Прогнозирование в маркетинге

(J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie)

Введение

Существует достаточно много исследований в области прогнозирования. Цель настоящей работы - описать ключевые моменты применения аппарата прогнозирования в маркетинге.

В данной статье будут рассмотрены следующие методы:

Анализ намерений контрагентов
- Delphi
- Ролевые игры
- conjoint анализ
- бутстрапирование оценок
- построение моделей на основе поведения аналогов
- прогнозирование с использованием дополнительной информации
- экспертные системы
- эконометрические методы

Мы также обсудим целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования следующих объектов:

Объем рынка
- действия ЛПР (лиц, принимающих решения)
- доля рынка
- продажи
- финансовые потоки.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами. Обратимся, к примеру, к работе Dalrymple 1987, в которой 99 % из 134 опрошенных компаний заявили о том, что для прогнозирования они используют "формальные методы". В 1975 г тот же автор получил результат, показавший, что 93% респондентов считают точный план залогом успеха бизнеса. В 1985 г. Jobber, Hooley и Sanderson пришли к выводу, что прогнозирование чаше всего встречается в top 9 наиболее актуальных задач, стоящих перед директорами по маркетингу британских текстильных компаний.

Одним словом, прогнозирование - проблема важная, но в каждом случае контекст у нее свой.

Некоторые компании изучают объем рынка и свою долю, другие - планируют спрос по позициям, третьи - анализируют возможную реакцию конкурентов или партнеров по бизнесу на выбранную компанией стратегию. Спланировав объемы реализации, и рассчитав издержки, компания получает прогноз денежных потоков. Взаимосвязь этих составляющих можно увидеть на Диаграмме 1 :

Еще раз подчеркнем, что цель данной работы - дать менеджерам обзор по "формальным методам" решения проблемы прогнозирования в маркетинге. К "формальным методам" ЛПР относятся по-разному: о результатах внедрения есть и положительные и отрицательные отзывы. В основе последних, как правило, лежит одна из трех ситуаций:
- качество полученного прогноза оказалось неудовлетворительным
- ЛПР неадекватно оценил надежность построенного прогноза
- Прогноз не совпадает с личными ожиданиями ЛПР.

Решение проблемы прогнозирования подразумевает использование целого комплекса методов, начиная от ролевых игр, заканчивая анализом финансовых потоков. На диаграмме 2 мы попытались объединить их в единое целое с тем, чтобы показать возможные пути повышения качества полученного прогноза, применяя различные техники анализа.

Методы, основанные на суждениях

Изучение намерений контрагентов

Суть подхода состоит в том, что респондентов просят описать свое поведение в различных ситуациях. Опросы с целью изучения намерений контрагентов используют чаще всего в ситуации, когда отсутствуют данные об исторических продажах. Примером может послужить вывод нового продукта на рынок. Описание технической стороны реализации данного подхода можно найти в работе Moritz (2001)

Ролевые игры

Ролевые игры используются для того, чтобы учесть так называемый "человеческий фактор". Этот подход незаменим при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Главное здесь - максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. Данный метод используется в настоящее время достаточно редко, хотя и обладает неплохим потенциалом (Armstrong, 2001)

Экспертные оценки

Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективные способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами.

Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода можно поднять путем применения процедур типа Delphi. Суть Delphi заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Об эффективности применения Delphi см. Rowe&Wright (2001).

Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.

Conjoint анализ

Намерения контрагентов можно предсказать, изучая взаимосвязи между поведением контрагентов и различными факторами. К примеру, анализируя реакцию покупателя на различные предложения по одному продукту, можно выявить факторы, определяющие спрос. Процедура сonjoint и заключается в изучении зависимости поведения контрагента от набора факторов. Часто этот метод используется при выводе на рынок нового продукта. В основе подхода лежит инструментарий, применяемый при планировании экспериментов.

Бутстрапирование оценок

Как и в сonjoint анализе можно построить модель поведения эксперта. Этот подход, известный как бутстрапирование оценок, позволяет снизить уровень субъективности получаемых оценок. Одним из методов построения такого рода моделей является применение регрессионного анализа. Подробнее см. Wittink & Bergesteun, 2001.

Методы, основанные на статистических данных

Экстраполяция

Методы экстраполяции предполагают использование исторических данных по изучаемому ряду. Наиболее популярным методом экстраполяции сейчас является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами. Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.

Использование подходов, основанных на экстраполяции, подразумевает стабильность объекта изучения. В случае, когда ситуация существенно изменилась, целесообразно применение методов из предыдущей группы.
Важным принципом экстраполяции является применение ее для прогнозирования долгосрочных тенденций. На коротких горизонтах слишком велико влияние "шумовой составляющей".

Существенным фактором, определяющим эффективность применения метода, является также надежность данных, лежащих в основе анализа.

Что касается альтернативных процедур экстраполяции, рекомендуется не применять сверхсложные аналитические методы построения прогноза. К примеру, подход Бокса Дженкинса, существенно превосходящий экспоненциальное сглаживание по технической сложности, зачастую дает сопоставимые по качеству результаты (Makridakis, et al., 1984; Armstrong 1985). В частности можно говорить о неоправданности применения нейросетей для решения данного комплекса проблем. Существуют, однако, сведения о том, что есть успешные результаты использования этих методов для прогнозирования доли рынка (Agrawal & Schorling 1996), и для предсказания поведения потребителя (West et al., 1997).

