Многомерный статистический анализ

Анализ временных рядов рассматривает прежние и будущие объемы про­даж в качестве функции времени, а не функции каких бы то ни было факторов реального спроса. Но на объем продаж любого продукта влия­ет множество реальных факторов.

Статистический анализ спроса

Для статистического анализа спроса используются методы, которые по­могают выявить наиболее важные реальные факторы, оказывающие вли­яние на спрос, и степень их относительного влияния. К наиболее часто анализируемым факторам относятся: цены, доход, численность населе­ния и деятельность по продвижению товара на рынок. Согласно данному методу анализа объем продаж (Q_T) является зависимой переменной. Анализ состоит в попытке выразить объем продаж в виде функции ряда независимых переменных, имеющих отношение к спросу – Х₁ Х₂, ... Х_п. То есть

Q_T = f(X₁,X₂...X_n).

С помощью мультирегрессивного анализа с данными можно соотнести различные формулы, чтобы найти оптимальные прогнозные факторы и составить уравнение.

Например, Комитет по вопросам поставок электроэнергии в южную часть Шотландии разработал уравнение для прогнозирования ежегодно­го объема продаж стиральных машин (Q_T) (Moutinho, 1991):

Q_T = 210 739 - 703 Р_T + 69 H_T + 20 Y_T ;

где Р_T- средняя установленная цена;

Н_T- количество новых домов и квартир на одну семью, подключен­ных к коммунальным удобствам;

Y_T - доход на душу населения.

Следовательно, в год, когда средняя установленная цена составит 387 фунтов стерлингов, количество новых домов и квартир с удобствами будет равно 5 000, а средний доход на душу населения достигнет 4 800 фунтов стерлингов, по данной формуле можно предсказать факти­ческий объем продаж стиральных машин, составляющий 379 678 штук:

Q_T = 210 739 - 703(387) + 69(5 000) + 20(4 800).

Было установлено, что степень точности данного уравнения составляет 95 процентов. Если бы оно оказалось столь же точным в применении к другим регионам, то стало бы полезным инструментом прогнозирования. Специалисты по маркетингу могли бы предсказать уровень дохода на душу населения в следующем году, количество новых квартир и домов и уровень цен, чтобы воспользоваться этими факторами в целях прогнози­рования. Статистический анализ спроса может быть очень сложным, и специалист по маркетингу должен проявлять особую тщательность в раз­работке, проведении и интерпретации результатов такого анализа. И все же благодаря постоянному совершенствованию компьютерных техноло­гий статистический анализ спроса становится все более популярным методом прогнозирования.

Многомерное прогнозирование объема продаж

Информация, собранная системами маркетинговой информации компа­нии, нередко требует дополнительного анализа, и иногда менеджерам может понадобиться помощь в применении полученной информации к проблемам и решениям, связанным с маркетингом. Одним из видов та­кой помощи является расширенный статистический анализ, позволяю­щий больше узнать как о связях, существующих внутри наборов данных, так и об их статистической достоверности. Такой анализ позволяет ме­неджерам продвинуться дальше простого вычисления средних значений и стандартных отклонений данных. В ходе изучения рынка объема про­даж потребительских товаров недлительного срока службы в Нидерлан­дах была получена модель прогнозирования рыночной доли бренда (B_t), основанная на маркетинговой деятельности (Alsem et ai, 1989):

B_t = -7,86 - 1,45P_T+0,084_Т-1 + 1,23D_T,

где Р_T - относительная цена бренда;

А_T-1 - доля в рекламе за предыдущий период;

D_T - эффективное распределение в торговых точках.

Эта модель, а также подобные ей модели, помогают ответить на вопросы, связанные с маркетингом, а именно:

■ Каковы основные переменные, оказывающие влияние на объемы продаж, и насколько важна каждая из них?

■ Если мы поднимем цену на 10 процентов и увеличим расходы на рекламу на 20 процентов, что произойдет с объемом продаж?

