CC BY
88
УДК 658.8.011
В. А. ГЕРЦИК (СНУ iM. В. Даля)
ПРОБЛЕМИ МАРКЕТИНГОВИХ ДОСЛ1ДЖЕНЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ЗБУТУ НА ШДПРИСМСТВ1
Розглядаються основш методи прогнозування збуту продукци, а саме яюсш, кшькюш, а також моделювання. Запропоноване системне моделювання, яке дозволить отримати показники збуту взаемно доповнюючи один одного, що забеспечить комплексне вивчення прогнозного явища i високий ступень обгрунтованосп.
Рассматриваются основные методы прогнозирования продаж продукции, а именно, качественные, количественные, а также моделирование. Предложено системное моделирование, которое позволит получить показатели продажи взаимно дополняющие один другого, что даст комплексное изучение явления и высокий уровень обоснованности.
The author considers the principal methods, both qualitative and quantitative ones, as well as simulation in forecasting product sales. The author suggests a system simulation method, which will enable to obtain indexes complementing each other and will ensure all-round investigations into the phenomenon on the well-grounded basis.
Посилення конкуренцп мiж тдприемствами обумовлюе необхедшсть аналiзу еволюцн ринко-во! ситуаци. Мета - визначити, що, в який перiод i в якш кiлькостi тдприемство зможе продати на ринку. Такi дослiдження безпосередньо пов'язаш з прогнозуванням збуту(продажу). Головне в складанш прогнозу збуту - орiентацiя виробниц-тва на споживача, на ан^з цого потреб i запи-тiв, спрямованнiсть виробництва максимально чутливо прореагувать на любi змши в складi споживачiв( професiональному i т. п. ), навiть в !х реакцн на ii чи iншi суспiльнi явища або поль тичнi процеси. У зв'язку з цим дуже актуальним стае питання методологiчного забеспечення прогнозування збуту на тдприемствах машинобуду-вання.
Попередш дослiдження. Проблематицi засто-сування методiв прогнозування збуту присвяченi працi таких вчених, як Герасимук В. Г., Гаркаве-нко С. С., Голубков €. П., Котлер Ф., Федотова Р. Д., Старостша А. О., Кравченко В. А., Длк-ач А. О.
Анатз наукових джерел дозволяе зробити ви-сновок, що у теоретичних працях рiзних авторiв питання прогнозування збуту розглядаються не-достатньо системно, що й обумовило актуаль-нiсть маркетингового дослiдження.
Ведомо, що в проблемi прогнозування розрiз-няють два аспекти: теоретико-тзнавальний, що припускае опис можлимих чи бажаних перспектив, станiв, рiшень проблем майбутього, i управ-лiнський, що припускае використання шформацп
про майбутне при прийняттi рiшень.
Наявнiсть стратепчного прогнозу дозволить пiдпремству чiтко i системно описувати стратепч-н ршення з метою довгострокового розвитку та забеспечить переваги функцтовання тдприемст-ва.
При прогнозуванн розвитку пiдпремства ва-жливим е питання про об'ем збуту товарiв на ринку.
У практищ господарювання прогнозування обсягу збуту продукци е важливою частиною внутрiфiрмового керування. На основi прогнозу збуту повинен визначатися рiвень завантаження виробничих потужностей i потреба в матерiаль-них ресурсах, прогнозуватися фiнансовi показники дiяльностi пiдприемства. Прогноз по збуту необхедний i маркетингу, щоб грамотно розроби-ти стратеги розподiлу й плани стимулювання продажiв, а це у свою чергу повинне забезпечити виконання намiченого обсягу реашзаци.
Складнiсть прогнозування збуту пов'язана з тим, що шукана величина залежить вiд безлiчi факторiв: новизни продукци для ринку й тдпри-емства , рiвня цiн , витрат на просування продукци, штенсивност збуту й конкуренцп, комерцш-ного устху продукци, переваг промислових споживачiв i iнших факторiв. Причому частина цих факторiв контролюеться пiдприемством, а шша - нi. Серед неконтрольованих факторiв най-важливiшими е доходи промислових споживачiв, рiвень шфляцп , наявнють на ринку товарiв за-мiнникiв, ступiнь дщово! активностi i т. д. Голо-
вна мета прогнозування - планування роботи з досягнення намiчених рiвнiв збуту тим способом, який представляеться найбгльш ефективним.