Прогнозирование с использованием дополнительной информации

Количественные методы, основанные на экстраполяции, не позволяют в полной мере использовать информацию, которой располагает менеджер, анализирующий ряд. Методы экстраполяции предполагают стабильность окружающей среды, но на практике эта предпосылка часто не работает. Прогнозирование с использованием дополнительной информации представляет собой низко затратный метод, позволяющий учесть качественные моменты, о которых осведомлены менеджеры. Примером такого рода модели является система, в которой предлагаемый машиной прогноз проверяется аналитиком на предмет реалистичности и принимается только в том случае, если он не противоречит его ожиданиям.

Построение моделей на основе поведения аналогов

Эксперт может идентифицировать ситуацию, прецедент которой уже имел место и экстраполировать текущие результаты с учетом информации о том, как вел себя аналог. Подробнее см. Duncan, Gore & Szczypula, 2001.

Экспертные системы

Экспертные системы пытаются воспроизвести ход рассуждения, которое проводит аналитик в ходе выставления оценки. На практике экспертные системы конструируются с помощью применения эконометрического аппарата к историческим данным об экономических взаимосвязях. Развитие идей conjoint анализа, экспертных оценок и бутстреп часто выливается в создание экспертной системы.

Многомерные техники анализа

Данная область достаточно хорошо изучена, однако, как правило, результаты, получаемые на практике, оказываются неудовлетворительными. Данную группу методов в дальнейшем обсуждать мы не будем.

Эконометрические методы

Эконометрические методы используют априорные теоретические знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных.

Эконометрические модели обладают тем преимуществом, что они непосредственно связаны с планированием и принятием решений. С их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым, генерируя различные сценарии развития. При выборе этой группы методов следует учесть, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например - мода) могут возникнуть существенные проблемы.

Применение эконометрических моделей оправдано в ситуации, когда
1. Существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например - продажи) и набором факторов.
2. Форма зависимости известна, и ее можно оценить
3. Предполагается, что факторы на горизонте прогноза существенно изменят свое поведение
4. Эти изменения поддаются прогнозированию
Нарушение этих условий (что типично для «short run») делает использование данной группы методов нецелесообразным.

Понятие, цель и задачи прогнозирования

Ключевым и завершающим этапом комплексного исследования рынка, результаты которого служат основной составления маркетинговых программ и проектов, является прогнозирование в маркетинге.

Замечание 1

Маркетинговое прогнозирование предназначено для определения тенденций развития компании и разработки эффективных маркетинговых мероприятий для поддержания устойчивости предприятия в условиях неопределенности окружающей среды.

В общем виде цель и задачи прогнозирования заключаются в определении положительных и негативных факторов, которые влияют на конкретные процессы в организации в течение прогнозируемого периода. Если цель и задачи поставлены правильно, то они позволяют лицам, принимающим решения, осуществлять выбор наилучших вариантов.

Цель и задачи прогнозирования также сводятся к выявлению оптимального распределения ресурсов, оценке качества, разработке совокупных прогнозов, сравнении показателей с другими методами, составлении прогноза по экспертному типу.

Главная цель прогнозирования состоит в формировании основных предпосылок принятия решений в организации.

Это такие предпосылки, как:

• процесс изучения тенденций, причин и следствий изменений объектов;
• определение альтернативных путей развития;
• оценка процессов в объектах;
• основание стратегии развития;
• получение научно-обоснованных вариантов тенденций развития качества;
• определение тенденций факторов, оказывающих влияние на рыночную конъюнктуру.

Замечание 2

Цель прогнозирования в маркетинге – стимулирование размышления в том, что может произойти во внешней среде и к какие могут быть последствия для деятельности компании.

Процесс прогнозирования – это решение нескольких задач, основными из которых являются:

1. определение целей развития и поиск оптимальных путей их достижения;
2. установление способов достижения целей;
3. выявление комплекса положительных и отрицательных факторов;
4. определение потребности в необходимых ресурсах;
5. уточнение перспектив развития бизнеса через количественные и качественные показатели.

Виды прогнозов в маркетинге

Результаты маркетингового исследования используются для разработки планов разработки, производства и сбыта продукции. Существующая в организации система планирования предопределяет конкретные временные периоды, на которые рассчитан маркетинговый план. Соответственно система исследования рынка должна быть направлена на решение конкретных задач, определяемых соответствующим промежутком времени.

Поэтому выделяют три вида прогнозирования развития рынков:

• долгосрочное;
• среднесрочное;
• краткосрочное.

Также выделяют оперативное изучение рынка как отдельное направление прогнозирования.

Каждое направление отличается постановкой целей, степенью интеграции результатов, их полнотой и достоверностью, и требует применения соответствующих методов.

Определение 1

Долгосрочное прогнозирование - это составление прогноза сроком более, чем на пять лет.

В рамках данного направления прогнозирования развития рынка определяются:

1. основные тенденции развития объема и структуры спроса на товары потребительского назначения;
2. развитие объема и структуры потребностей в рамках отдельных отраслей экономики;
3. факторы, обусловливающие потребности в тех или иных товаров, и их развитие на перспективу;
4. требования, предъявляемые к ассортименту продукции с учетом развития потребностей, а также к разработке и совершенствованию производимых товаров;
5. тенденции развития демографических и социально-экономических факторов и их влияние на выделение потребностей.

Результаты долгосрочного прогнозирования уточняются в рамках среднесрочного прогнозирования. Это составление прогнозов развития рынка товаров и услуг в течение 2-5 лет.

Задача среднесрочного прогноза состоит в проведении исследований, которые обосновывают разработку новых перспективных продуктов. Результаты подобных исследований – это основа для дальнейшего предварительного анализа возможностей сбыта новых товаров.

Определение 2

Краткосрочное прогнозирование – это составление прогнозов на 1-1,5 года

Результаты данного вида прогнозирования позволяют определить отношение населения к тем или иным товарам и объемы производства отдельных ассортиментных групп и марок (брендов).

