СодержаниеСОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПОДХОДОВ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ЕМКОСТИ РЫНКА 5
2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЕМКОСТИ РЫНКА НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ 11
3 ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ЕМКОСТИ РЫНКА 14
4 МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БУДУЩЕГО СПРОСА НА СЕЗОННУЮ И НЕСЕЗОННУЮ ПРОДУКЦИЮ 16
5 ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА 19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
ЛИТЕРАТУРА 25
ВВЕДЕНИЕ
Изучение и прогнозирование спроса на продукцию фирмы является одной из основных функций маркетинговых исследований. Решение задач оценки спроса производятся в пространстве и во времени. Пространство определяется территорией исследуемого рынка: это может быть страна в целом, какая-либо ее часть, регион, область, район и т. д. Во времени происходит развитие спроса от зарождения до вымирания.
Прогноз служит основой создания маркетинговой программы и производственного плана. Его цель — дать наиболее вероятные альтернативные пути развития исследуемого рынка при заданном уровне знаний и закладываемых предпосылках. Следовательно, прогнозирование спроса представляет собой исследование будуще¬го (возможного) спроса на товары (услуги) в целях обоснования инвестиций, а так же производственных планов.
Принципиальная возможность составления прогноза конъюнктуры товарного рынка как в целом, так и отдельных его частей определяется характером природы причинно-следственных связей в развитии экономических явлений. Задача про¬гнозирования состоит в том, чтобы на базе настоящего с учетом прошлого, иссле¬дуя действующие тенденции, дать наиболее вероятную картину развития данного явления на перспективу. Прогнозные решения находятся в области допустимых решений из множества возможных.
Спрос отражает потребности общества и складывается из производственного и личного потребления. При этом производственное потребление, например, энерго¬ресурсов, сырья, оборудования, является актом производства, что практически означает идентичность производства и потребления. Личное потребление выступа¬ет в форме удовлетворения потребностей людей и может не совпадать с объемом производимых потребительских товаров. Определение величины спроса входит в задачи исследователей рынка, которые должны определить, какое количество това¬ров может быть реализовано в такой-то период времени.
Спрос — сложное социально-экономическое явление, которое складывается и развивается в определенных условиях под влиянием различных по своей природе взаимосвязанных факторов.
Спрос может изучаться и прогнозироваться на различных уровнях агрегирова¬ния в зависимости от поставленной задачи. При этом следует тщательно отбирать факторы, оказывающие наибольшее влияние на сущность явления. К сожалению, не существует единой методики оценки наиболее существенных факторов, влияющих на спрос продукции. Это указывает на актуальность проблемы исследования спроса и необходимость разработки методик прогнозирования спроса с использованием современных методов моделирования.
Прогнозирование спроса или другого по определению есть взгляд в будущее, поэтому оно никогда не будет абсолютно точным. То есть разрабатывать систему нужно таким образом, чтобы она не полностью зависела от точности прогнозирования спроса, а была гибкой и могла адекватно реагировать на те или иные изменения в спросе. Пронозирование спроса позволяет эффективно наладить работу, так как исходя из прогнозирования спроса специалмст может составить прогноз поставок, т.е. прогнозирование спроса помогает составить прогноз предложения. При прогнозировании спроса надо быть очень акккуратным, так как любая ошибка в прогнозировании спроса может привести к плачевным результатам. Прогнозирование спроса не должно стать целью, а только средством. Причем каждый день надо обновлять прогнозирование спроса, чтобы оно было актуальным, ведь прогнозирование спроса есть взгляд в будущее продаж, а это очень важно.
1 Общая характеристика подходов к прогнозированию емкости рынка
Нельзя считать, что прогнозы ничего не дают. Разумеется, они должны быть неотъемлемой частью работы отдела планирования. Но чтобы правильно их использовать, нужно знать их основные свойства.
1. Точность прогнозирования спроса выше для групп продуктов, чем для индивидуальных продуктов. Попытайтесь, например, предсказать рост первого встречного прохожего. Требуется большое везение, чтобы сделать это точно: он может оказаться как баскетболистом, так и карликом. Но прогноз «среднего» роста ста прохожих может быть достаточно точным. Прогноз для группы точнее прогноза для ее отдельного представителя, поскольку в этом случае происходит «взаимопогашение» отклонений: в одном случае прогноз завышен, в другом – занижен, но в целом он вполне приемлем. Это отражено на рис. 1.
Прогнозировать семейный бюджет на следующий месяц гораздо проще, чем на тот же период, но через год. Прогнозирование подобно стрельбе: чем дальше от цели, тем труднее в нее попасть.
