Прогнозирование в маркетинге

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:

«Прогнозирование в маркетинге» 👇
Готовые курсовые работы и рефераты
Решение учебных вопросов в 2 клика
Помощь в написании учебной работы

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).

Big Data в маркетинге

Привычный уже термин Big Data существует относительно недавно: впервые его использовал редактор журнала Nature в 2008 году. Дословно он переводится с английского как «большие данные» и означает объём обезличенной информации, который невозможно собрать или обработать вручную. В России у этого словосочетания есть ещё одно значение: так называют методы и инструменты для хранения, сортировки и анализа внушительных объёмов данных. Рассказываем, как Big Data применяют в маркетинге и рекламе.

Методы обработки больших массивов данных

Технологии Big Data решают три глобальные задачи:

• как хранить всю поступающую на сервер информацию, особенно когда объёмы превышают гигабайты и терабайты;
• как структурировать контент разных типов: видео, аудио, изображения, анимации, тексты;
• какими способами анализировать неструктурированную информацию и находить релевантные закономерности.

Методы обработки информации любого объёма объединяет Data Science — наука о данных. Материалы в небольших количествах иногда до сих пор разбирают вручную: например, в маркетинге так работают с результатами глубинных интервью. Но масштабные пласты цифровых данных невозможно полноценно проанализировать силами даже очень многочисленного коллектива, поэтому все методы в Big Data — машинные. Вот наиболее распространённые:

1. Data Mining (ещё его называют добычей данных или глубинным анализом). Превращение сырых данных в полезную информацию через поиск новых практически полезных и доступных интерпретации знаний.
2. Машинное обучение (Machine Learning) — способ обучать компьютеры через шаблоны и логические выводы, без программирования или чётких инструкций.
3. Нейронная сеть. Тип машинного обучения, строится на создании адаптивной системы, с помощью которой компьютер учится на своих ошибках и постепенно совершенствует алгоритмы. При этом используют взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, чтобы воссоздать механизмы, похожие на работу человеческого мозга.
4. Предиктивная аналитика. Построение предположений о будущих показателях на основе проанализированных данных.
5. Статистический анализ. Данные обрабатываются с помощью формул, которые позволяют выявить закономерности и тенденции — например, сезонность.
6. Имитационное моделирование. Эксперимент в цифровом пространстве, вводные показатели для него устанавливают исходя из обработанных данных прошлых периодов.

Какие задачи решает Big Data в маркетинге

Большие данные смело можно считать очередной ступенью эволюции в маркетинге. Большую часть истории торговли продавцы не утруждались поисками рынка сбыта или особого подхода к потребителю по одной простой причине: спрос во многих сферах значительно превышал предложение. Потребность в подстройке под покупателя возникла вместе с промышленной революцией: товаров стали производить больше, чем удавалось продать, бизнес терял в доходах. Но даже на этом этапе продавцы всё ещё ориентировались на собственный эмпирический опыт или интуитивные предположения относительно мотивации покупателя, возможного спроса и других важных для принятия решений факторов.

В первой половине двадцатого века стали стремительно развиваться технологии продаж, появились рекламные инструменты и профильные специалисты. Следующим значимым этапом стало развитие интернета: мировая сеть в короткие (в масштабах человеческой истории) сроки — буквально за несколько лет — на порядки расширило объёмы доступной бизнесу информации. Игроки рынка получили возможность узнавать о действиях конкурентов, статистиках продаж, новых рекламных технологиях. Сейчас мы наблюдаем очередную ступень развитие технологий — начало эпохи Big Data. Это изменение можно считать качественным хотя бы потому, что машинные технологии позволяют добывать и обрабатывать сведения о действиях миллионов людей в максимально короткие сроки. А ещё современные алгоритмы умеют сравнивать данные между собой, выявлять закономерности и строить обоснованные предположения.