Оперативное изучение рынка должно носить постоянный характер. Совместно со всеми видами прогноза помогает руководству компании принимать эффективные управленческие решения, которые обеспечивают более полное удовлетворение требований и запросов потребителей на рынке.

Методы прогнозирования в маркетинге

Все методы прогнозирования разделяются на две большие группы:

• фактографические;
• экспертные.

Замечание 3

Фактографические методы прогнозирования – это методы, которые основаны на обработке объективной информации о прогнозируемой объекте.

Экспертные методы прогнозирования – методы, которые основаны на интуитивной информации специалистов-экспертов.

Фактографические методы чаще всего используются, в состав которых входят:

1. экстраполяционные методы;
2. системноструктурные методы;
3. методы опережающей информации.

Первые метолы основаны на принципе переноса в будущее тенденций, которые действуют в прошлом и настоящем.

Системноструктурные методы - методы, основанные на определении структурной взаимосвязи и анализе выявленных взаимосвязей. Данная группа включают следующие виды:

1. функционально-иерархическое моделирование;
2. морфологический анализ;
3. матричный метод;
4. принципы сетевого моделирования и др.

Методы опережающей информации – это методы, основанные на информации, которая опережает практику.

Данные методы включают:

• анализ потоков публикаций;
• метод анализа патентной информации;
• метод значимости открытый и изобретений

Иногда отдельно выделяют четвертый тип фактографических методов прогнозирования. Это ассоциативные методы.

Ассоциативные методы прогнозирования – методы ассоциации, основанные на выявлении зависимости, развития природных объектов, и далее полученная ассоциативная модель переносится на объект прогнозирования.

Выделяют три методы в рамках ассоциативных методов прогнозирования:

• вероятностное моделирование;
• имитационное моделирование;
• историко-логическое моделирование.

Замечание 4

Экспертные методы прогнозирования основаны на информации, которая получена от экспертов – компетентных в определенных вопросах специалистов.

Различают групповые (метод мозговой атаки, сценариев, деловых игр, построения дерева целей и др.) и индивидуальные методы экспертных оценок (метод Дельфи, интервью, анкетирование).

3. Объективность прогнозирования в маркетинге

В современной экономической литературе под термином «прогнозирование» обычно понимается некоторый исследовательский процесс, в результате которого можно получить вероятностные данные о будущем состоянии прогнозируемого процесса или явления.

Существующие методы и способы прогнозирования, как известно, основаны на двух подходах: эвристическом и математическом.

Эвристический метод прежде всего базируется на использовании мнений специалистов (экспертов) в данной отрасли знаний и применяется в основном для прогнозирования неформализуемых процессов.

Математические методы используются в том случае, когда помимо вышесказанного возможно в той или иной степени формализовать прогнозируемый процесс и использовать тот или иной математический аппарат.

В современной практике вес более часто используют также комбинированный метод, который является синтезом эвристического и математического методов прогнозирования с целью объединения достоинств этих методов и, по возможности, исключения их недостатков. В основе единства эвристического и математическою методов прогнозирования лежит в самом общем смысле единый объект исследования.

Прогнозирующая система должна удовлетворять ряду необходимых требований. Естественным и наиболее важным требованием, которое к ней предъявляется, является обеспечение достаточной точности прогнозных результатов на ее выходе. Поскольку неопределенность будущего развития рынка в принципе неустранима, то более точной считается та прогнозирующая система, которая при прочих равных условиях даст меньшую область прогнозных значений.

Другим качеством прогнозирующей системы должна являться ее способность гибко реагировать на изменения, происходящие в объекте прогнозирования. Ошибки прогнозирования могут быть вызваны, во-первых, за счет неопределенности будущей ситуации и, во-вторых, изменениями в самом объекте прогнозирования.

Реализация всех перечисленных выше требований, предъявляемых к прогнозирующей системе, или другими словами, применение методов прогнозирования, обычно осуществляется в несколько этапов, среди которых можно выделить следующие наиболее важные:

Корректная постановка задачи, т. е. четкое понимание цели прогностического исследования, выбор прогнозируемых параметров, базисного периода и периода упреждения, наконец, оценка возможностей по созданию прогнозирующей системы (т. е. наличие людских и материальных ресурсов, технических средств, наличие и доступность нужной информации и т. д.), составление детального плана проведения исследований.

Тщательный качественный анализ прогнозируемого объекта. Определение основных закономерностей его поведения - выявление и познание основных причинно-следственных связей рассматриваемого процесса.

На этом этапе проводятся все необходимые мероприятия для получения конечных результатов применения тех или иных конкретных методов прогнозирования. Сюда входят выбор конкретного математического аппарата и типа математических моделей в случае использования математических методов для прогнозирования, а при применении эвристического метода - отбор наиболее представительных экспертов, проведение необходимых организационных мероприятий и т. д. Результатом этого этапа должны быть прогнозные оценки (количественные или качественные). Причем их может быть несколько вариантов.

Важное место в прогнозировании занимает завершающий этап - логический анализ полученных результатов, которые должны быть сопоставлены с результатом прогнозирования других подобных объектов, либо аналогичных прогнозов других авторов и другими методами. Логический анализ позволяет в некоторых случаях устанавливать несоответствие принятой для прогнозирования математической модели реальному объекту и таким образом является как бы обратной связью в прогнозирующей системе. Именно на этом этане проверяется непротиворечивость всех элементов системы и результатов прогнозирования на предыдущих этапах исследования, исследуются различные варианты развития прогнозируемого объекта, и строится дерево целей для осуществления выбранного варианта; выявляются возможности и время появления скачкообразных изменений в развитии процесса.