Менеджеру по планированию производства в действительности не нужно знать, какие наименования он будет производить в какой-то отдаленный период времени. Он должен знать, какие мощности ему потребуются. Этот прогноз менее сложен и вместе с тем более точен, чем детальное прогнозирование спроса [2,с.212].
Рисунок 1. Точность прогнозов зависимости от анализируемого параметра
2. Точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для дальней. Так,
В таблице 1 представлена матрица прогнозирования спроса в зависимости от уровня детализации и горизонта планирования.
Таблица 1. Матрица прогнозов спроса
Эта таблица позволяет сделать следующие выводы.
Квадранта I нужно избегать.
Квадрант II можно использовать для долгосрочных прогнозов.
Квадрант III можно применять для среднесрочного и краткосрочного прогнозирования спроса с вовлечением клиентов в формирование графика заказов.
Систему управления производством и запасами нужно проектировать таким образом (например, за счет сокращения времени на выполнение заказов), чтобы прогнозирование спроса находилось только в квадранте IV.
Существуют условия, при которых делать прогнозирование спроса вообще не целесообразно:
когда приемлемое время на ожидание клиентом, пока выполнится его заказ, превышает время на производство и закупку компонентов; другими словами, клиент готов ждать свой заказ столько времени, сколько организации потребуется для выполнения заказа без предварительного планирования;
если мощности и прочие необходимые ресурсы для выполнения заказов клиентов этих организаций могут быть изменены быстро и не требуют существенных затрат;
когда нет необходимости в финансовом планировании.
Во всех остальных случаях без прогнозирования спроса не обойтись. Однако формировать прогнозы спроса нужно ровно настолько, насколько этого требуют конкретные цели. Каждый из перечисленных ниже параметров прогнозов спроса должен быть обоснован целью его использования и определен до начала формирования прогноза [2,с.221].
– Горизонт планирования. На какой период в будущем должен быть составлен прогноз? 10 лет? 12 месяцев? Неделя?
– Уровень детализации. Должен ли прогноз спроса отражать конечные продукты по заказчикам? Или достаточно суммарного плана по категориям?
– Частота пересмотра. Требуется ли прогноз спроса пересматривать раз в год? Раз в квартал? Раз в месяц? Раз в неделю? Каждый день? Каждый час?
– Интервал прогнозирования. Какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса? Годы? Месяцы? Недели? Дни?
В современных условиях с целью эффективного функцио¬нирования на существующем или потенциальном рынке това¬ров или услуг предприятие вынуждено постоянно корректиро¬вать данные об уровне спроса и прогнозировать его значение на будущий период времени. Расчёт и прогнозирование уровня спроса на отдельные группы товаров или услуг в определённый отрезок времени - это неотъемлемый атрибут эффектив¬ного планирования на предприятии.
В экономической литературе выделяют три группы мето¬дов прогнозирования уровня спроса на отдельные группы товаров или услуг:
методы экспертных оценок,
экономико-мате¬матические методы,
нормативные методы.
Каждая группа методов имеет свои достоинства и недостатки.
Экспертные методы позволяют избежать неточностей и ошибок в процессе планирования на предприятии при отсут¬ствии достаточной информации о динамике развития рынка.
Недостаток экспертных методов прогнозирования уровня спроса заключается в некоторой доле субъективности мнений экспертов. Экономико-математические методы прогнозиро¬вания уровня спроса являются более достоверными и объек¬тивными, чем экспертные методы прогнозирования уровня спроса.
Они опираются на определение характера зависимо¬сти уровня спроса на отдельные группы товаров или услуг от факторов внешней среды или на выявление устойчивых тенденций изменения спроса в предыдущих временных периодах и перенесение их на будущие периоды при условии их сохра¬нения.
Применение экономико-математических методов требует большого количества времени и владение математичес¬ким аппаратом [2,с.265].
Нормативные методы прогнозирования уровня спроса на отдельные группы товаров или услуг отличаются сложностью получения статистической информации по запра¬шиваемым показателям, например среднедушевая норма по¬требления отдельной группы товаров или услуг разными ка¬тегориями населения. Вследствие сложности получения ин¬формации и ее специфичности нормативные методы расчёта уровня спроса являются дорогими, но наиболее точными.
На практике наиболее объективными методами прогно¬зирования уровня спроса на отдельные группы товаров или услуг являются экономико-математические методы.