В чём помогает Big Data в маркетинге

Сегментировать целевую аудиторию

Понимание своей ЦА, её потребностей и болей важно на всех этапах маркетинга, от идеи продукта и до размещения на полке магазина или сайте ритейлера. При этом круг возможных покупателей, как правило, неоднородный, особенно если у компании широкая линейка товаров. У каждой группы клиентов своя мотивация, привычки, финансовые возможности. Точное сегментирование помогает найти клиентов среди холодной аудитории, сделать своё предложение более привлекательным для покупателей и эффективно настроить рекламу.

Инструменты продвижения настраиваются на каждую группу, это позволяет делать email-рассылки более эффективными, персонализировать интерфейс и приложения онлайн-магазинов, точнее определять цели таргетированной рекламы. Благодаря сегментированию компания не тратит бюджет на форматы, тематики и каналы привлечения трафика, которые не принесут результата.

Повысить лояльность покупателей

Для большинства ниш сохранение постоянных клиентов — более эффективный способ увеличить продажи (или хотя бы удержать их на допустимом уровне в кризисные моменты). Если речь не идёт о продуктах, которые покупают крайне редко или вообще один раз в жизни (как недвижимость, например), то удержание постоянных покупателей в среднем обходится дешевле, чем работа с холодной аудиторией. Лояльные клиенты более предсказуемы, на отношения с ними в меньшей степени влияют кризисы и рыночные колебания. Кроме того, потребитель склонен тратить более внушительные суммы, если доверяет продавцу, соответственно средний чек лояльных клиентов обычно выше.

Удержание клиентов и повышение их лояльности уже выделилось в отдельное направление продвижения — retention-маркетинг. Инструменты Big Data в нём используют, чтобы определить соотношение новых и постоянных покупателей, вычислить процент ушедших клиентов, разделить эти группы на сегменты. Также анализ больших данных показывает, какие методы удержания работают более эффективно: машинные алгоритмы отслеживают реакцию на таргетированную рекламу, рассылки, акции, инструменты персонализации.

Снизить отток клиентов тоже помогает Big Data — в частности, предиктивный анализ. Машинный алгоритм обрабатывает информацию о поведении покупателей на разных стадиях отношений с продавцом — от первого касания до окончательного ухода — и выявляет закономерности. По ним можно вычислить, как склонны вести себя потребители, когда они теряют интерес к предложениям продавца, и выявить маркеры: например, отсутствие активности в личном кабинете. Персонализированная работа с такими клиентами позволяет значительно снизить процент потерянных клиентов.

Разрабатывать или улучшать продукты

Разные инструменты обработки больших данных объединяют в комплексные инструменты для решения сложных задач. Пример такого объединения в маркетинге — модель прогнозирования спроса. Это система, объединяющая машинное обучение, предиктивный и статистический анализ. Машинный алгоритм анализирует сведения о разных аспектах поведения потребителей: транзакции, активность в интернете, геолокации, онлайн-заказы. Модель выявляет закономерности и строит предположение о динамике спроса в будущем. Это позволяет заранее подстроить ассортимент и отдельные продукты под ожидания покупателя, что благотворно сказывается на продажах и уменьшает расходы на хранение неликвидных остатков.

Персонализировать e-commerce

Онлайн-торговля даёт самые широкие возможности для апселлинга — то есть, предложения покупателю дополнительных товаров, апгрейдов, аксессуаров или продуктов более высокого класса. Ещё один инструмент повышения прибыли — это перекрёстные продажи: предложение релевантных товаров. Например, покупателю, выбирающему чайник, страница магазина может предложить подходящий сервиз, тостер из той же коллекции или чайный набор.

Инструменты Big Data помогают проанализировать историю покупок пользователя, а также закономерности в поведении сегмента потребителей, к которому относится клиент. Это позволяет предугадать предпочтения клиента, подготовить персонализированные рекомендации и установить комфортные цены, которые повысят вероятность покупки.