Несомненным достоинством эвристического прогнозирования является то, что он принципиально применим для прогнозирования любых процессов, независимо от их природы и уровня знаний о предмете исследования, а также наличия или отсутствия той или иной информации. Наибольший эффект эвристическое прогнозирование, как показывает опыт, даст при определении новых направлений развития и их возможностей.

Широко распространенным методом организации экспертных опросов в современной практике прогнозирования является метод Дельфи и его модификации. При этом придерживаются следующих основных правил:

опрос проводится в несколько туров;

ответы даются обязательно в форме количественных оценок;

после каждого тура проводится специальная статистическая обработка результатов и все опрашиваемые эксперты знакомятся с ответами других участников опроса;

от экспертов требуют обоснования их мнений, и эти обоснования доводятся до других участников опроса;

эксперты дают ответы независимо друг от друга. Как показывает опыт, применение метода Дельфи и его модификаций - достаточно трудоемкая и дорогостоящая операция и требует определенного времени. Поэтому в практике краткосрочного прогнозирования, в том числе и цен, этот метод практически не используется, хотя для целей получения средне- и долгосрочного прогноза он может быть весьма эффективен.

Эвристическое прогнозирование является, несомненно, необходимым и важным инструментом предвидения будущего, его роль особенно велика там, где применение других методов пока невозможно.

Производят и продают. Компания с высокой степенью централизации управления, как правило, создает в центре сильную плановую группу. В случае децентрализации разные компании по-разному организуют планирование маркетинга. Главное - найти личность, которая координировала бы огромный поток данных со всех рынков. Нужны блестящие личностные качества руководителя, возглавившего планирование маркетинга: ...

Должно позволять приспосабливаться к быстроменяющимся условиям. Планирование маркетинга имеет в этой связи особое значение. В условиях, когда сбыт становится наиболее узким местом, планирование маркетинга представляет основу для планирования других областей предприятия - снабжения, производства. Финансов. Процесс планирования маркетинга. Как и планирования в целом, включает 3 логические и...

Оценка его рыночной, финансовой эффективности, которые базируются, как правило, в рыночных условиях на маркетинговой направленности при разработке любых видов планов предприятия Таким образом, планирование маркетинга охватывает и опирается на все вышеперечисленные виды планов, помогает принять им маркетинговую ориентацию и направленность, функционально определяет наилучшие пути достижения планов...

Комплекса маркетинга (продукт, цена, распределение, стимулирование), в соответствии с принятыми стратегическими решениями. Такой план включает: название мероприятия; сроки выполнения; ответственного за исполнение мероприятия; стоимость мероприятия; ожидаемые результаты. 1.2. Планирование маркетинговых возможностей предприятия Анализ использования маркетинговых возможностей...

Российские реалии 90-х научили предпринимателей действовать ситуативно. В первую очередь преуспевали те, кто ничего не планировал, кто надеялся на удачу, кто жил сегодняшним днем, кто ориентировался на ситуацию и рынок. Те же, кто планировал, кто выстраивал долгосрочные планы, все время терпели неудачу.

Сейчас настали другие времена, в том числе и в интернет-маркетинге. Закончилось то время, когда Заказчики услуг заказывали поднятие тИЦ, Google PR, CTR и т.п. Сейчас все они хотят реальных результатов. Все чаще приходится слышать фразы: «Что я получу, если инвестирую в Интернет 100 000 руб.?», «Сколько у меня будет целевого трафика на сайте?», «Сколько мне нужно заплатить, чтобы у меня было Х продаж?» и т.п.

Для ответа на эти вопросы необходимо иметь стратегическое мышление - нам нужно прогнозировать результаты. Как спрогнозировать, сколько трафика придет на наш сайт через 6-12 месяцев, и пойдет речь в данной статье.

Шаг 1: Определяем маркетинговые метрики проекта (KPI)

Первое, с чего нужно начать построение прогноза - определить, что мы хотим получить в итоге, а именно:

• Максимальная стоимость продажи (сколько максимум можем потратить на привлечение покупателя с учетом жизненного цикла и перекрестных продаж);
• Максимальная стоимость посетителя (если нет статистики, можем взять средний показатель конверсии 0,5-2%);
• Минимальное количество продаж, чтобы выжить;
• Максимальное количество продаж, которые сможем обработать.

Шаг 2: Определяем общий объем возможного спроса в Интернет

Далее нам нужно понять потолочные значения интернет-трафика в нашей нише. Т.е. сколько всего в Интернет есть потенциальных посетителей, которые заинтересованы в нашей тематике. Для этого нам нужно выполнить ряд простых шагов:

• Составляем полное семантическое ядро;
• Анализируем количество запросов по необходимому региону;
• Перемножаем на CTR первой позиции.

Шаг 3: Определяем текущую долю поискового рынка Заказчика

На третьем шаге нам нужно определить, где мы находимся сейчас. Для этого необходимо выполнить ряд действий, а именно:

• Анализируем текущие позиции сайта;
• Выделяем существенные факторы (сезонность, тренды);
• Определяем текущую долю поискового трафика нашего проекта.

На последнем шаге нам нужно понять, куда наступать. Т.е. какую часть пирога мы можем откусить при имеющемся бюджете (с учетом ограничения темпов роста поискового трафика сверху - фильтры поисковых систем). На данном этапе нам нужно подготовить прогноз по минимальному варианту, т.е. если мы будем выполнять определенные пошаговые работы, направленные на рост позиций, и нам удастся вывести сайт хотя бы на позиции с 20 по 30 в поисковых систем, мы уже получим определенный прирост целевого трафика (в зависимости от CTR конкретной позиции).

