Главная    Интернет-библиотека    Маркетинг    Теория и методология маркетинга    Современное состояние и направления совершенствования методологии прогнозирования рыночной доли продукции

Современное состояние и направления совершенствования методологии прогнозирования рыночной доли продукции

Современное состояние и направления совершенствования методологии прогнозирования рыночной доли продукции

Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №5 год - 2001

Петухова И.В.

аспирант Московского государственного текстильного университета им. А.Н. Косыгина,
кафедра менеджмента

 
Петухова Н.В.,
аспирант Московского государственного текстильного университета им. А.Н. Косыгина,
кафедра менеджмента

В условиях самостоятельного осуществления организацией своих производственно-коммерческих и инвестиционных операций первоочередной ее задачей является прогнозирование доли рынка, изменения которой определяют изменения совокупного объема реализации продукции организации. Величины доли рынка и объема реализации продукции составляют основу разработки как текущего, так и стратегического планов и определяют эффективность осуществления инвестиционных проектов.

Величины доли рынка подвергаются изменениям. Данные изменения обусловлены происходящими на рынке процессами, осуществлением конкурентами определенных усилий в области совершенствования качества, политики ценообразования и системы продвижения своей продукции, приводящих в целом к изменению рыночной конъюнктуры, а также зависят от степени адаптации к этим процессам отдельных организаций.

Вследствие этого применяемая для целей прогнозирования доли рынка соответствующая методологическая основа отражает в известной мере именно эти тенденции, происходящие в конкурентной рыночной среде функционирования организаций. В экономической литературе представлено большое разнообразие методов прогнозирования доли рынка, занимаемой конкретной продукцией, в основе которых лежит использование двух основных подходов: эвристического и экономико-математического. Общая классификация методов, применяемых в рамках каждого из этих подходов, приведена в таблице 1.

Открыть таблицу 1 "Классификация подходов и методов прогнозирования доли рынка, принадлежащей определенной продукции" >>>

Применение эвристического подхода к оценке доли рынка и возможного объема продаж обусловлено быстротой получения результатов, отсутствием достоверной и своевременной информации об объемах продаж конкурентов за предшествующий период времени, а также отсутствием опыта формирования прогнозов, количественно выявляющих и использующих причинно-следственные связи между отдельными взаимодействующими элементами рынка.

Формирование экспертных оценок доли рынка при внутреннем или внешнем экспертном прогнозировании осуществляется путем непосредственной обработки и анализа суждений экспертов, в качестве которых могут выступать сотрудники маркетинговых подразделений организаций, розничных магазинов, а также привлекаемые со стороны работники консалтинговых фирм, маркетинговых центров, специалисты в области маркетинга и т.д. В зависимости от способа сбора мнений экспертов и выведения конечного результата используются следующие методы:

1. Метод средней оценки по индивидуальным экспертным мнениям. Заключается в выведении простого или взвешенного среднего арифметического из всех оценок, полученных в результате однократного опроса экспертов. С целью повышения точности получаемых прогнозов в рамках данного метода средняя арифметическая величина прогнозируемой экспертами доли рынка может быть определена на основе обобщения не одного, а трех мнений экспертов: оптимистического (o), пессимистического (p) и наиболее вероятного (v), которые объединяются в итоговую оценку (f), высказанную отдельным экспертом, посредством следующих выражений [1]:

Каждое из данных выражений предполагает заранее заданную различную значимость оптимистической, пессимистической и наиболее вероятной оценок, которая определяет предполагаемую вероятность наступления ситуации, когда значение доли рынка будет соответствовать одному из этих трех мнений. Вследствие этого при определении доли рынка, занимаемой продукцией, возможно применение универсального метода определения итоговой оценки эксперта, основанного на взвешивании по вероятности наступления ситуаций, соответствующих оценкам o, p и v. Значение вероятности также оценивается экспертами, а итоговая оценка эксперта определяется как

где wo (wp и wv) — вероятность наступления ситуации, при которой доля рынка будет соответствовать оценке o (p и v).

Обобщенная оценка по мнениям всех экспертов выводится как простая или взвешенная средняя величина из итоговых оценок отдельных экспертов.

2. Метод комиссии, заключающийся в формировании в ходе обсуждения группой экспертов единого согласованного решения относительно предполагаемой доли рынка, занимаемой определенной продукцией.

