№
|
Социальное положение клиента
|
Доля клиентов по салонам разных классов/ %
|
VIP
|
“бизнес”
|
“эконом”
|
1
|
Работник гос. структуры
|
5.71
|
6.82
|
10.5
|
2
|
Работник частной организации
|
71.43
|
61.76
|
58.48
|
3
|
Студент(ка)
|
8.5
|
14.71
|
20.03
|
4
|
Домохозяйка
|
14.29
|
14.71
|
67.14
|
Глава 2. Экономические показатели услуг, оказываемых
посетителям салонов красоты и методики их расчета.
2.1.
Прогнозирование рыночных тенденций.
Рынок
услуг, а в данной работе – рынок косметических услуг, представляет собой крайне
сложную кибернетическую модель с очень большим количеством внутренних и внешних
факторов. Прогнозирование какого-либо фактора рыночной ситуации (например,
объем продаж конкретной фирмы) невозможно только на основе тенденции самого
фактора. Почему? Поведение отдельного рыночного фактора, подобно поведению
бабочки в полете. Вспомните, как летит бабочка: ее полет выглядит с внешней
стороны как "порхание" без определенной цели, хотя, очевидно, что она
стремится к определенной цели - к цветку. Мы не обращаем внимания на внешние
факторы, влияющие на бабочку: ветер, атмосферное давление, высота от земли,
гравитация и т.п., и на внутренние: ее собственные силы, система ориентирования
и т.п. Суть в том, что мы со стороны не можем предсказать, к какому цветку
прилетит бабочку. Так же ведет себя и изучаемый отдельный рыночный показатель.
Очевидно, что на объем продаж фирмы (как отдельный показатель) могут влиять
продажи конкурентов, тенденции емкости сегмента, их объемы продажи, конъюнктура
товаров-заменителей, сопутствующих товаров (услуг) и многие другие факторы. И
такое влияние обусловливает поведение не только фактора объема продаж, но и
любого внутрифирменного показателя. Тем не менее, такой прогноз необходим в
рамках маркетинговых исследований. И поэтому давайте рассмотрим методику,
которая, с одной стороны, не является чистым прогнозированием "показателя
по показателю", с другой стороны учитывает взаимодействие показателя с
другими рыночными факторами, не усложняя модели до ее не разрешимости.
Итак,
давайте рассмотрим задачу, в которой коммерческому предприятию, не имеющему
специального штата прогнозистов, необходимо спрогнозировать объем продаж по
своему товару (услуге). При этом на рынке нет предприятий монополистов,
поведение которых диктовало бы рыночную ситуацию - на рынке присутствует много
мелких и средних предприятий. Требуется спрогнозировать объем продаж конкретной
фирмы для планирования объема закупок (производства) услуги (услуг) и оценить
риск принятия решения.
Этап I.
Отбор факторов, вероятно определяющих количественное изменение объема продаж
Прогнозирование
начнем с подбора факторов, которые "вероятно" определяют
количественное изменение объема продаж. То есть мы создаем гипотезу в отношении
возможных факторов, влияющих на поведение кривой продаж. Подбор факторов
производится экспертным путем: эксперт по соответствующему рынку предполагает
возможные параметры: которые по мнению эксперта оказывают влияние на поведение
продаж;
динамика
которых, выраженная математически, известна на том же промежутке, что и объем
продаж (то есть это количественный параметр или качественный, который можно
преобразовать к количественной характеристике);
относящиеся
как к внешним (факторы "внешней среды маркетинга" фирмы), так и
внутренним (факторы "внутренней среды маркетинга" фирмы).
Число
выбираемых факторов не ограничено, чем больше их будет на первом этапе, тем
лучше, это определит более точный результат в прогнозировании. В данном примере
(табл. 6) мы выбрали три абстрактных фактора, которые мы назвали F1, F2, F3.
Таблица
6 Подбор факторов (F1-F3), которые "вероятно" определяют
количественное изменение объема продаж (Q)
Дата
|
Q
|
F 1
|
F 2
|
F 3
|
Мар.03
|
23
|
22
|
12
|
223
|
Апр.03
|
34
|
34
|
2
|
456
|
Май.03
|
55
|
45
|
3
|
556
|
Июн.03
|
34
|
56
|
67
|
456
|
Июл.03
|
22
|
77
|
34
|
567
|
Авг.03
|
34
|
99
|
22
|
560
|
Сен.03
|
44
|
102
|
33
|
334
|
Окт.03
|
45
|
111
|
89
|
456
|
Ноя.03
|
56
|
122
|
11
|
678
|
В
случае затруднения в выборе факторов рекомендуется выбрать "макро"
факторы внешней и внутренней среды для конкретного рынка и конкретной фирмы,
например некоторые возможные из них:
"внешние
факторы среды маркетинга фирмы"
курс
валют;
емкость
потребительского сегмента;
суммарные
продажи на сегменте;
динамика
численности конкурентов;
удовлетворенность
сегмента товарами на рынке;
"внутренние
факторы среды маркетинга фирмы"
наличие
товарного запаса;
эффективность
работы штата менеджмента фирмы;
затраты
на рекламу или тип рекламного сообщения;
изменение
способа позиционирования товара;
изменение
количества дистрибьютеров товара.