Просчитав минимальный вариант, нам не представится сложным просчитать 2 других варианта, а именно оптимальный и максимальный. Оптимальный вариант - это тот, по которому мы, скорее всего, пойдем, имея предыдущий опыт работы с соответствующими проектами. Максимальный - если основные усилия бросим именно на данного клиента (в зависимости от поставленных на первом шаге KPI, т.к. возможно, он физически столько не отработает).

На основании данных по прогнозу трафика, а также ориентируясь на пожелания клиента, уже можно будет сделать прогноз заказов и продаж. Если клиенту нужен резкий рост заказов, помимо работы над привлечением дополнительного целевого трафика, мы можем также отработать задачи по превращению посетителей в покупателей, т.е. другими словами, работать на рост конверсии сайта, например, внедрить персонализацию сайта, добавить товарные рекомендации, оптимизировать воронку продаж и т.п. Основываясь на предыдущем опыте работы с каждым из инструментов повышения конверсий, можно прикинуть, насколько возрастет уровень конверсии, если мы будем применять тот или иной инструмент, что позволит нам уже составить прогноз по продажам.

Приведу лишь практический кейс, который наглядно это демонстрирует:

Примечание: Прогноз разрабатывался в июле-августе 2013 года:

Из прогноза видно, что при работе по минимальному варианту уровень дохода (снимая данные о доходе с Google Analytics) к январю 2014 года должен составить 6,5 млн. рублей. По максимальному варианту, который мы прогнозировали в июле - около 8 млн.рублей.

Однако примерно в сентябре 2013 года Заказчик попросил нас ускорить темп и помимо основных инструментов, которые мы планировали использовать, внедрить еще дополнительные современные инструменты, например, персонализацию.

Это привело к тому, что рост пошел выше максимального варианта и составил 53,51%.

Данный кейс был приведен для интернет-магазина, где очень легко просчитать доход (взять его из графы Google Analytics, а если есть офлайн заказы, то из Universal Analytics), однако, такие же расчеты можно делать и для корпоративных сайтов за той лишь разницей, что вместо транзакции в качестве цели брать факт заполнения контактной формы, либо звонка в офис.

Алексей Яковлев,

руководитель комплексного интернет-агентства SEM Complex

P . S . Буду рад ответить на любые вопросы по статье в комментариях к ней, либо очно на конференции « ConversionConf 2014: трафик, конверсии, продажи », которая состоится 05 марта 2014 года в Москве. Для читателей интернет-издания сайт предоставляется скидка 15% на участие в конференции при вводе промо-кода «CONVERSIONCONF14_SEONEWS» .

Практическое задание

1. Понятие экономического прогнозирования

Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Прогнозирование имеет две стороны или плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную); предуказательную (предписательную). Предсказание означает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание означает решение этих проблем, путем использования информации о будущем в целенаправленной деятельности.

Таким образом, в прогнозировании различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий.

Экономическое прогнозирование имеет своим объектом процесс конкретного расширенного воспроизводства во всем его многообразии. Предметом экономического прогнозирования является познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.

В основе экономического прогнозирования лежит предположение о том, что будущее состояние экономики в значительной мере предопределяется ее прошлым и настоящим состояниями. Будущее несет в себе и элементы неопределенности. Это объясняется следующими моментами:

Наличием не одного, а множества вариантов возможного развития;

Действие экономических законов в будущем зависит не только от прошлого и настоящего состояний экономики, но и от управленческих решений, которые еще только должны быть приняты и реализованы;

Неполнота степени познания экономических законов, дефицит и недостаточная надежность информации.

Единство определенности (детерминированности) и неопределенности будущего – решающая предпосылка экономического прогнозирования. Если бы будущее было полностью определенным, то тогда бы не было потребности в прогнозировании. При неопределенности будущего сама возможность экономического прогнозирования исключается.

Важную роль в развитии экономического прогнозирования играет прикладная научная дисциплина прогностика и ее составная часть – экономическая прогностика.

Прогнозирование следует рассматривать в комплексе с более широким понятием – предвидением, которое дает опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления. Различают три формы научного предвидения: гипотезу, прогноз и план.

Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне общей теории. На уровне гипотезы дается качественная характеристика исследуемых объектов, выражающая общие закономерности их поведения.

Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую качественную и количественную определенность и отличается большей достоверностью.

В зависимости от объектов прогнозирования принято разделять прогнозы на научно-технические, экономические, социальные, военно-политические и т.д. Такая классификация носит условный характер, т.к. между этими прогнозами, как правило, существует множество прямых и обратных связей.

Выделяют следующие виды экономических прогнозов:

1. По масштабности объекта прогнозирования:

Глобальные,

Макропрогнозы,

Межотраслевые и межрегиональные прогнозы,

Региональные прогнозы,

Прогнозы развития народнохозяйственных комплексов,

Отраслевые прогнозы,

Микропрогнозы.

2. По времени утверждения:

Долгосрочные прогнозы,

Среднесрочные прогнозы,

Краткосрочные прогнозы,

Оперативные прогнозы.

3. По цели прогнозирования:

Поисковые,

Нормативыне.

4. По времени упреждения экономические прогнозы делятся на:

Оперативные (с периодом упреждения до одного месяца),

Краткосрочные (период упреждения- от одного, нескольких месяцев до года),

Среднесрочные (период упреждения более 1 года, но не превышает 5 лет),

Долгосрочные (с периодом упреждения более 5 лет).

