Прогнозирование маркетинговых исследований - файл n1.docx

Прогнозирование маркетинговых исследований
Скачать все файлы (32.3 kb.)

Доступные файлы (1):
n1.docx33kb.31.03.2014 08:16скачать

n1.docx

Северо-Западный государственный

заочный технический университет


Институт ИУП и ИП

Контрольная работа

На тему «Прогнозирование в маркетинговых исследованиях»

по дисциплине «Маркетинговые исследования».

Выполнила:

Студентка 5 курса

Форма обучения: заочная

группы ЮЗКНО

Факультет ИУП и ИП

Специальность 080507.65

Шифр 7703031066

Головнева Е.Е.

Руководитель: Волков В.Ф.

2011 г.

Содержание:

Введение………………………………………………………………..……..3

  1. Общая характеристика методов прогнозирования…………….…….4

  2. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики………………………………………………………...……10

Заключение……………………………………………………………………15

Список литературы……………………………………………………………16

Введение.

В последние годы в связи с развитием в нашей стране рыночных отношений, расширением возможностей внешнеэкономической деятельности значительно возрос интерес к маркетингу как к концепции рыночного управления.

Предварительно решив ряд организационных вопросов по созданию подразделения маркетинга, руководство предприятия начинает практическую деятельность в области маркетинга, которая включает анализ, планирование, реализацию и контроль за деятельностью по выявлению и удовлетворению запросов потребителей для достижения целей предприятия.

Маркетинговый анализ предполагает определение и оценку рынков предприятия и внешней среды маркетинга с целью выявления привлекательных возможностей, обнаружения трудностей и слабых мест в работе предприятия. Эффективный маркетинговый анализ является необходимым условием разработки планов маркетинга, но он также выполняется в процессе их реализации и контроля. Информация, необходимая для маркетингового анализа, собирается в результате проведения маркетинговых исследований, которым в основном и посвящена данная книга.

Наиболее часто при проведении маркетинговых исследований используются различные методы сбора информации от потребителей и от отдельных экспертов (специалистов производственных предприятий, тортовых организаций и т.п.). Существенную роль при обработке собранной информации и получении прогнозных оценок играют методы математической статистики, краткое рассмотрение которых под углом зрения их практического применения в маркетинговых исследованиях проведено в соответствующих разделах книги.

  1. Общая характеристика методов прогнозирования.


Проблема прогнозирования, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней среды, за последнее десятилетие стала особенно сложной. С учетом этих трудностей и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены заговорить о тщетности прогнозирования. На самом деле прогнозирование — это обязанность, которую в явной или неявной форме неизбежно должны выполнять все фирмы.

Помимо получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для фирмы это приведет. Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения. Этот эффект достигается даже тогда, когда план невыполнен в связи с тем, что некоторые гипотезы, положенные в основу прогнозного сценария, не материализовались.

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические, при применении которых преобладают объективные начала, к числу которых относятся статистические методы.

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы, рассмотренные ранее. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

Так, при прогнозировании спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистрибьюторы, консультанты по маркетингу и т.д.

При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.

Если при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется- экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Определение системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления — исходная точка экономико-математического моделирования.

Каждый из рассмотренных возможных методов прогнозирования обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании. Они сильно упрощают реальные процессы, чтобы можно было рассчитывать на получение с их помощью результатов, выходящих за рамки представлений сегодняшнего дня. Практически невозможно отразить в моделях долгосрочного прогнозирования структурные сдвиги, постоянно происходящие в изменяющемся мире.

На самом деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система должна обеспечивать возможность использования любого из этих методов.

Примером сложной задачи прогнозирования, которая не решается с помощью какого-то одного метода, является прогнозирование объема продаж нового товара. При проведении маркетинговых исследований оцениваются объемы продаж нового товара в течение первых лет (скажем, трех) после выпуска. Для этой цели могут быть применены экспертные методы, методы опросов, проведение продаж на контрольном рынке.

Экспертные оценки, сформулированные специалистами по маркетингу, базируются на сведениях, собранных на стадии предварительного анализа и учитывающих данные о продажах конкурентов, размере потенциального рынка, общем спросе, долях продуктов различных марок на рынке, доступности сбытовых сетей и др.

Недостающая информация собирается путем прямых опросов потенциальных пользователей, торговцев, поставщиков и, если это возможно, конкурентов.