Этап
II. Выделение "факторов влияния"
Теперь
необходимо разобраться: какие из выбранных факторов ("факторы
влияния") действительно оказывают влияние на изменение объема продаж, а
какие нужно просто "отбросить" из рассмотрения. Критерием такого
соответствия, безусловно, можно считать коэффициент корреляции, который
показывает, насколько близки тенденции двух факторов (в данном случае -
насколько связано распределение во времени факторов F1-F3.
В табл.
7 показан расчет коэффициента корреляции между объемом продаж (Q) и факторами
(F1, F2, F3). Коэффициент корреляции может быть рассчитан, например, с помощью
программного пакета MS Excel, в котором подобный расчет реализуется функцией
"CORREL". Из расчета видно, что по коэффициенту корреляции в данном
примере "факторами влияния" будут F1 и F3, а фактор F2 можно отбросить
из рассмотрения.
Таблица
7 Отбор "факторов влияния" по коэффициенту корреляции
|
|
CORR F1
|
CORR F2
|
CORR F3
|
|
|
0.462
|
- 0.057
|
0.458
|
Дата
|
Q
|
F1
|
F2
|
F3
|
Мар.03
|
23
|
22
|
12
|
223
|
Апр.03
|
34
|
34
|
2
|
456
|
Май.03
|
55
|
45
|
3
|
556
|
Июн.03
|
34
|
56
|
67
|
456
|
Июл.03
|
22
|
77
|
34
|
567
|
Авг.03
|
34
|
99
|
22
|
560
|
Сен.03
|
44
|
102
|
33
|
334
|
Окт.03
|
45
|
111
|
89
|
456
|
Ноя.03
|
56
|
122
|
11
|
678
|
Этап
III. Линейное прогнозирование "факторов влияния"
Теперь
в нашем примере мы имеем динамику "факторов влияния" и объема продаж
на период с марта 2003 по ноябрь 2003 г. Соответственно, мы прогнозируем по
времени поведение каждого из "факторов влияния" (линейная тенденция
для факторов, рассматриваемых в примере представлена в табл. 8).
Таблица
8 Линейное прогнозирование "факторов влияния" (спрогнозированная
линейная тенденция для факторов F1, F3 представлена выделенными курсивом
цифрами)
Дата
|
F1
|
F3
|
Мар.03
|
22
|
223
|
Апр.03
|
34
|
456
|
Май.03
|
45
|
556
|
Июн.03
|
56
|
456
|
Июл.03
|
77
|
567
|
Авг.03
|
99
|
560
|
Сен.03
|
102
|
334
|
Окт.03
|
111
|
456
|
Ноя.03
|
122
|
678
|
Дек.03
|
140
|
599
|
Янв.04
|
153
|
577
|
Фев.04
|
166
|
584
|
Мар.04
|
177
|
613
|
Этап
IV. Прогнозирование продаж по прогнозу "факторов влияния"
Очевидно,
что мы не можем прогнозировать продажи, используя только саму тенденцию продаж
во времени, это как раз и рассматривалось бы как "прогнозирование фактора
по самому фактору". Но у нас имеется тенденция "факторов
влияния", которая по своей сущности определяет поведение тенденции продаж
(это следует из рассчитанного нами коэффициента корреляции). И именно эта
предсказанная тенденция позволяет нам спрогнозировать объем продаж в
соответствии с со значениями каждого из факторов. Реализация такого алгоритма
на основе функций MS Excel представлена в табл. 9
Таблица
9 Реализация алгоритма предсказания объема продаж по тенденциям "факторов
влияния" на основе функций MS Excel
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
1
|
Дата
|
Q
|
F1
|
Q1 TREND
|
F3
|
Q3 TREND
|
2
|
Мар.03
|
23
|
22
|
|
223
|
|
:
|
:
|
:
|
:
|
|
:
|
|
10
|
Ноя.03
|
56
|
122
|
|
678
|
|
11
|
Дек.03
|
=(D11+F11)/2
|
139
|
FORECAST(C11;B2;B10;C10)
|
598
|
FORECAST(E11;B2;B10;E2)
|
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12
|