Прогнозирование экономических явлений и процессов включает в себя следующие этапы:

1. постановка задачи и сбор необходимой информации;

2. первичная обработка исходных данных;

3. определение круга возможных моделей прогнозирования;

4. оценка параметров моделей;

5. исследование качества выбранных моделей, адекватности их реальному процессу. Выбор лучшей из моделей;

6. построение прогноза;

Таким образом, задача экономического прогнозирования состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования экономики, опираясь на составленный прогноз.

2. Методы индивидуального экспертного прогнозирования

Дадим определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это:

1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни;

2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это:

1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления;

2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике;

3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методика - это:

1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо;

2) учение о методах преподавания той или иной науки.

Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология - это:

1) учение о методе;

2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). На рисунке 2.1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах

Рисунок 2.1. Классификация методов прогнозирования

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

По количеству привлеченных экспертов;

По наличию аналитической обработки данных экспертизы (таблица 2.1).

Таблица 2.1. Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
	без аналитической обработки			с аналитической обработкой
Индивидуальная	Интервью	Экспертные	Генерация идей	Построение сценария	Метод “дерева целей”	Матричный метод	Морфоло-гический анализ
Коллективная	Метод “мозгового штурма”			Метод коллективных экспертных оценок			Метод “Дельфи

Центральным этапом экспертного прогнозирования является проведение опроса экспертов. В зависимости от целей и задач экспертизы, существа и сложности анализируемой проблемы, времени, отведенного на опрос и экспертизу в целом, и допустимой их стоимости, а также от подбора участвующих в ней специалистов, выбирается метод опроса:

Индивидуальный или

Групповой (коллективный);

Личный (очный) или

Заочный (путем пересылки анкет);

Устный или

Письменный;

Открытый или

Скрытый.

Метод индивидуальной экспертной оценки – метод прогнозирования, основанный на использовании в качестве источника информации оценки одного эксперта.

Индивидуальный опрос позволяет максимально использовать способности и знания каждого специалиста. В отличие от индивидуального при групповом опросе специалисты могут обмениваться мнениями, учесть упущенное каждым из них, скорректировать свою оценку. Обмен мнениями является обычно стимулирующим началом в выдвижении и творческой разработке новых идей. В то же время недостатки такого опроса состоят в сильном влиянии авторитетов на мнения большинства участников экспертизы, в трудности публичного отказа от своей точки зрения и в ряде других факторов психофизиологической совместимости.

Из сказанного видно, что методы индивидуального опроса предъявляют более высокие требования к эксперту по сравнению с групповым опросом, при котором ошибочные мнения и суждения отдельных экспертов могут быть “поправлены” при выведении общей оценки всей группой.

Среди методов индивидуального экспертного прогнозирования следует выделить метод интервью, аналитические экспертные оценки (например, в виде докладной записки), морфологический анализ и др., хотя некоторые из них, например, метод генерации идей, экспертных оценок и другие могут применяться и в коллективном варианте.

Рассмотрим более подробно некоторые индивидуальные методы экспертных оценок.

Метод интервью предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с экспертом-прогнозистом о будущем состоянии предприятия и его среды. Этот метод требует от эксперта умения быстро, фактически экспромтом, давать качественные советы на поставленные вопросы.

Одновременно может проводиться опрос нескольких экспертов, однако в этом случае есть опасность потери самостоятельности экспертов и, кроме того, интервью грозит превратиться в дискуссию

Метод интервью по своей сути (но не по форме) очень схож с методом очного анкетирования. Анкетирование заключается в предъявлении эксперту опросного листа-анкеты, на которую он должен дать ответ в письменной форме (в то время как интервьюирование предполагает устный ответ эксперта интервьюеру). Анкетирование может быть и заочным, когда нет непосредственного контакта эксперта с организатором прогнозной деятельности.

Аналитический метод предусматривает тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Эксперт может использовать всю необходимую ему информацию об объекте прогноза. Свои выводы он оформляет в виде докладной записки. Основное преимущество этого метода - возможность максимального использования индивидуальных способностей эксперта. Однако он мало пригоден для прогнозирования сложных систем и выработки стратегии из-за ограниченности знаний одного специалиста-эксперта в смежных областях знаний.

Метод составления сценариев - наиболее популярный за последние десятилетия метод экспертных оценок. Термин “сценарий” впервые был употреблен в 1960 г. футурологом Х. Каном при разработке картин будущего, необходимых для решения стратегических вопросов в военной области.

Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Для прогноза ситуации, как правило, характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний - наиболее вероятный, ожидаемый.

Составление сценария, как правило, включат в себя несколько этапов:

1) структурирование и формулировка вопроса. Вопрос, выбранный для анализа, должен быть определен настолько точно, насколько это возможно.

На данном этапе должна быть собрана и проанализирована базовая информация. Поставленная задача должна быть согласована со всеми участниками проекта. Необходимо осветить структурные характеристики и внутренние проблемы проекта;

2) определение и группировка сфер влияния. Для осуществления данного этапа необходимо выделить критические среды бизнеса и оценить их влияние на будущее предприятия;

3) установление показателей будущего развития критически важных факторов среды предприятия. После того как основные сферы влияния обозначены, необходимо определить их возможное состояние в будущем исходя из намеченных предприятием целей. Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.

Для сфер, развитие которых может включать несколько вариантов, будущее состояние должно быть описано при помощи нескольких альтернативных показателей (например, предприятие устраивает, чтобы численность населения увеличилась на 2,3 или 5%);

4) формирование и отбор согласующихся наборов предположений. Если на предыдущем этапе предприятие определило будущее состояние среды и ее влияние на предприятие исходя из собственных целей, то на данном этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.

Сценарий в готовом виде должен быть подвергнут анализу. На основании анализа информации, признанной пригодной для предстоящего прогноза, формулируются цели, определяются критерии, рассматриваются альтернативные решения.