Проверка рынка, или контрольная продажа, в ходе которой наблюдается реальное рыночное поведение покупателей, позволяет оценить уровень пробных и повторных закупок и объем потенциальных продаж нового товара. Можно также провести пробные продажи по месту жительства или эксперименты в специальных лабораториях-магазинах.

Данные методы обычно применяются совместно. Используя любой из перечисленных или какой-либо иной подход, служба маркетинга должна установить перспективный объем продаж нового товара, на основе которого разрабатываются стратегии запуска товара.

Ясно, что в условиях турбулентной внешней среды интуиция и воображение способны стать важными инструментами восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факторы. С другой стороны, понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих двух подходов.

Метод сценариев — это хорошее средство для организации взаимодействия количественного и качественного подходов, для интегрирования рассмотренных прогнозных методов. Сценарий — это динамическая модель будущего, в которой шаг за шагом описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии представляются ключевые причинные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указываются способы, которыми эти факторы могут повлиять, скажем, на первичный спрос.

Обычно составляется несколько альтернативных вариантов сценария, реализация которых возможна при различных допущениях (о политической, правовой и экономической обстановке, о положении в данной отрасли, о новых возможностях и проблемах данной фирмы и т.п.). Следовательно, сценарий — это характеристика будущего в духе изыскательского прогнозирования, а не определение одного желательного состояния или «точечная оценка» того, что произойдет в будущем.

Один, наиболее вероятный, вариант сценария обычно рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются текущие решения. Другие, рассматриваемые в качестве альтернативных, «запускаются» в реализацию в том случае, если реальность в большей мере начинает соответствовать их содержанию, а не базовому варианту сценария.

Написание сценариев обычно совершается в явно выраженных временных координатах. Вначале метод написания сценариев использовался для выявления возможных военных и дипломатических кризисов. Затем он стал применяться в стратегическом корпоративном планировании, а потом и как интеграционный механизм прогнозирования отдельных социально-экономических процессов, в том числе рыночных.

Сценарии являются одним из наиболее эффективных средств ослабления традиционного мышления; сценарий заставляет «погрузиться» в незнакомый и быстро меняющийся мир настоящего и будущего, раскрывая возможности, в которых фокусируется его развитие.

Сценарий заставляет исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, изолированно используя отдельные методы прогнозирования.

Сценарий, следовательно, отличается от прогноза. Прогноз — это суждение, которое стремится «предсказать» специфическую ситуацию и должно быть принято или отвергнуто на базе его достоинств и недостатков. Сценарий же является инструментом, который используется для определения, какие виды прогнозов должны быть разработаны, чтобы будущая ситуация была описана полно, с учетом всех главных факторов.

Сценарий заставляет размышлять и обеспечивает:

— лучшее понимание рыночной ситуации и ее эволюции в прошлом, настоящем и будущем;

— оценку потенциальных угроз для фирмы;

— выявление благоприятных возможностей для фирмы;

— выявление возможных, наиболее целесообразных направлений деятельности фирмы;

— повышение уровня адаптированности фирмы к изменениям внешней среды.

Таким образом, метод сценариев позволяет повысить способность к предвидению и развить гибкость и адаптивность фирмы к переменам. Этот метод, который исходит из убеждения о том, что будущее никогда не может быть полностью измерено и управляемо, обладает, с точки зрения управления, рядом важных достоинств:

1. Прежде всего, он заостряет внимание фирмы на неопределенности, которая характеризует любую рыночную ситуацию: управление в турбулентной среде подразумевает способность предвидеть эволюция этой среды.

2. Метод сценариев облегчает интеграцию данных, полученных разными методами, качественными или количественными.

3. Реализация этого метода вносит в управление дополнительную гибкость и способствует разработке альтернативных планов и системы быстрого реагирования на изменения внешней среды.

Наиболее широко в прогнозировании, как и в целом при проведении маркетинговых исследований, из математических методов используются статистические методы.

  1. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики.


Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

В первом случае в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения — конечно, на срок, не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности расчетной временной базы.

Во втором случае строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь место, и характер их влияния на изучаемый параметр.

Данные модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях.

Возникает вопрос: как еще до наступления будущего оценить точность прогнозных оценок? Для этого обычно расчеты по выбранной прогнозной модели сравнивают с данными, полученными в прошлом, и для каждого момента времени определяют различие оценок. Затем определяется средняя разность оценок, скажем, среднее квадратическое отклонение. По его величине определяется прогнозная точность модели.