3. Метод Дельфи — многоэтапный метод, предусматривающий первоначальное изолированное вынесение экспертами своих суждений и дальнейшую многократную их корректировку на базе ознакомления каждого эксперта с суждениями других экспертов до тех пор, пока величина разброса оценок не будет находиться в рамках заранее устанавливаемого желаемого интервала варьирования оценок [1, 2].

Получаемые посредством данных методик оценки носят статичный и одноразовый характер, в результате чего возникает необходимость повторного обращения к экспертам при составлении прогноза доли рынка на последующие периоды. Кроме того, метод внутреннего и внешнего экспертного прогнозирования характеризуется определенной степенью субъективности.

В результате этого метод потребительской оценки с использованием цепи Маркова представляется наиболее целесообразной процедурой прогнозирования доли рынка в рамках эвристического подхода.

Алгоритм прогнозирования возможной доли присутствия продукции на рынке на планируемый период t посредством данного метода включает следующие этапы:

1) определение исходной доли рынка, занимаемой каждым видом продукции в предыдущий планируемому период времени. Например, 20% принадлежит продукции А, 45% — продукции В, 35% — продукции С;

2) формирование матрицы изменения предпочтений потребителей в отношении рассматриваемых товаров (табл. 2). В строках матрицы указывается, какая часть потребителей продукции, соответствующей рассматриваемой строке, переходит к потреблению других видов продукции, указанных в столбцах матрицы. Так, согласно первой строке таблицы 2, 62% потребителей предшествующего периода продолжают приобретать продукцию А, 20 и 18% переходят к приобретению продукции видов В и С соответственно. В столбцах матрицы указывается, какая часть потребителей других видов продукции, указанных в строках матрицы, переходит на потребление продукции, соответствующей рассматриваемому столбцу. Так, в соответствии со вторым столбцом данной матрицы на потребление продукции В переходят 20% потребителей продукции А, 31% потребителей продукции С и остается 19% первоначальных потребителей продукции В;

Открыть таблицу 2 "Матрица коэффициентов изменения потребительских предпочтений по приобретению продукции видов А, В, С" >>>

3) определение прогнозной доли рынка за отчетный период в соответствии с выражением

где i — порядковый номер строки матрицы;

j — порядковый номер столбца матрицы;

Fjt— доля рынка, принадлежащая продукции вида j в планируемый период времени t;

Fit-1— доля рынка, принадлежащая продукции вида i в предыдущий планируемому период времени;

zij — соответствующий элемент матрицы коэффициентов изменения потребительских предпочтений.

Например, для продукции В: FВ = 20% x 0,20 + 45% x 0,19 + 35% x 0,31 = 23,4%.

Таким образом, данный метод позволяет осуществить переход к динамическому прогнозированию показателя доли рынка на определенное число периодов в перспективе. Однако высокая степень его адекватности фактическим данным соответствует ситуациям, характеризующимся неизменностью потребительских вкусов, действий конкурентов, а также ценовой политики и других составляющих комплекса маркетинга. В остальных случаях степень совпадения фактических и планируемых с помощью данного метода объемов продаж достаточно низка.

Количественный анализ направленности и силы воздействия всех показателей, определяющих спрос на конкретную продукцию, является основой экономико-математического подхода к прогнозированию доли рынка.

Математическое описание процесса распространения продукции, позволяющее оценить ее рыночную долю, осуществляется посредством использования однокомпонентных моделей прогнозирования, получивших свое развитие на базе модели симметричного роста объема продаж, разработанной М. Bass [3].

Основными предпосылками ее формирования являются следующие принципы:

1) продукция со временем заполняет весь свой потенциальный рынок;

2) все возможные потребители продукции делятся на две группы: попробовавшие и не попробовавшие продукцию к определенному моменту времени;

3) рост доли рынка во времени пропорционален разрыву между предельным (равным 100% рынка) и текущим (соответствующим уже захваченной продукцией доле рынка) уровнями потребления продукции, т.е. пропорционален доле потребителей, которые не приобрели продукцию к прогнозируемому моменту времени;

4) в любой момент времени потенциальные потребители, еще не попробовавшие продукцию, могут быть классифицированы на две категории: потребители, подвергающиеся при принятии решения о приобретении продукции влиянию количества потребителей, уже ранее приобретших ее; потребители, не основывающие свое решение о приобретении продукции на поведении других потребителей, т.е. самостоятельно принимающие решение о покупке. В результате данного разбиения потребителей признается, что первая категория, названная имитаторами, подвергается влиянию так называемой «рекламы, создаваемой потребителями, — рекламы «из уст в уста» («word — of — mouth»), а размер второй категории потребителей, обозначаемой как инноваторы, изменяется под воздействием средств маркетинговых коммуникаций [3].