Прогнозування збуту може здгйснюватися безпосередньо або являти собою так званий рин-ковий прогноз, при якому спочатку плануеться обсяг майбутнгх продажiв на ринку, а потгм роз-раховуеться розмiр то! його частки, яка надiйде тдприемству. Вгдомо, що процес прогнозування складаеться з чотирьох ключових етапiв:
- визначення задачi прогнозування;
- вибiр оптимальних методик;
- оцiнка й остаточний вибiр методики;
- здiйснення прогнозу.
В основi прогнозування збуту лежать моделi майбутнього ринку з урахуванням перiоду прогнозу. Видiляють короткостроковг, середньост-роковi i довгостроковi прогнози. Як правило, ко-роткостроковi прогнози (на пергод до трьох мгся-цiв) необхiднi для рiшення тактичних завдань з урахуванням ринкових змгн.
Середньостроковий прогноз (до трьох роив) частгше всього складаеться щорiчно i необхiдний для складання бюджету пгдприемсв i оцiнки перспектив розвитку.
Довгостроковий прогноз (до п'яти роив) ви-користовуеться для розробки стратеггчних пла-нiв.
У практицi прогнозування використовуються наступнi пiдходи до розробки прогнозiв:
- опитування;
- екстраполящя;
- моделювання.
Названi пiдходи доповнюють один одного i можуть використовуватися в сукупностг, забес-печуючи комплексне вивчення прогнозованого явища чи процесу.
Сьогоднi iснують понад 150 рiзних методiв i прийомiв прогнозування, що вiдрiзняються за сво!м iнструментарiем, сферою застосування i науковою об'ективнгстю. Але на практицi використовуються як основнг близько 20 [4].
Усю сукупнгсть методiв класифiкують за ргз-ними ознаками : ступенем об'ективностг i ступе-нем аналгтичност! процесу, загальним принципом ди, процедурою одержання параметрiв прогнозно! моделi та iншими. Найбiльше поширення в прогнозуваннi збуту мае угрупування методiв за ступенем об'ективностг i ступенем аналгтичност! процесу, вгдповгдно до якого розрiзняють якг-снг i кiлькiснi методи.
Якiснi методи прогнозування гнакше назива-ють суб'ективними, тому що вони бгльше спира-ються iндивiдуальнi думки, отриманi в результат! опитувань, нiж на математичнг розрахунки.
До них слiд вгднести.
Метод опитування споживачiв базуеться на з'ясуванг думки споживачiв про ринок в прогно-зованний перiод. Такий тдхгд ще називають ви-вченням ринку. Одним з завдань е установити, яку кшьшсть товарiв тдприемства мае купити споживач. Дослiдження ринку ведеться поетапно. Спочатку з'ясовуетьсяГ можливгсть здiйснення купiвлi товару i тгльки тсля цього вивчають пи-тання про реалiзацiю товарiв конкреттих марок. Цей метод застосовують для опитування обме-жено! кшькост! споживачив здатних говорити про сво! намiри з великим ступенем достовгрнос-тi.
Метод ощнок торгового персоналу заснова-ний на вивченнi думки торгового персоналу, кот-рий краще, нiж хто-небудь гнший, може прогно-зувати обсяг продажiв у регiонi, що обслугову-еться, на короткострокову перспективу.
Метод експертних оцiнок полягае в складаннг прогнозу групою експертгв, що, безумовно, мае перевагу перед прогнозом, складеним однгею людиною. Полiпшити результати прогнозу до-зволяе попередне вивчення експертами статисти-чних даних обсягу продажiв, а також викорис-тання поправочних коефiцiентiв стосовно !хшх оцiнок у залежностг вiд переконаностг експертiв у тдтвердженш складених ними прогнозiв.