Классическим методом расчёта уровня спроса на отдельные группы товаров или ус¬луг в натуральном выражении является произведение числа потребителей на конкретном рынке и удельного расхода конкретной группы товаров или услуг одним потре¬бителем в определённый момент времени: Сложность применения данного метода заключается в оп¬ределении числа потребителей. На практике предприятие мо¬жет получить информацию о фактическом числе потребителей конкретной группы товаров или услуг на определённом рынке только в результате проведения масштабного маркетингового исследования, процессе функционирования на предприятие действуют факторы микро- и макросреды. Поэтому предприя¬тие должно сопоставлять тенденции изменения уровня спроса на отдельную группу товаров или услуг на микро- и макроуров¬не. Для этого предприятию необходимо располагать информа¬цией об уровне спроса на определённую группу товаров или услуг за конкретный период времени в целом по стране.
Приведённые методы расчёта уровня спроса являются уни¬версальными, используемыми для расчёта уровня спроса на любые группы товаров или услуг. Однако они не учитывают осо¬бенности конкретной группы товаров или услуги рынка, на ко¬тором они реализуются. На практике возможно для отдельной группы товаров или услуг выработать специфические рекомендации по расчёту уровня спроса [3,с.254].
Для эффективного прогнозирования спроса необходимо регулярно измерять отклонения фактических продаж от прогноза.Введение4 Метод прогнозирования будущего спроса на сезонную и несезонную продукцию
В 1987 году Гордон Грэм написал книгу, «Distribution Inventory Management for the 1990s» («Управление дистрибьюторскими запасами на 90-е годы»). В этой книге, Гордон Грэм описал наилучший, по его мнению, метод прогнозирования будущего спроса на сезонную и несезонную продукцию. Коротко остановимся на этих формулах:
Несезонная продукция: Расчет спроса на будущий месяц, основанный на среднем уровне потребления, зафиксированного за прошедшие шесть месяцев.
Сезонная продукция: Расчет спроса на будущий месяц, основанный на среднем уровне потребления, зафиксированного в шести месяцах, предшествующих тому же месяцу, что и текущий, в прошлом году, и на последующем применении тренда, отражающего увеличение или снижение объема продаж. Это простые формулы. А в то время, когда Гордон писал книгу, простые формулы были нужны дистрибьюторам для успешного управления запасами:
Многие закупщики не умели эффективно работать с математическими формулами или компьютерами. Десятиклавишные калькуляторы считались последним достижением техники. По существу, большинство решений о покупке в то время основывалось на «методе ненаучного тыка». Любая формула (в том числе формула Грэма), вводимая в употребление для обеспечения последовательности в размещении заказов, должна была быть достаточно простой и легко воспроизводиться на калькуляторе.
Компьютеры не обладали достаточной мощностью, чтобы производить расчеты по комплексным формулам прогнозирования по тысячам элементов в разумное время. Расчет среднего арифметического Грэма по тысячам товаров превосходил возможности большинства вычислительных систем.
Прогнозы спроса, получаемые на основании формул Грэма, в основном отличались большей точностью, чем прогнозы парня на складе с карандашом и блокнотом. Однако по-прежнему существовала значительная разница между прогнозами по Грэму и фактическими продажами. В то время эти отклонения рассматривались как «неминуемые», и преодолеть их было невозможно. Теперь рассмотрим, как изменились рыночные условия с 1987 года:
● Технологии позволили дистрибьюторам расширять и увеличивать свои рынки сбыта. В результате у Вас появилось больше конкурентов, чем когда бы то ни было. Конкуренция еще сильнее заставила дистрибьюторов постоянно иметь в наличии необходимую их клиентам продукцию, в нужном для них месте и в нужное для них время [1,с.78].
● Кроме того, возросшая конкуренция оказала давление на уровень наценки. Дистрибьюторы должны предлагать более низкие цены, чтобы поддерживать текущий объем продаж и привлекать новых покупателей.
● Количество продукции, выпускаемой на рынок, продолжает увеличиваться с большой скоростью. Эти условия порождают специфические проблемы:
● Снижение уровня наценок ведет к ограничению свободных денег, доступных дистрибьютору для инвестиций в запасы.
● Деньги, доступные для инвестиций в запасы, дистрибьюторы должны распределять на большее количество продуктов.
● Клиенты менее терпимы, если доступность товара не отвечает их ожиданиям.
Эти проблемы вызывают необходимость максимально точного прогнозирования спроса на продукцию. Вы больше не сможете принимать как «неизбежность» значительные расхождения между прогнозами и фактическими продажами. Формулы, которые просто «легки для понимания» или «работают лучше, чем парень с блокнотом», следует заменить более совершенными методами.
Товары с различной структурой потребления и различные модели пополнения требуют различных формул прогнозирования. Нам нужно несколько формул для сезонных и несезонных товаров. Например, для товара, продажи которого отражают местные экономические условия, необходима иная формула, нежели для товара с устойчивыми, довольно предсказуемыми продажами. И, что немаловажно само по себе, каждая формула должна быть легкой для понимания.