Задача 1

Спрогнозировать емкость рынка компьютеров и его сегментную структуру, имея следующие данные:

Факторы емкости рынка

Регион	Число домохозяйств (семей)	Среднедушевое потребление в базисном периоде, ед. / семью	Коэффициент эластичности, %		Наличие товаров у потребителей, ед.	Износ (в процентах от наличия)		Натуральное потребление (в процентах к общему)
			От цен	От дохода		физический	моральный
Минская область	3000	0,2	-0,8	+1,1	125	5	50	50
Гродненская область	1800	0,1	-1,5	+2,0	45	8	72	20
Гомельская область	3120	0,2	-2,0	+2,5	61	10	35	30
Брестская область	2100	0,7	-3,0	+1,8	90	7	10	27
Витебская область	2890	0,5	-2,3	+1,9	140	13	6	50
Могилевская область	3500	0,9	-1,7	+1,8	200	17	13	28

Согласно прогнозу доходы населения (в расчете на одну семью) могут вырасти на 15%. Предполагается, что цены в Минской области вырастут на 23%, в Гомельской области - на 15%, в Гродненской области - на 19%, в Брестской области - на 20%, в Витебской области – на 24% и Могилевской областях - на 25%.

Пересчет базисного потребления в текущее:

Минская область:

0,2 – (0,2 . 0,23 . 0,008) + (0,2 . 0,15 . 0,011) = 0,199962 ед./семью.

Гродненская область:

0,1 – (0,1 . 0,19 . 0,015) + (0,1 . 0,15 . 0,02) = 0,100015 ед./семью.

Гомельская область:

0,2 – (0,2 . 0,15 . 0,02) + (0,2 . 0,15 . 0,025) = 0,20015 ед./семью.

Брестская область:

0,7 – (0,7 . 0,20 . 0,03) + (0,7 . 0,15 . 0,018) = 0,69769 ед./семью.

Витебская область:

0,5 – (0,5 . 0,24 . 0,023) + (0,5 . 0,15 . 0,019) = 0,498665 ед./семью.

Могилевская область:

0,9 – (0,9 . 0,25 . 0,017) + (0,9 . 0,15 . 0,018) = 0,898605 ед./семью.

Полный расчет: Минская область:

(3000 . 0,199962) – 125 + (125 . 0,05 + 125 . 0,5) – (3000 . 0,199962 . 0,5) = 243,693 ≈ 244 ед.

Гродненская область:

(1800 . 0,100015) – 45 + (45 . 0,08 + 45 х 0,72) – (1800 . 0,100015 . 0,20) = 135,0216 ≈ 135 ед.

Гомельская область:

(3120 . 0,20015) – 61 + (61 . 0,1 + 61 . 0,35) – (3120 . 0,20015 . 0,3) = 403,5776 ≈ 404 ед.

Брестская область:

(2100 . 0,69769) – 90 + (90 . 0,07 + 90 . 0,1) – (2100 . 0,69769 . 0,27) = 994,85877 ≈ 995 ед.

Витебская область:

(2890 . 0,498665) – 140 + (140 . 0,13 + 140 . 0,06) – (2890 . 0,498665 . 0,5) = 605,770925 ≈ 606 ед.

Могилевская область:

(3500 . 0,898605) – 200 + (200 . 0,17 + 200 . 0,13) – (3500 . 0,898605 . 0,28) = 2124,4846 ≈ 2124 ед.

Общая емкость рынка находится суммированием емкости сегментов:

Е = 244 + 135 + 404 + 995 + 606 + 2124 = 4508 ед.

Структура рынка:

Минская область: 244 / 4508 . 100% = 5,4 %.

Гродненская область: 135 / 4508 . 100% = 3,0 %.

Гомельская область: 404 / 4508 . 100% = 9,0 %.

Брестская область: 995 / 4508 . 100% = 22,1 %.

Витебская область: 606 / 4508 . 100% = 13,4 %.

Могилевская область: 2124 / 4508 . 100% = 47,1 %.

Задача 2

Спрогнозировать объем продаж тракторов в 2003 году методом экспоненциального сглаживания, используя следующие данные:

Динамика объемов продаж колбасных изделий, шт.

Квартал	1997	1998	1999	2000	2001	2002	Константа сглаживания
I	1234	1243	1171	1235	1260	1261	0,2
II	1271	1283	1273	1279	1279	1281	0,1
III	1200	1250	1300	1360	1410	1420	0,5
IV	1271	1234	1280	1294	1278	1296	0,4

Чтобы предсказать продажи тракторов в 2003 году, нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды.

Сглаженная оценка за 2 кв. 1997 года:

Q (II) 1997 = 0,1 . 1271 + 0,9 . 1234 = 1237,7.

Здесь в качестве сглаженной оценки за предыдущий период взяты данные за I кв. 1997 года (1234 шт.), поскольку сглаженные данные за этот период не могут быть рассчитаны.

Аналогично рассчитываем:

Q (III) 1997 = 0,5 . 1200 + 0,5 . 1237,7 = 1218,85.

Q (IV) 1997 = 0,4 . 1271 + 0,6 . 1218,85 = 1239,71.

Q (I) 1998 = 0,2 . 1243 + 0,8 . 1239,71 = 1240,368.

Q (II) 1998 = 0,1 . 1283 + 0,9 . 1240,368 = 1244,6312.

Q (III) 1998 = 0,5 . 1250 + 0,5 . 1244,6312 = 1247,3156.

Q (IV) 1998 = 0,4 . 1234 + 0,6 . 1247,3156 = 1241,98936.

Q (I) 1999 = 0,2 . 1171 + 0,8 . 1241,98936 = 1227,791488.

