На главную страницу Форма обратной связи
Рекомендуем:
Разделы сайта
Прогнозирование спроса и маркетинг. Модель временных рядов --- 
Прогнозирование спроса и маркетинг. Модель временных рядов

Прогнозирование спроса относится к количественным методам предсказания спроса на продукты, реализуемые компанией. Очевидно, что такие прогнозы играют существенную роль при построении моделей цепи поставок или моделей минимизации общих издержек для удовлетворения какой-то конкретной модели прогноза спроса либо модели максимизации чистой прибыли (включая функции, соотносящие спрос с ценой продукта, размещением источников сырья и других факторов).

Прогнозирование спроса и маркетинг. Модель временных рядов

Неясности в прогнозе спроса должны быть использованы в создании многочисленных сценариев спроса для их оптимизации с помощью модели цепи поставок.
При прогнозировании спроса в основном используются статистические методы. Аналитики применяют эти методы при проектировании будущей структуры сбыта, опираясь на данные прошлого опыта о продажах, а также на данные о компании, отрасли промышленности, национальной и глобальной экономике. Анализ с помощью временных рядов является крупным классом методов для прогнозирования только на основе данных прошлых лет. Известный метод экспоненциального сглаживания является простым примером модели временных рядов.
При построении модели временных рядов практик пытается найти такие образцы в предшествующих данных (например, сезонное влияние или тенденции, ко горые бы соответствовали данным, отраженным в прогнозах). Иногда такие образцы едва обнаружимы. В таких случаях практику потребуется большой опыт работы в области моделирования для создания эффективной модели. То есть кроме математического обоснования прогнозирование спроса имеет интуитивную сторону, которую трудно обосновать или объяснить неспециалисту.
Модели временных рядов носят фаталистический характер, поскольку они предполагают, что прошлое повторится без влияния на него внешних факторов. Таким образом, компании можно посоветовать совместить статистический анализ с управленческой оценкой кратко-, средне- и долгосрочных перспектив деятельности компании в области продаж. Также, не рекомендуется планирование цепи поставок, основанное только на интуиции и управленческой оценке, без использования формальных прогнозных методов.
Другой большой класс прогнозирующих моделей, который включает регрессию и эконометрические методы, отступает от предопределенности способов временных рядов и пытается понять сущность процесса возникновения спроса на продукт с помощью причинных взаимоотношений или по меньшей мере объясняющих факторов, которые связывают независимые переменные с прогнозами спроса. Например, прогнозирование увеличения спроса на продукт как функции от увеличения валового национального продукта (ВВП) и снижения спроса как функции от роста пены продукта. Но даже причинные модели очень чувствительны к чрезмерному использованию ретроспективных данных, что опять-таки говорит о необходимости сочетания их с управленческими оценками.
Поскольку мы заговорили об анализе прогнозов спроса и причинном моделировании, следующим естественным шагом является исследование маркетинговых моделей, соотносящих прогнозируемые продажи с установленными отделом маркетинга переменными решениями, такими как цена, продвижение продукта, реклама и усилия торговых агентов. Поскольку затраты па создание маркетинговых стратегий, включающих эти переменные решения, будут весьма существенны, мы должны рассматривать расширенные модели, которые бы совмещали управленческие решения о цепи поставок и управленческие решения о спросе. Интерес к таким моделям растет, хотя они так пока и не получили широкого применения.
Когда компания внедряет новый продукт, она не имеет ретроспективных данных, на которых могут базироваться прогнозы. Однако во многих случаях имеются данные о сходных продуктах. Трудность состоит в определении первоначальных прогнозов нового продукта, основанных на параметрах прогноза, полученных из ретроспективных данных об этих сходных продуктах. Например, модель распространения нового продукта соотносит продажи с параметрами, описывающими ставки, при которых два типа покупателей, новаторы и подражатели, решают купить этот продукт. Такая модель успешно применяется при прогнозировании продаж новых потребительских электронных и высокотехнологичных продуктов длительного пользования. Как только начинает образовываться совокупность параметров о продажах нового продукта, априорные параметры могут быть пересмотрены.
  Также рекомендуем другие статьи:

  • Калькуляция себестоимости
  • Типы моделей прогнозирования. Модели прогноза
  • Прогнозирование спроса. Условия пронозирования
  • Цепи поставок
  • Прогнозирование потребности по временным рядам.



  • Книги по экономике

    Copyright © 2009-2019
    EcoUniver.com - Все по экономике и рынках