Метод Дельфi мае багато спiльного з методом експертних ощнок. Склад учасникгв групи прогнозу формуеться за тими ж критерiями. Головна вгдмшнють полягае в тому, що експерти, ям бе-руть участь у робот!, не зустргчаються разом. Опитування експертгв за допомогою анкетування проводиться в декглька турiв i тсля ознайомлен-ня усiх учасникiв експертизи з промiжними результатами дгстають групову оцiнку дослгджува-но! проблеми.
Пробний продаж являе собою продаж деяко! кiлькостi товару на визначенiй тергторн. Результати пробного продажу аналгзуються г узагаль-нюються з метою прогнозування !х збуту в нацг-ональному масштабг на стадг! впровадження.
Кшькюнг методи прогнозування називають об'ективними, чи математичними, тому що в !х основг лежать точний розрахунок г логгчна об-Грунтовашсть. При побудовг прогнозних моделей
найчаспше використовують парний i множинний регреайний аналiз.
Парний регресiйний аналiз базуеться на вико-ристаннi рiвняння прямо! лш!:
У = а + Ьх,
де У — прогнозуема залежна змiнна;
а — вшьний член рiвняння;
х - незалежна змiнна (використовуеться для визначення залежно! змшно!);
Ь — коефщент регреси (середне вiдношення вiдхилення результативно! ознаки ввд !! середньо! велечинини на одну одиницю !! вимiрювання -варiацiя у, котра приходиться на одиницю варiацi! х).
Коефщенти а i Ь розраховуються на основi спостережень величин у i х.
Множинна регресiя iдентична парнiй регресi!, за винятком того, що використовуеться бшьш нiж одна змiнна, що дозволяе бшьш повно ввдби-ти дшснють.
Можна видiлити два методи розробки прогнозу, заснованих на методах математично! статистики: екстраполящю й моделювання. Екстрапо-ляцiя полягае у сформованих у минулому i сьо-годенн iстiйких тенденцiй економiчного розвит-куi перенесеннi !х на майбутне. У прогнозуванш екстраполяцiя застосовуеться при вивчеш тимча-сових рядiв i являе собою перебування значень функцп за межами областi !! визначення з вико-ристанням iнформацi! про поводження дано! фу-нкцi!в деяких точках, що належать областi !! визначення. При формуваннi прогнозiв за допомо-гою екстраполяцп робиться пропозищя, що система розвиваеться эволюционно в досить стабiльних умовах.
Розрiзняють формальну i прогнозну екстрапо-ляцiю.Формальна базуеться на припущеннi про збереження в майбутньому минулих i дiйсних тенденцiйрозитку об'екта прогнозу, при прогноз-нiй фактичний розвиток ув'язуеться з гипотизами динамiки дослiджуванного процесу з урахуван-ням впливу рiзнiх факторiв в майбутньому. Реа-льшсть такого роду прогнозiв значною мiрою обумовлюеться вибором меж екстраполяцi!. Ре-комендуеться, щоб строк прогнозу не перевищу-вав третини тривалостi вихвдно! тимчасово! бази.
Кiлькiснi методи прогнозування заснованi на екстраполяцп мають кшька рiзновидiв: метод тимчасових рядiв, метод слизько! середньо!, метод експонентного згладжування, модель Бокса-
Дженшнса, метод Х-11, метод подвiйного згладжування Брауна.
Метод тимчасових рядiв грунтуеться на суку-пностi послiдовних вимiрiв показника, зроблених через iнтервали часу.
Аналiз тимчасових рядiв дозволяе виршити наступнi завдання:
- дослiджувати структуру тимчасового ряду, що включае, як правило тренд закономiрнi змiни середнього рiвня, а також випадковi перюдичш коливання;
- дослiджувати причинно-наслiдковi взаемо-зв'язки мiж процесами, що проявляються у ви-глядi кореляцiйних зв'язкiв мiж тимчасовими рядами;
- побудувати математичну модель процесу, представленого тимчасовим рядом;
- прогнозувати майбутнiй розвиток процесу.
Тренд характеризуе загальну тенденц1ю змiн
показникiв ряду. Шд ним розумiеться характеристика основно! закономiрностi руху у час^ у де-якiй мiрi вшьно! вiд випадкових впливiв. При розробщ моделей прогнозування тренд виявля-еться основною складовою прогнозованого тимчасового ряду, на яку вже накладаються iншi складовi. Результат при цьому пов'язуеться виня-тково з ходом часу. Передбачаеться, що через час можна виразити вплив всiх основних факторiв.
