28. Качественные методы. Количественные методы.

Количественные методы 

 

Количественные исследования подразумевают проведение различных опросов, основанных на использовании структурированных вопросов закрытого типа, на которые отвечает большое число респондентов. Главной задачей количественных исследований является получение численной оценки состояния рынка или реакции респондентов на некое событие. Такие исследования применяются, когда необходимы точные, статистически надежные численные данные.  В зависимости от поставленных задач исследования, предлагаются методики:

• Квартирные, уличные и телефонные опросы; 

• Экспертный опрос – опрос специалистов определённых профессиональных областей; 

• Холл-тест – тестирование и оценка концепции продукта, продукта, упаковки, рекламной концепции, т.д.;

• Хоум-тест - тестирование продуктов в обстановке, приближенной к реальности; 

• Desk Research – сбор и анализ вторичной информации;

• Аудит розничных точек (Retail-audit) - анализ ассортимента, цен, дистрибуции и мерчендайзинговых материалов в розничных точках.

Качественные исследования

 Качественные методы предполагают сбор информации в свободной форме; они фокусируются не на статистических измерениях, а опираются на понимание, объяснение и интерпретацию эмпирических данных, являются источником формирования гипотез и продуктивных идей. Задача методов качественных исследований – получить разведочные данные, а не количественное распределение мнений. В качественных методах для того, чтобы объяснить, интерпретировать понятия, используются не цифры, а слова. Другими словами, они отвечают не на вопрос «сколько», а не «что», «как» и «почему».  В зависимости от поставленных задач исследования, предлагаются методики:

• Глубинные интервью - интервью в свободной форме на определенную тему; 

• Полуформализованные интервью - сочетание формализованного и свободного интервью;

• Фокус - группы – групповая дискуссия с представителями целевой аудитории;

• Сопровождение покупки - позволяет увидеть торговую точку глазами покупателя. Исследование направлено на анализ восприятия характеристик торговых точек и обслуживания. 

29 вопрос. Оценка точности прогноза и выбор оптимальной модели

1. Расчет отношения фактических продаж к прогнозным значениям (тестирует не один товар/направление продаж, а 10/более товарных позиций; прогноз min на 3 периода вперед).

   1. Проведение прогноза разными методами

   2. Отношение факт/прогноз

2. Расчет показателя точность прогноза (насколько точна выбранная модель описала представленные данные)

   1. Расчет значения прогнозной модели для каждого анализируемого момента времени в прошлом

   2. Расчет ошибки прогнозной модели (факт-прогноз)

   3. Расчет квадратического отклонения ошибки от прогнозной модели

   4. Расчет среднеквадратического отклонения

   5. Точность прогноза = 1- 2.4 (СКО)*100

Данные от 0 до 100. Чем ближе к 100, тем точнее модель.

3. Визуальный способ оценки – график (данные, тренд, модели и пр.)

Для повышения точности прогнозов на практике исп.3 метода параллельно: Forecast 4 PRO

Контроль прогнозов

Разработанную модель прогноза необходимо регулярно контролировать, чтобы определить, на сколько она воспроизведется в будущем. Два метода контроля: 1. Расчет трекингового сигнала: Трекинговый сигнал = сумма ошибок / МАД МАД = сумма ошибок / n Трекинговый сигнал сравнивают с контрольными границами. В качестве контрольных границ используют +-3;4. Трекинговый сигнал считают хорошим, если он имеет небольшую величину, а так же: отклонение от нулевого значения в положительную и отрицательную сторону. Если трекинговый сигнал выходит за верхнюю или нижнюю границы дополнительных значений, значит, необходимо пересмотреть модель прогноза или использовать другой метод прогнозирования. 2. Метод контрольного графика – сводится к наблюдению за индивидуальными ошибками прогноза. Для этого устанавливают интервал дополнительных значений ошибок прогноза: +-2S или +-3S, где S – стандартное отклонение. S = корень квадратный из (сумма ошибок в квадрате) / (n – 1) Считается, что прогноз под контролем, если 95% ошибок находится в интервале +-2S или 99% в +-3S. Кроме того, при оценке адекватности прогноза необходимо проверить наличие закономерностей в ошибках. Три вида закономерностей в ошибках: 1. Смещение от нуля в положительную или отрицательную сторону. 2. Цикличность – наблюдается ход ошибок то вверх, то вниз. 3. Тенденция – постоянный рост ошибок по абсолютной величине. Наличие тенденции выявляют визуальным путем или с помощью специальных статистических тестов. Если выявлены закономерности, значит, ошибки носят не случайный характер, значит, действуют дополнительные неучтенные факторы. Это вызывает необходимость изменения модели прогноза или использования другого метода прогнозирования.

30 вопрос..

За рубежом были разработаны специальные программы Стандарты информационных систем управления предприятиями системы MRP, MRP-II, ERP, ERPII.

MRP – это системы планирования потребностей в материальных ресурсах (обеспечивает необходимый объем остатков материалов на складе). MRP-II – предназначены для планирования производственных ресурсов, т.е. ресурсов, используемых для производства продукции.  ERP – предназначена для планирования и управления материальными, производственными и людскими ресурсами. В ее основе лежит принцип зависимости потребности в сырье, полуфабрикатах и других исходных продуктах от плана выпуска готовой продукции. План выпуска продукции и времени технологических циклов производства дает возможность рассчитать необходимый запас материалов к конкретному сроку, обеспечить минимизацию издержек, связанных со складскими запасами.SAP R/3 - это ERP система (Enterprise Resourse Planning) управления ресурсами предприятия или SAP ER. ERP II – предназначена для управление ресурсами и внешними связями предприятий.

Информационные системы, применяемые для планирования и управления различными ресурсами, называются интегрированными системами управления или корпоративными информационными системами.