Несезонные товары
Рассмотрим некоторые формулы прогнозирования спроса, разработанные Effective Inventory Management, Inc. Начнем с формулы для несезонных товаров с относительно ровным потреблением. Это товары, которые продаются регулярно и объем продаж которых увеличивался или снижался менее чем на 20% в месяц за последние несколько месяцев. Прогнозируя потребление несезонных товаров с относительно ровным потреблением, нам необходимо вывести средний уровень потребления, который был зафиксирован за несколько прошедших периодов.
Часто тенденции в потреблении товара проявляются по мере того, как со временем он становится более или менее популярным. Спрос на несезонные товары в будущем скорее всего будет сопоставим с потреблением, зафиксированном в нескольких предшествующих периодах, чем с тем, который был шесть, восемь или двенадцать месяцев назад.
В то же время, от периода к периоду в потреблении товара, как правило, имеет место несколько случайных изменений. Обратите внимание, как потребление товара из первого приведенного ниже примера колебалось за пять прошедших месяцев. Эта модель потребления по типа «вверх-вниз» свойственна имеющимся в запасе товарам с объемом продаж от умеренного до высокого. Если бы в наших расчетах мы использовали только один или два недавно завершившихся периода, то, возможно, случайные колебания оказали бы слишком большое влияние на прогноз спроса. Нам необходимо в достаточной мере использовать историю потребления, чтобы предотвратить значительное воздействие случайных колебаний на прогноз потребления по товару.
Вот стандартный набор весовых коэффициентов (весов), которые рекомендуют использовать при расчете спроса на несезонный товар с уровнем продаж от умеренного до высокого:
● вес 3,0 к потреблению, зафиксированному в последний период.
● вес 2,5 к потреблению, зафиксированному месяц назад.
● вес 2,0 к потреблению, зафиксированному 2 месяца назад.
● вес 1,5 к потреблению, зафиксированному 3 месяца назад.
● вес 1,0 к потреблению, зафиксированному 4 месяца назад.
Сезонный товар
Некоторые товары, как, например, пляжные зонты, более популярны летом, чем зимой. Зато продажи переносных обогревателей значительно увеличиваются, когда холодает. Это и есть сезонные товары. Но погода не единственный фактор, который определяет сезонность или несезонность товара. Если потребление товара зависит от события (как Рождество или начало учебного года) или ежегодной деятельности (например, уборка территорий осенью), то считается, что этот товар тоже сезонный. Потребление сезонного товара повышается и снижается в течение всего года[1,с.76].ЛитератураАндреева О. Д. Технология бизнеса: маркетинг: Учеб. пособие. - М.: Издат. группа "ИНФРА-М - НОРМА", 2005. - 219 c.
2. Армстронг Г., Котлер Ф.Введение в маркетинг. Пер. с англ.: Учеб. пособие. - 5-е изд. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2000. - 640 c.
3. Багиев Г. Л. и др. Маркетинг: Учебник для вузов / Багиев Г. Л., Тарасевич В. М., Анн Х., Ред. Багиев Г. Л. - М.: Экономика, 2005. - 702 c.
4. Баззел Р.Д. и др. Информация и риск в маркетинге/ Баззел Р.Д., Кокс Д.Ф., Браун Р.В.; Пер.с англ.под ред. М.Р.Ефимовой.-М.:Финстатинформ,2002.-93 c.
5. Басовский Л. Е. Маркетинг: Курс лекций. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 218 c.
6. Голубков Е.П. Маркетинг: Словарь.-М.:"Экономика":"Дело Лтд.",2002.-157 c.
7. Дейян А. и др. Стимулирование сбыта и реклама в местах продажи / Дейян А., Троадек А., Троадек Л.; Пер.с фр.А.В.Мигачева; Общ.ред.В.С.Загашвили.-М.:Изд.гр. "Прогресс", "Универс",2006.-188 с.
8. Завьялов П.С., Демидов В.Е. Формула успеха: маркетинг:(сто вопросов - сто ответов о том, как эффективно действовать на внешнем рынке).-Изд.2-е,перераб.и доп.-М.:Междунар.отношения, 2004.-414 с.
9. Капустина Н. Е. Теория и практика маркетинга в США. - М.: Экономика, 2001. - 159 c.
10. Маджаро С. Международный маркетинг Сокр.пер.с англ./Предисл. и общ.ред. Г. Г.Абрамишвили.-М.:Междунар. Отношения, 2004. –262 с.
11. Скотт Д.Г. Учитесь эффективно продавать и управлять сбытом: [Пер.с англ.]. -Киев:Внешторгиздат,2005.-175 с.
|
|