Q (II) 1999 = 0,1 . 1273 + 0,9 . 1227,791488 = 1232,312339.

Q (III) 1999 = 0,5 . 1300 + 0,5 . 1232,312339 = 1266,15617.

Q (IV) 1999 = 0,4 . 1280 + 0,6 . 1266,15617 = 1271,693702.

Q (I) 2000 = 0,2 . 1235 + 0,8 . 1271,693702 = 1264,354961.

Q (II) 2000 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1264,354961 = 1265,819465.

Q (III) 2000 = 0,5 . 1360 + 0,5 . 1265,819465 = 1312,909733.

Q (IV) 2000 = 0,4 . 1294 + 0,6 . 1312,909733 = 1305,34584.

Q (I) 2001 = 0,2 . 1260 + 0,8 . 1305,34584 = 1296,276672.

Q (II) 2001 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1296,276672 = 1294,549004.

Q (III) 2001 = 0,5 . 1410 + 0,5 . 1294,549004 = 1352,274502.

Q (IV) 2001 = 0,4 . 1278 + 0,6 . 1352,274502 = 1322,564701.

Q (I) 2002 = 0,2 . 1261 + 0,8 . 1322,564701 = 1310,251761.

Q (II) 2002 = 0,1 . 1281 + 0,9 . 1310,251761 = 1307,326585.

Q (III) 2002 = 0,5 . 1420 + 0,5 . 1307,326585 = 1363,663292.

Q (IV) 2002 = 0,4 . 1296 + 0,6 . 1363,663292 = 1336,597975.

Таким образом, прогноз на 2003:

Е(Q 2003) = Q 2002 = 1310,251761 + 1307,326585 + 1363,663292 +

1336,597975 = 5317,839568 ≈ 5318 шт.

Практическое задание

Динамика цен по месяцам:

01	02	03	04	05	06	07	08	09	10	11	12
776	664	756	730	739	669	728	726	705	653	647	788

Исходные данные о динамике цен представим графически:

Таким образом, в динамике цен наметилась общая тенденция к их снижению. Однако в последнем месяце наблюдается рост цен. Зависимость цен от месяца близка к линейной.

С помощью программы REG 45 спрогнозируем цену на 13 месяц:

№ наблюден.	Х	Y	YR	Y - YR
1	1	776	731,37	44,628
2	2	664	728,41	-64,410
3	3	756	725,45	30,551
4	4	730	722,49	7,513
5	5	739	719,53	19,474
6	6	669	716,56	-47,564
7	7	728	713,60	14,397
8	8	726	710,64	15,359
9	9	705	707,68	-2,679
10	10	653	704,72	-51,718
11	11	647	701,76	-54,756
12	12	788	698,79	89,205
ПРОГНОЗ	13		695,83	48,839
NF =	1		744,673	646,994

	ПАРАМЕТРЫ УРАВНЕНИЙ РЕГРЕССИИ
Функция	NF	Ao	A1	R	So	KA	Rotn
	1	734,333	-2,962	-0,224	48,839	0,052	0,224
	2	0,001	0,000	0,239	48,899	0,052	0,218
	3	699,613	59,823	0,330	47,306	0,052	0,330
	4	0,000	0,001	0,988	47,744	0,054	0,303
	5	733,889	-0,002	-0,231	48,845	0,052	0,223
1/(Ao+E(-x))	6	0,001	0,000	-0,298	47,584	0,053	0,313
	7	744,424	-0,025	-0,286	48,031	0,052	0,285
	8	745,085	-18,012	-0,285	48,029	0,052	0,285
	9	159313,678	217,213	0,239	48,899	0,052	0,218
	10	6,974E+02	-7,993E-02	-0,319	47,336	0,052	0,328
	11	705,943	0,036	0,349	47,780	0,050	0,301
	12	723,641	-0,158	-0,159	49,467	0,053	0,159

Для прогноза выберем функцию №4: X/(Ao+A 1 X), т.к.

1) Коэффициент линейной корреляции (R):

R = -0,988. При R >= |0.7| высокая линейная связь между факторами.

2) Коэффициент аппроксимации (КА) минимальный.

0,05<0,054 <0,1 – хорошая степень приближения.

3) Отношение Sост/Yср = 0,06, т.е не превышает 0,1. Т.е. можно говорить об удовлетворительном качестве подбора функции.

Прогноз цены на 13 месяц с помощью функции №12.

№ наблюден.	Х	Y	YR	Y - YR
1				33,322
2	2	664	720,77	-56,771
3	3	756	713,75	42,247
4	4	730	710,29	19,705
5	5	739	708,24	30,764
6	6	669	706,87	-37,870
7	7	728	705,90	22,102
8	8	726	705,17	20,830
9	9	705	704,61	0,395
10	10	653	704,15	-51,154
11	11	647	703,79	-56,785
12	12	788	703,48	84,522
ПРОГНОЗ	13		703,22	47,744
NF =	4		750,962	655,475

Графическое представление прогнозирования:

Доверительный интервал прогноза:

ДИ

для Р = 0,795:

С вероятностью осуществления прогноза Р = 0,795, доверительный интервал равен:

ДИ =

Таким образом, точечный прогноз цены 703,22, интервальный прогноз .

Список использованных источников

1. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие. М.: Издат.дом «Дашков и К 0 », 2000. 308 с.

Анализа, развитие статистических методик и технологические достижения, составление достоверных прогнозов остается достаточно сложной задачей. Кроме того, прогнозирование сегмента автомобильного рынка на примере московского региона осложняется тем, что рынок достаточно молодой и зависит от множества параметров. Практические примеры показывают, что точность прогнозов влияет не только на конкретного...