Итоговое уравнение, описывающее рост во времени доли рынка, принадлежащей анализируемой продукции, имеет вид

где i>F(t) — функция, определяющая значение текущего уровня распространения продукции, т.е. соответствующего доле рынка, принадлежащей продукции к моменту времени t;

 

p, q — параметры уравнения регрессии, подлежащие оценке, значения которых определяют величину роста занимаемой продукцией доли рынка в результате ее приобретения инноваторами (имитаторами). Значения этих параметров всегда положительны, поэтому с ростом значений данных коэффициентов рост доли рынка возрастает, что приводит к уменьшению периода первоначального распространения продукции.

Соответствующая выражению (1) функция, определяющая значение охваченной анализируемой продукцией доли рынка к моменту времени t, определяется зависимостью вида

Графическое изображение функций F"(t) и F(t) представлено на рисунке 1. Как следует из него, кривая F"(t) симметрична относительно точки Т* на участке [0; 2Т*], в которой скорость проникновения на рынок (F"(t)) достигает своего максимального значения. В результате этого участок кривой F(t) на интервале [Т*; 2Т*] является зеркальным отображением данной кривой на интервале времени [0; Т*], при этом моменту времени Т* соответствует 50%-но проникновение на потенциальный рынок.

Открыть рисунок 1 "Кривые модели симметричного роста объема продаж: а) роста доли рынка, вызванного воздействием инноваторов и имитаторов, а также их совокупным влиянием; б) накопленной к моменту времени t доли рынка, занимаемой анализируемой продукцией" >>>

Открыть таблицу 3 "Данные о динамике доли рынка продукции" >>>

Например, на основе данных организации о доле рынка ее продукции за 11 периодов времени, которые представлены в таблице 3, модель M. Bass имеет следующий вид:

Открыть формулу >>>

При этом коэффициент регрессии, отражающий степень адекватности данной модели фактическим данным, равен 0,8856.

Рассмотренная модель M. Bass отражает инновационно-имитационный подход к анализу доли рынка. Ее частным случаем является модель, предложенная E. Mansfield, которая представляет собой чисто имитационный подход к определению доли присутствия продукции на рынке и имитационную точку зрения на процесс восприятия и потребления продукции потребителями и предполагает, что рост доли рынка пропорционален только накопленной этой долей продукции. Иными словами, в модели принимается, что p = 0, вследствие чего (1) и (2) принимают вид выражений (3) и (4) соответственно:

где а — параметр уравнения регрессии.

Для данных, представленных в таблице 3, модель E. Mansfield имеет следующий вид:

Вместе с тем коэффициент регрессии по данной модели составляет 0,7039, что ниже его значения, рассчитанного при использовании модели M. Bass. Таким образом, для рассмотренного нами примера наиболее адекватной является модель M. Bass.

С целью обеспечения лучшей аппроксимации фактической доли рынка, занимаемой продукцией, с учетом существующей специфики ее восприятия потребителями большее распространение получили модели — модификации модели M. Bass, которые определяются как гибкие модели прогнозирования [3, 4].

На большинстве рынков вновь появляющаяся продукция, заменяющая уже существующие на рынке образцы, в дальнейшем через непродолжительный период времени вытесняется более новыми образцами с улучшенными характеристиками. Возможность прогнозирования смены тенденции (направления) изменения доли рынка, занимаемой продукцией (с положительной на отрицательную) под воздействием появляющихся на рынке новых аналогов продукции предусмотрена многокомпонентными методами прогнозирования. Содержание данных методов и применяемых соответствующих моделей составляет нахождение факторов, определяющих предпосылки перехода потребителей от потребления одного вида продукции к приобретению другого вида, а также построение количественных зависимостей между величиной функции доли рынка (F(t)) или функции изменения доли рынка (F"(t)) и значениями выявленных факторов.