Оптимизировать рекламные кампании

Ещё один пример объединения разных методик работы с большими данными — рекламный программатик. Это платформа, построенная на машинном обучении, предикативном и статистическом анализе. Математическая модель сегментирует клиентскую базу по полу, возрасту, локации, интересам, уровню доходов и другим релевантным параметрам. Алгоритм отсекает ненужные сегменты: например, пешеходов при размещении рекламы аксессуаров для автомобилей. По итогам анализа программатик определяет наиболее подходящие площадки для продвижения и автоматически размещает промо-материалы на выбранных ресурсах.

Такой программатик предлагает, например, маркетплейс инструментов Big Data — Platforma. Его особенность — это доступ к объективной обезличенной информации о поведении миллионов потребителей. Platforma получает эти сведения от своих партнёров — крупнейших банков и коммуникационных компаний. Потребители при этом остаются полностью анонимными, поэтому данные об их транзакциях, поисковых запросах и другой онлайн-активности можно законно использовать для маркетинговых целей. Благодаря обоснованному выбору каналов продвижения, пользователям программатика не приходится тратить бюджет или размещение неэффективных креативов.

Прогнозирование рынка в маркетинге

Прогнозирование рынка в маркетинге: понятие, цель и задачи

Эффективность маркетинговой деятельности зависит от четкого понимания того, в каком состоянии находится рынок и в каком направлении он развивается. Текущее состояние рынка позволяет определить максимальную прибыль, которую может получить компания и пути ее получения. Соответственно, важным моментом является закрепление ранее полученных результатов, а также мониторинг тенденций чтобы составить точный развития рынка.

Определение 1

Прогнозирование рынка – это предсказывание возможных объемов реализации товаров и услуг, ожидаемых изменений условий сбыта, а точнее динамики цен, требований к качеству продукции и прочее.

Прогнозирование рынка строится на проведении рыночных исследований соотношения спроса и предложения товаров, изменений доходов населения и прибыли организаций, а также общего состояния экономики страны.

Замечание 1

Главная цель прогнозирования рынка – это определение закономерностей его развития на перспективу.

Для разработки стратегии маркетинга следует использовать научно обоснованные прогнозы перспектив развития ранка. Для таких сфер деятельности, как производство и реализация (торговля) товаров важно прогнозировать изменения потребностей потребителей, определять динамику покупательского спроса. Также следует оценивать собственный потенциал развития компании, чтобы определять способы получения конкурентных преимуществ, оптимально использовать собственные и привлеченные средства и ресурсы, строить пути будущего развития и целесообразность вложений в бизнес.

Для успешной маркетинговой деятельности любое предприятия должно осуществлять комплексный анализ рынка, целью которого является разработка прогноза его развития.

Отсюда основные задачи прогнозирования рынка:

• определение актуальных тенденции в сфере динамики и структуры товарооборота и покупательского спроса (конъюнктурных и стратегических);
• исследование и создание модели влияния комплекса различных факторов на товарооборот и спрос на рынке;
• исследование новых возможностей и вариантов развития компании, разработка конкурентных преимуществ, которые будут иметь место на рынке в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

«Прогнозирование рынка в маркетинге» 👇
Готовые курсовые работы и рефераты
Решение учебных вопросов в 2 клика
Помощь в написании учебной работы

Маркетинговый прогноз рынка и оценка емкости рынка

При выходе на рынок с новым товаром важным этапом является прогноз емкости рынка. Слишком оптимистичная оценка может привести к большим затратам на исследование и создание новинки. А слишком пессимистичный вариант, наоборот, будет мешать выходу на рынок с новой продукцией.

Замечание 2

Емкость рынка рассчитывается как максимальный объем продаж продукции всеми компаниями в конкретном сегменте при определенных условиях внешней среды и маркетинговых усилий.