Метод корисний для прогнозу збуту на вiдно-сно стабшьних ринках, не пiдданих впливу рап-тових змiн у попит1. Вш може застосовуватися для середньострокових прогнозiв збуту.
Метод слизько! середньо! дае можливють ви-рiвнювати динамiчний ряд шляхом його розчле-новування на рiвнi частини з обов'язковим збтем у кожнiй з них сум модельних i емпiричних значень. В основi лежить прийом ввдшмання показника першо! iз продаж i додавання показника ос-танього продажу. Такий метод називають про-гнозуванням тенденцi!, тому що чим бшьше ко-ливання даних, тим довшим е перiод !х усередкування.
Метод експонентного згладжування опира-еться на послвдовнють ваг (вагових коефiцiентiв), що спадають з часом за експотенцшним законом. Досвiд свiдчить про те що показники мають тен-денщю «старiння». Вплив бiльш пiзнiх спостережень на розвиток процесу в майбутньому знач-шший, чiм минулих. Проблему «стар1ння» рядiв вирiшуе, метод експонентного згладжування, в котрому тзшшим спостереженням надаеться бi-
льша вага, а саме, ваги значень ряду спадають у мгру вгддалення в минуле. Його переваги у тому, що вгн не вимагае велико! шформацшно! бази г припускае !! гнтенсивний аналгз з погляду шформацшно! цгнностг ргзних членгв тимчасово! по-слгдовностг Моделг, що описують динамгку по-казника, мають просте математимчне формулю-вання, а адаптивна еволюцгя параметргв дозволяе вгдбити неодноргднгсть г плиннгсть тимчасового ряду. Метод застововуеться для коротко- г сере-дньостроковому прогнозуваннг. Труднощг прогнозу складаються з неможливостг провгстити тд'ем чи спад ргнку.
Метод подвгйного згладжування Брауна при-значений для прогнозування нестацгонарних ря-дгв у випадку лгнгйно-адитивного тренду з вико-ристанням подвгйного експоненцгйного зважено-го середнього значення. Ряд с таким трендом мае середню, яка збгльшуеться (чи зменшуеться) приблизно на однакову величину в розглянутг моменти часу. При цьому дисперсгя вгдхилень фактичних значень вгд тренду приблизно постгй-на.
Метод Х-11 полягае в розбивцг тимчасового ряду на трендовг цикли, сезоннг цикли г на нере-гулярнг елементи. Використовуеться для серед-ньострокового прогнозування.
Модель Бокса-Дженкгнса базуеться на одному гз варганив експонентного згладжування. Метод призначений для обробки авторегресивних рядгв без апргорних припущень щодо коефгцген-тгв, якг дисконтують. Виключення тренду здгйс-нюеться шляхом переходу до ргзниць ряду г до-пущення кореляцгйних залишшв. Метод застововуеться для коротко- г середньостроковому про-гнозуваннг.
До головних обмежень экстраполяционнгх методгв можна вгднести наступне.
Бгльшгсть прогнозних помилок пов'язанг з тим, що в момент формулювання прогнозу в бг-льше або явнгй формг малося на увазг, що гсну-ють тенденцг! збереження в майбутньому, що ргдко виправдуеться. Экстраполяционные методи не дозволяють дгйсно «передбачити» еволюцгю попиту, оскгльки не здатнг передбачати яш-небудь «повторнг крапки». У найкращому разг вони здатнг швидко врахувати вже минулг змгни. Тому !х називають «адаптивною прогнозною мо-деллю». Проте для багатьох проблем керування такий «апостергорний» прогноз виявляеться ко-рисним при умовах, що е досить часу для адапта-
цп, г фактори визначальнг ргвень продажгв не тдданг ргзким змгнам [2, с. 208].
Розповсюдженою методикою опису тих чи гнших процесгв г явищ служить моделювання, яке варто розумгти як дослгдження об'ектгв пгзнання на !хнгх моделях.
