический метод, состоящий в расчленении совокупности на однородные группы по какому-либо признаку, в маркетинге встречается в форме сегментации рынка. В 5.1 мы использовали группировку для того, чтобы обнаружить зависимость уровня и структуры спроса от социальной структуры населения (табл. 5.2). Такая группировка относится к классу аналитических и широко используется в анализе факторов. [c.200]
В качестве группировочного признака можно взять не только статичные величины (на какой-то момент или за какой-то период), но и динамические показатели. Так, чтобы выяснить, каким образом темпы продажи/покупки товаров зависят от изменения численности населения, следует сгруппировать регионы по данному признаку и рассчитать для каждой группы средний темп роста продажи товара (рис. 5.5). [c.200]
Данные свидетельствуют рост численности населения представляет собой фактор динамики спроса. [c.200]
Теснота связи тем меньше, чем ближе ее показатель к 0, и тем сильнее, чем ближе ее показатель к 1. [c.202]
Форма зависимости в соответствии с характером изменения результативного признака может быть линейной или нелинейной. Нелинейная функция может быть линеаризована (приведена к линейному виду с помощью логарифмирования). Чаще других в маркетинге используются следующие уравнения регрессии (табл. 5.6). [c.202]
Рассмотрим пример (условный) зависимости доли непродовольственных товаров в покупках семьи от дохода на душу населения. В соответствии с законом Энгеля, чем больше доход в семье, тем больше доля покупок непродовольственных товаров. При этом рост доли не пропорционален увеличению дохода, а отстает от него. Предположим, что это замедление можно смоделировать уравнением регрессии полулогарифмической функции (см. формулу 5.16). [c.204]
Рабочая таблица строится таким образом, чтобы располагать показателями и данными, необходимыми для расчета корреляционного отношения (табл. 5.7). [c.204]
Это означает очень высокую степень тесноты связи. Квадрат корреляционного отношения (коэффициент детерминации), равный в нашем примере 0,970, показывает, что 97% вариации результативного признака объясняется изучаемым фактором (доходом) и только 3% остается на долю случайных воздействий. [c.206]
Коэффициент аппроксимации очень близок к 0, что подтверждает правильность выбора функции. На рис. 5.5 графически отражена зависимость структуры покупок от дохода. [c.206]
Мы получили очень эффективный инструмент анализа закономерностей спроса. Однако в реальности на спрос оказывает влияние одновременно не один, а комплекс факторов ( рис. 5.5), что выявляется с помощью множественной корреляции и регрессии. [c.206]
Очень интересные результаты в маркетинговом исследовании может дать один из методов многомерной статистики - кластерный анализ. В результате применения достаточно сложных действий (выполняемых на компьютере с использованием пакета прикладных программ) образуются группы качественно однородных единиц - кластеров, сформированные не по одному, а по совокупности факторов. В частности, этот метод применяется в региональном анализе и в процессе сегментации рынка. Приведем пример кластеризации регионов России за 1995 г. по признаку валового регионального продукта на душу населения, выполненный Н.В. Хорошиловой в своей кандидатской диссертации (таблица 5.8 дана с некоторыми изменениями). [c.208]
Прогнозирование развития рынка, в первую очередь покупательского спроса, - это научно обоснованное предсказание изменений спроса и других параметров в будущем на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей. [c.210]
В зависимости от охвата объектов исследования прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным), т.е. охватывать весь рынок страны, осуществляться в границах определенного региона, а также охватывать локальный рынок отдельной фирмы. Он в состоянии рассматривать рыночную ситуацию в целом, или же его предметом явится рынок отдельного товара. Каждая из этих задач может быть самостоятельной и выполняться на разных уровнях фирмы, региональной администрации, федерального правительства. [c.210]
На практике иногда строят сложные многоступенчатые модели, скрещивая модели, разработанные в статике с динамическими моделями. [c.212]

Вернуться к основной статье