При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии.

При использовании уравнения регрессии в целях прогнозирования надо иметь в виду, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условий допустимости такого переноса (экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект исследования и возможности его развития в будущем.

Ограничением прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится «внешняя среда» протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение.

Следует соблюдать еще одно ограничение: нельзя подставлять значения факторного признака, существенно отличающиеся от входящих в базисную информацию, по которой вычислено уравнение регрессии. При качественно иных уровнях фактора, если они даже возможны в принципе, были бы иными параметры уравнения. Можно рекомендовать при определении значений факторов не выходить за пределы трети размаха вариации как за минимальное, так и за максимальное значения признака-фактора, имеющиеся в исходной информации.

Прогноз, полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала. Необходимо сопроводить его значение средней ошибкой прогноза или доверительным интервалом прогноза, в который с достаточно большой вероятностью попадают прогнозные оценки. Средняя ошибка является мерой точности прогноза на основе уравнения регрессии.

Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Однако регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.

Многофакторная система требует уже не одного, а множества показателей тесноты линейных связей, имеющих разный смысл и применение. Основой измерения связей является матрица парных коэффициентов корреляции.

На основе этой матрицы можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой. Хотя показатели матрицы относятся к парным связям, все же матрицу можно использовать для предварительного отбора факторов для включения в уравнение регрессии. Не рекомендуется включать в уравнение факторы, слабо связанные с результативным признаком, но тесно связанные (коллинеарные) с другими факторами (по условию факторные признаки в уравнении множественной корреляции не должны быть связаны друг с другом). Совершенно недопустимо включать в анализ факторы, функционально связанные друг с другом, т.е. с коэффициентом корреляции, равным единице.Поскольку независимые переменные имеют различные размерности, проводить их сравнение прямым образом нельзя.

Обычно в данном случае поступают следующим образом. Делят каждую разницу между независимой переменной и ее средней на среднее квадратическое отклонение для этой независимой переменной. Далее возможно прямое сравнение полученных величин (коэффициентов). Чем больше абсолютная величина коэффициентов, тем большей относительной важностью, влиянием на результирующий прогнозируемый показатель обладают переменные величины, которые характеризуют данные коэффициенты.

Многие данные маркетинговых исследований представляются для различных интервалов времени, например на ежегодной, ежемесячной и другой основе. Такие данные называются временными рядами. Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей изменения данных: трендов, цикличности и сезонности.

Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметра тренда.

Необходимо определить прогнозную оценку объема продаж на восемнадцатый год.

Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность). Такие явления, как правило, не являются предметом исследования маркетологов, которых обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.

Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они и являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.

Временные ряды помимо простой экстраполяции могут использоваться также в целях более глубокого прогнозного анализа, например объема продаж. Целью анализа в данном случае являются разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярности эволюции факторов внешней среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на пять компонент:

— структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом товара на исследуемом рынке;

— циклическая компонента, соответствующая колебаниям относительно долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;

— сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами (климат, социально— психологические факторы, структура нерабочих дней и т.д.);

— маркетинговая компонента, связанная с действиями по продвижению товара, временными снижениями цен и т.п.;

— случайная компонента, отражающая совокупное действие плохо изученных процессов, непредставимых в количественной форме.

Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста продаж, конъюнктурных флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах (демонстрации, мероприятия по стимулированию сбыта и т.п.). Затем эти параметры используют для составления прогноза.

Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни.
Заключение.
Маркетинговый анализ предполагает определение и оценку рынков предприятия и внешней среды маркетинга с целью выявления привлекательных возможностей, обнаружения трудностей и слабых мест в работе предприятия. Эффективный маркетинговый анализ является необходимым условием разработки планов маркетинга, но он также выполняется в процессе их реализации и контроля. Информация, необходимая для маркетингового анализа, собирается в результате проведения маркетинговых исследований, которым в основном и посвящена данная книга.

Мы выяснили, что наиболее часто при проведении маркетинговых исследований используются различные методы сбора информации от потребителей и от отдельных экспертов (специалистов производственных предприятий, тортовых организаций и т.п.). Существенную роль при обработке собранной информации и получении прогнозных оценок играют методы математической статистики.


Список литературы:

  1. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Издательство «Финпресс», 1998. — 416 с.
Учебный текст
© perviydoc.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации