Marketing Mngmt - прогнозирование спроса
Прогнозирование спроса - это предположение о спросе в будущем. Используя прогнозирование спроса, компания составляет подходящие планы для предстоящих проблем или требований и предпринимает соответствующие действия для их решения.
Прогнозирование спроса можно разделить на следующие два основных типа:
Short run forecasting - предназначен для выполнения краткосрочных задач, таких как подготовка подходящей политики продаж для увеличения продаж или надлежащее планирование запасов в соответствии с требуемым спросом.
Long run forecasting - это допущение, сделанное для долгосрочных целей, таких как планирование капитала или активов.
В соответствии с требованиями предприятия используется краткосрочное и долгосрочное прогнозирование спроса. Эти типы прогнозирования объясняются в следующем разделе.
Шаги в прогнозировании спроса
Следующие факторы следует учитывать для предположения и выполнения краткосрочного и долгосрочного прогнозирования спроса.
Определение наиболее актуального метода прогнозирования.
Предсказание вовлеченных факторов, влияющих на спрос на продукт.
Сбор данных о факторах, влияющих на спрос.
Поиск наиболее подходящей связи между независимыми переменными и зависимыми переменными.
Составление прогноза спроса и анализ результатов.
Прогнозирование спроса может быть выполнено, выполнив указанные выше действия.
Инструменты или методы, используемые для прогнозирования спроса, бывают следующих двух типов:
Количественные методы
Качественные методики
Количественные методы
Эти методы используются как для краткосрочного, так и для долгосрочного прогнозирования; однако для краткосрочного и долгосрочного прогнозирования этот метод можно дополнительно разделить по типу прогнозирования. Ниже приведены инструменты для краткосрочного прогнозирования -
Метод скользящей средней
Этот метод используется для построения тренда спроса. При этом берется средний спрос в различных временных рамках (например, 2 года, 3 года и т. Д.) Для получения предположения о будущем спросе.
Example − Find the 3 yearly moving averages of the following −
| Год | Производство |
|---|---|
| 1999 г. | 42 |
| 2000 г. | 46 |
| 2001 г. | 47 |
| 2002 г. | 39 |
| 2003 г. | 54 |
| 2004 г. | 65 |
| 2005 г. | 66 |
| 2006 г. | 60 |
Решение
| Год | Производство | 3 годовой МП | 3 годовой MA |
|---|---|---|---|
| 1999 г. | 42 | - | - |
| 2000 г. | 46 | 136 | 45,33 |
| 2001 г. | 48 | 133 | 44,33 |
| 2002 г. | 39 | 141 | 47 |
| 2003 г. | 54 | 158 | 52,67 |
| 2004 г. | 65 | 185 | 61,67 |
| 2005 г. | 60 | - | - |
Экспоненциальный метод сглаживания
Этот метод в основном используется для краткосрочного прогнозирования. Он получен из скользящей средней и модифицирован. Он основан на средневзвешенном значении наблюдаемого значения. Он сглаживает тенденцию, при которой взвешенное значение остается между 0 и 1.
St = W.Yt + (1-W). St-I [St = текущее сглаженное значение (прогноз)]
Yt = Текущее наблюдаемое значение.
W = взвешенное значение или скорость тренда.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов обычно используется для долгосрочного прогнозирования спроса. Ниже приведены некоторые из его компонентов -
Сезонная вариация
Циклическое изменение
Случайная вариация
Нерегулярное изменение
Для измерения компонентов временных рядов используются следующие три метода:
Полусредний метод
Метод скользящей средней
Метод наименьших квадратов
Эти методы могут использоваться для анализа временных рядов в соответствии с требованиями предприятия к прогнозированию спроса.
Метод эконометрики
Этот метод прогнозирования спроса является аналитическим. В этом методе для прогнозирования спроса используются различные методы экономики и математики.
Этот метод позволяет использовать несколько переменных, поэтому он более точен в реальных деловых ситуациях.
Этот метод основан на следующих критериях -
Спрос на товар основан на нескольких факторах.
Детерминанты являются независимыми переменными, а спрос - зависимой переменной.
Между спросом и его определяющими факторами существует постоянное взаимодействие.
Между независимыми переменными существует постоянное взаимодействие. Независимые переменные делятся на два типа -Exogenous (неэкономика) и Endogenous (экономика).
Этот тип взаимодействия можно оценить статистическим методом. Прогноз делится на набор линейных или нелинейных уравнений. Эти принципы следует учитывать при использовании метода эконометрики для прогнозирования спроса.
Качественные методы
Давайте теперь обсудим некоторые качественные методы прогнозирования спроса -
Метод исследования покупательского намерения
При использовании метода опроса о намерении совершить покупку опрос проводится по товару; Сформулировано несколько вопросов по товару. Участников просят рассмотреть / оценить продукт на основе различных критериев, таких как вкус, предпочтения, стоимость, ожидания и т. Д. Эти обзоры суммируются, и составляется отчет о потребительском спросе на продукт.
Метод мнения отдела продаж
В методе мнения продавцов собираются различные территориальные потребности продаж для прогнозирования спроса на продукт. Затем индивидуальный спрос территории объединяется для составления окончательного отчета о рыночном спросе. Этот метод сложно выполнить из-за неподходящей квалификации продавцов. Однако при наличии соответствующих навыков можно делать точные прогнозы.