marketingovye_issledovaniya

Структура первичного спроса

1.Спрос на потребительские товары (Q)

1.3.Товары длительного пользования (ТДП)

Спрос, обусловленный необходимостью замены ТДП (Q2)

Пример. Расчета спросана замену для промышленных систем кондиционирования (ПСК)

Количество установленныхПСК – 21 250 тыс. Средний срок службыПСК – 12,5 лет

Средний темп заменыПСК в год – 1/12,5 × 100% = 8 % Спрос, обусловленный заменой ПСК: 1 250 тыс. × 8 % = 1 700 тыс.

4.7.9

Структура первичного спроса

2.Спрос на услуги в потребительском секторе:

•количество потребителей

•частота обращения

	Неосязаемость					Снижение неопределенности при
						продаже (введение индикаторов
						качества)
						Управление предложением и спросом,
	Несохраняемость
						в том числе через ценовое
						стимулирование
						Тотальный контролькачества:
	Неразделимость					«После покупки», «после
						потребления»
	Непостоянство					Восприятие
						Ожидание

Человеческий фактор

4.7.10

281

Структура первичного спроса

3.Спрос на товары промышленного назначения

•Производный характер

•Различная структура:

расходуемые

материалы

компоненты

промышленное

оборудование

4.7.11

Структура первичного спроса

3.Спрос на товары промышленного назначения

•Производный характер

•Различная структура:

расходуемые

материалы

Количество потенциальных промышленных пользователей

Доля реальных пользователей

Средняя активность (загрузка производственных мощностей) реальных пользователей

Объем потребленияв расчете на одно использование

4.7.12

282

Структура первичного спроса

3.Спрос на товары промышленного назначения

•Производный характер

•Различная структура:

компоненты

Количество потенциальных промышленных пользователей

Доля реальных пользователей

Объем производства в расчете на одного реального пользователя

Объем потребленияв расчете на одно готовое изделие

4.7.13

Структура первичного спроса

3.Спрос на товары промышленного назначения

•Производный характер

•Различная структура:

промышленное

оборудование

Первичный спрос:	Спрос на замену:
Количество компаний, оснащенных	Размер существующего парка
оборудованием	Распределение существующего
Увеличение производственных	парка по возрасту и
мощностей	техническому уровню
Количество фирм, являющихся	Распределение сроков службы
новыми пользователями	оборудования
Производственные мощности	Частота замены оборудования

4.7.14

283

	Поиск возможностей роста
		Абсолютный
		потенциал рынка
		Недостатки	Дополнить гамму
	спрос	товаров	товаров
		Недостатки
	Невыраженный		Стимулировать
		Недостатки в
		системы сбыта	Расширить сбыт
		использовании	применение
		Конкуренция	Атаковать
	Полный		конкурентов
	спрос		Защищать
		Фирма
			позицию
	Анализ разрывов, Weber, 1976		4.7.15

284

4.8

Раздел 4. Изучение и прогнозирование спроса

Тема 8. Методы прогнозирования спроса

8.1.Измерения методов прогнозирования

8.2.Методы прогнозирования спроса

8.3.Экспертные суждения

8.4.Методы разработки сценариев

285

Методы прогнозирования спроса

Цель анализа спроса – построение прогнозов количественного или качественного характера относительно развития первичного спроса на определенномрынке товара

		4.8.1.
Измерения методов прогнозирования
1. Степень свободы от субъективности;
2. Степень аналитичности (возможность учета в явной
форме основных влияющих факторов)
	Аналитические
Область	методы	Область
качественного	ОБЪЯСНЯЮЩИЕ	количественного
ЭКСПЕРТИЗА	МОДЕЛИ
Субъективность	Объективность
ИНТУИЦИЯ	ЭВРИСТИЧЕСКИЕ И
	ЭКСТРАПОЛЯЦИОННЫЕ
	МЕТОДЫ
	Наивные
	методы
		4.8.2.

286

Эвристические и экстраполяционные методы

Метод цепочки отношений

Qт = Dп × dр × dпт × dн × dб × dпк

Индикатор покупательной способности

а. Количества потребителей товара (N)

б. Покупательной способность потребителей (R) в. Готовности потребителей к расходам (V)

ИПСi = 0,5 × Ni(%) + 0,3 × Ri(%) + 0,2 × Vi(%)

Весовые коэффициенты - данные журнала

«Sales & Marketing Management»

4.8.3.

Пример расчета индикаторов

					Объем розничных
Территор	Население		Общедушевой доход		продаж
		% от					ИПС
ия
	тыс.	общего	млн.	% от общей		% от общей
	чел.	числа, Ni	руб.	суммы, Ri	млн. руб.	суммы, Vi
1	150	29,6%	2250	17,9%	2000	20,0%	24,2%
2	100	19,8%	2500	19,9%	1700	17,0%	19,3%
3	130	25,7%	3900	31,1%	3000	30,0%	28,2%
4	50	9,9%	900	7,2%	800	8,0%	8,7%
5	76	15,0%	3000	23,9%	2500	25,0%	19,7%
Всего	506	100,0%	12550	100,0%	10000	100,0%	100,0%

Ожидаемый объем продаж товара Т (всего 750 т.р.) по территориям:

Терр.3: 750т.р. × 0,283 = 211,3т.р. Терр.1: 750т.р. × 0,241 = 181,5т.р.

Терр.2: 750т.р. × 0,197 = 147,6т.р.

4.8.4.

287

Анализ и декомпозиция трендов

Цель: разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее

Метод экспоненциального сглаживания

Цель: краткосрочный прогноз, основанный на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. Прогнозное значение рассчитывается по формуле:

Q*t=α× Qt+(1-α)× Q*t-1

4.8.5.

Экспликативные (“объясняющие”) модели

Причинная структура устанавливается и проверяется экспериментально

Определение причинной структуры – определение набора гипотез, основанных на понимании проблемы и подлежащих впоследствии проверке

4.8.6.

288

Моделирование динамики

Пример модели оценки спроса на большегрузные транспортные средства на европейском рынке

Пеетерс (Peeters,1992)

Спрос=F(производство, процент, цена, ошибка)

Qt = -5,503 + 1,7479 × Прt + 0,7960 × Прt-1 + 0,3630 × Прt-2 + … -0,1899 × Процент - 0,4767 × Цена + et

R2 = 0,865

4.8.7.

Ограничения количественных экспликативных моделей

∙Не в состоянии предсказать изменений, которые изначально не учтены

∙Подразумевают, что существующие тенденции сохранятся в будущем

∙Справедливы лишь для относительно стабильной причинной структуры

4.8.8.

289

Экспертные суждения

Суждения менеджеров - прогноз основывается на видении, интуиции, воображении и опыте того, кто его формулирует

Оценки торгового персонала - основываются на точном представление о потенциале продаж (рынка), который обеспечивают их клиенты

Изучение намерений покупателей - прямой опрос покупателей об их планах на покупки в течение определенного периода

Ни в коем	Мало-	Неплохая	Большая	Весьма	Уверен
случае	вероятно	вероятность	вероят-	вероятно
			ность
(0)	(0,20)	(0,40)	(0,60)	(0,80)	(1.00)

4.8.9.

290