Прогноз сбыта продукции отражает ожидаемый объем товаров или услуг, который организация может реализовать на рынке с учетом факторов, которые поддаются и не поддаются контролю со стороны деятельности предприятия.

Оценка емкости рынка предполагает учет следующих компонентов:

1. временной период (месяц, квартал, год);
2. ассортимент товара (все виды продукции или конкретные ассортиментные группы одной компании);
3. единицы измерения (доход от продаж или реализуемое количество);
4. сегмент рынка;
5. контролируемые факторы (цена, рекламные мероприятия);
6. неконтролируемые факторы (предпочтения потребителей, деятельность конкурентов, уровень инфляции).

В рамках составления годового прогноза емкости рынка следует делать распределение по элементам, т.е. по товарам или сегментам рынка. В этом случае применяют два подхода к прогнозированию продаж:

• подход сверху-вниз;
• подход снизу-вверх (формирование объема продаж посредством суммирования элементов).

Первый подход предполагает выделение элементов в общем объеме продаж. Западные маркетологи используют такие параметры, как доля населения региона в % соотношении к населению страны, эффективная доля дохода, доля розничной продажи.

Если брать только один фактор для прогноза сбыта, например, доля продаж, приходящаяся на исследуемый регион, то на данный регион будет приходится соответствующая доля от всего объема производимой продукции.

Лучше всего использовать все три фактора, которые положены в основу расчета индекса покупательской способности (BPI, buying power index):

$BPI = (0.2 × Pp) + (0.5 × Ib) + (0.3 × Sr)$, где:

• $Pp$ — это процентная доля населения региона в % соотношении к населению страны;
• $Ib$ — это эффективная доля дохода в %, идущая на потребление;
• $Sr$ — это % розничных продаж в данном регионе от общего объема розничных продаж в стране.

Второй подход заключается в суммировании прогнозов сбыта по каждому элементу. Он чаще всего используется компаниями, если в качестве компонентов брать конкретную продукцию, товарные группы и рыночные сегменты.

Методы и модели прогнозирования развития рынка

В маркетинге используются различные методы и модели составления прогнозов развития рынка:

1. экстраполяционные;
2. имитационные;
3. аналоговые;
4. факторные;
5. регрессионные;
6. экспертные.

Самым популярным и простым в применении методом прогнозирования считается экстраполяция.

Определение 2

Экстраполяция – это расширение тенденций, которые имели место в прошлом, на ближайшее будущее.

Экстраполяция проводится двумя способами:

• технический – продление имеющейся линии тренда на графике (приблизительно);
• формирование статистической модели тенденции.

Во втором случае важную роль играет фактор времени, заменяемый номером периода, по которому делается прогнозирование. Если график построен точно, то можно говорить о соответствии эмпирическим данным и о качественной экстраполяции. Такой способ подходит для изучения устойчивых рынков со стабильными темпами развития.

Имитационная модель оставления прогноза развития рынка строится на основе точного измерения соотношений рыночных параметров и поиска взаимосвязей между ними и внешними факторами, которые определяют динамику спроса и предложения.

Аналоговая модель предполагает выбор рынков, которые функционируют в похожих условиях. Исследуется их состояние и составляется прогноз развития. Но такая оценка приблизительная и является только ориентиром.

Замечание 3

Прогнозы развития рынка строятся посредством статистических методов. Они позволяют выявить определенные взаимосвязи и закономерности развития рынка.

Экспертные методы – это построение прогноза на основе данных анализа мнений потенциальных потребителей, сотрудников компаний и компетентных специалистов в определенных областях, т.е. экспертов.

При подготовке материала использовались источники:
https://spravochnick.ru/marketing/planirovanie_i_prognozirovanie_marketinga/prognozirovanie_v_marketinge/
https://platforma.id/wiki/big-data-v-marketinge
https://spravochnick.ru/marketing/planirovanie_i_prognozirovanie_marketinga/prognozirovanie_rynka_v_marketinge/