Воно передбае побудову моделг на основг по-переднього вивчення об'екта чи процесу, видг-лення його гстотних характеристик чи ознак. Прогнозування процесгв з використанням моделей включае:
- розробку моделг;
- експерементальний аналгз;
- поргвняння результатов прогнозних розра-хункгв з фактичними даними стану процесу;
- коректировка г уточнення моделг.
Застосування математичних методгв е необ-
хгдною умовою для розробки г використання ме-тодгв моделювання в прогнозуваннг, що забеспе-чуе високий ступгнь обгрунтованостг г своечасно-стг прогнозгв.
В прогнозуваннг збуту використовуются: прогноз на основг гндикаторгв, гмгтацгя, моделг дифу-зг!.
1мгтацгя Прогнозування на основг ведучих по-казникгв дозволяе установити взаемозв'язок мгж яким-небудь вимгрним явищем г тим, яке треба спрогнозувати. 1мгтацгя заснована на принцип повторення, що дозволяе зв'язати сьогодення г майбутне.
Моделг дифузг!. Бгльшгсть описаних вище ме-тодгв залежить вгд подальшого устху продажу товаргв, освоених пгдприемством. Даш про пото-чний стан справ г е основою прогнозу. Однак при впровадженнг на ринок нових товаргв чи товаргв удосконалених моделей усг види прогнозгв здгйс-нюються на базг теорг!, що називаеться проник-ненням, «дифузгею» винаходгв. У сво!й основг теоргя дифузг! припускае, що новий товар мае чотири особливостг: новизна, достатнг данг у споживача про товар, соцгальна система, час. Це означае, що чим незначнгше нововведення, тим менше ймовгрнгсть упровадження. Прогноз здгй-снюеться на пгдставг лише незначного обсягу гн-формацг! про початковий етап впровадження товару. При цьому враховуються обставини, супут-нг продажу нового товару, наприклад його жит-тевий цикл.
Прогноз на основг гндикаторгв полягае в оцгн-цг ходу розвитку процессу збуту продукцг! на базг одного або декглькох вгдомих гндикаторгв (пока-
знишв) сумiжних галузей промисловосп. Вико-ристання iмiтацiйних моделей мае на увазi пере-хiд до вивчення не статичних, а динамiчних влас-тивостей дослвджуваного процесу.
Зазначимо, що процес прогнозування припус-кае використання як одше!, так i декiлькох методик в залежност вiд потреб, можливостей i да-них, що маються для прогнозу. Деяк методи ефективш для одержання прогнозiв узагальнених показникiв, iншi використовуються для прогнозування динамши окремих елеменпв узагальнених показнишв, тому для управлшня збутом слiд використовувати систему моделей прогнозування. Розробка системи моделей прогнозування проходить три етапи.
На першому розробляеться локальна методика прогнозування(окремi моделi i пiдсистеми моделей).
На другому створюеться система взаемодда-чих моделей прогнозування на базi розробки ло-кальних методик прогнозування.
На третьому уточнюються i розвиваються окремi локальнi системи i методики прогнозування i практичного !хнього використання.
Застосування системи моделей прогнозування дозволить отримати показники збуту взаемно доповнюючи один одного, що забеспечить ком-плексне вивчення прогнозного явища i високий ступень обгрунтованост!
Б1БЛ1ОГРАФ1ЧНИЙ СПИСОК
1. Герасимчук В. Г. Маркетинг: теорiя i практика: Навч. поаб. - К.: Вища шк., 1994. - 327 с.
2. Голубков Е. П. Основы маркетинга: Учебник. -М.: Финпресс, 1999. - 656 с.
3. Гаркавенко С. С. Маркетинг: Подручник. - К.:: .Шбра, 2002. - 712 с.
4. Прогнозирование и долгосрочное планирование экономического развития региона / Отв. ред.: Р. Д. Федотова, А. А. Гудым. - Кишинев: Штиин-ца, 1986. - 247 с.
5. Старостша А. О. Промисловий маркетинг: Теорiя, свгговий досвщ, укра!нська практика: Ддручник / А. О. Старостша , А. О. Длтач, В. А. Кравченко / За ред. А. О. Старостшо!. - К.: Знання, 2005. -764 с.
Надшшла до редколегп 10.11.07.