■ Сколько следует расходовать на рекламу?

■ Какие признаки очевиднее всего указывают на то, какие потреби­тели, вероятно, будут приобретать наш бренд, а не бренд конкурента?

■ По каким переменным лучше всего сегментировать рынок, и из скольких сегментов он состоит?

Анализ информации также может включать ряд математических моде­лей, которые помогут специалистам по маркетингу принимать более обо­снованные решения. Каждая модель представляет собой некоторую ре­альную систему, процесс или результат. Эти модели могут помочь в от­вете на вопросы типа "А что если...?" и "Что лучше всего...?" За после­дние 20 лет учеными-маркетологами разработано множество различных моделей для того чтобы помочь менеджерам по маркетингу принимать более обоснованные решения о сочетании элементов маркетинга, опре­делять зоны продаж и разрабатывать планы посещения клиентов специ­алистами по продажам, оптимальные сочетания рекламных средств, вы­бирать места для открытия точек розничной торговли и прогнозировать объемы продаж новых продуктов.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ОСНОВЕ

Если покупатели не планируют свои приобретения, а также в случае отсутствия экспертов или ненадежности их суждений, в компании мо­жет быть принято решение о проведении прямого пробного маркетинга. Этот метод особенно полезен для прогнозирования объемов продаж но­вых продуктов или объемов продаж существующих продуктов через но­вый дистрибьюторский канал или на новой территории. Существуют раз­нообразные методы прогнозирования объемов продаж новых продуктов от быстрой и недорогой проверки концепции создания самого продукта, до дорогостоящего использования испытательных рынков с целью опро­бования всей программы мероприятий маркетинга в определенном гео­графическом регионе.

Проверка концепций

Проверка концепций новых продуктов проходит с привлечением группы целевых потребителей. Концепции могут быть представлены потребите­лям в символическом или физическом виде. Вот как в виде описания выглядит концепция 1:

"Экономичный, удобный в вождении малогабаритный автомобиль сред­него класса с электродвигателем. Число мест - четыре. Незаменим для поездок за покупками и в гости. Эксплуатационные расходы в два раза ниже, чем для аналогичного автомобиля, работающего на бензиновом топливе. Скорость до 90 км/ч, пробег без подзарядки аккумулятора 170 км. Цена б 000 фунтов стерлингов".

В данном случае вполне достаточно словесного описания или изображе­ния продукта. Тем не менее более конкретная и физическая презентация способствует увеличению надежности проверки концепции. Современ­ные специалисты по маркетингу находят новые способы сделать концеп­ции продуктов более реальными в целях проведения проверки.

Ознакомившись с концепцией, потребители могут ответить на вопросы о вероятности покупки ими данного продукта. Полученные ответы помо­гут компании решить, какая концепция является наиболее привлекатель­ной. Например, ответ на вопрос, касающийся намерения потребителя при­обрести товар. Предположим, 10 процентов потребителей сказали, что они "определенно" намерены приобрести продукт, а 5 процентов ответили "ве­роятно". Компания может соотнести эти показатели с численностью насе­ления по данной целевой группе для того, чтобы оценить объем продаж. Проверка концепций позволяет приблизительно определить потенциаль­ный объем продаж, но менеджерам следует относиться к этому методу с осторожностью. Они должны понимать, что такая оценка является не бо­лее чем общим показателем, и она не может быть точной, в основном, потому, что потребители не всегда реализуют намерения, о которых заяв­ляют. Например, водителям может понравиться идея существования авто­мобиля, безопасного для окружающей среды, но они, возможно, не захо­тят платить за такой автомобиль. Тем не менее очень важно проводить такие проверки концепций, чтобы оценить реакцию покупателей, а также выявить такие аспекты концепции, которые особенно понравятся или, на­оборот, будут не по душе потенциальным покупателям. Благодаря обрат­ной связи можно найти способы совершенствования концепции, тем са­мым увеличивая ее привлекательность для клиентов.