В качестве данного фактора, предопределяющего смену направления наращения и снижения объемов продаж, в методе, основанном на взвешивании потребительских свойств и цен товаров-конкурентов, используется интегрирующий потребительские свойства и цену в единый критерий оценки превосходства продукции параметр — показатель конкурентоспособности анализируемой продукции, а также показатели конкурентоспособности всех представленных на рынке образцов товаров, имеющих сходную с анализируемой продукцией функциональную принадлежность.

Согласно данному методу, рост отношения конкурентоспособности анализируемой продукции к общей сумме конкурентоспособностей всех существующих на рынке видов продукции обеспечивает рост рыночной доли, принадлежащей анализируемой продукции, и, наоборот, снижение удельного веса конкурентоспособности анализируемой продукции приводит к отрицательным темпам изменения доли рынка, т.е. к уменьшению доли и вытеснению продукции с рынка. Выражение для функции F(t), соответствующее данным принципам изменения доли рынка, охватываемой анализируемой продукцией, имеет вид [5]

где ai — конкурентоспособность анализируемой продукции;

aj — конкурентоспособность j-го вида продукции;

j = 1; n— порядковый номер определенного вида продукции, представленной на рынке;

n — общее количество видов продукции, представленных на рынке.

Пример расчета доли рынка, принадлежащей продукции с определенным уровнем конкурентоспособности, по выражению (5) приведен в таблице 4.

Открыть таблицу 4 "Значения конкурентоспособности различных видов продукции и принадлежащей им доли рынка" >>>

— суммарная конкурентоспособность представленных на рынке видов продукции всех фирм с А по Е.

Конкурентоспособность анализируемой продукции характеризует степень ее превосходства по потребительским и стоимостным свойствам над базовой продукцией. Количественное значение показателя конкурентоспособности определяется путем деления дополнительного полезного эффекта, получаемого в результате использования анализируемой продукции по сравнению с использованием базовой продукции, на величину дополнительных единовременных и периодических затрат, возникающих в результате потребления анализируемой продукциеи по сравнению с потреблением базовой продукции.

Методы и модели Яблонского основаны на анализе процесса морального устаревания продукции на рынке [6]. Использование модели осуществляется в соответствии со следующими этапами:

1) анализ всех параметров продукции и выявление того главного параметра (х), который определяет потребительское восприятие продукции (например, параметр, характеризующий скорость функционирования продукции, параметр надежности, вместимости и т.п.);

2) определение длительности периода нахождения на рынке каждого вида продукции, представленного на рынке в настоящее время, — возраста продукции (t);

3) нахождение адекватного фактическим данным вида распределения количества всех имеющихся на рынке видов продукции в зависимости от выявленного возраста продукции, т.е. нахождение вида зависимости доли изделий от их возраста F(t);

4) анализ присущих рынку тенденций изменения во времени значений главного параметра продукции х(t);

5) интеграция зависимостей, полученных на 3-м и 4-м этапах, в зависимость, отражающую возможную долю рынка продукции, обладающей определенными значениями главного параметра F(х).

Так, принимая нормальное распределение доли продукции на рынке в зависимости от ее возраста (выражение (8) и рисунок 2а) и экспоненциальный рост значений главного параметра во времени (выражение (9) и рисунок 2а), итоговая зависимость для определения величины доли рынка имеет вид, представленный выражением (10) и рисунком 2б.

Открыть рисунок 2 >>>

где а — средний возраст видов продукции, представленных на рынке;

s— среднее квадратическое отклонение для возрастов видов продукции, представленных на рынке;

х0 — значение главного параметра для продукции с возрастом 2а;

l— темп роста значений главного параметра продукции в единицу времени, обусловленный характерной для рынка интенсивностью конкуренции и скоростью внесения усовершенствований в продукцию.

В качестве примера использования модели Яблонского для прогнозирования динамики доли рынка продукции рассмотрим рынок продукции, характеризуемый следующими значениями основных параметров: средний возраст всех видов продукции, представленных на рынке, а = 5,64 года; значение главного параметра для самой старой продукции х0 = 6,0 ед.; темп роста значений главного параметра l = 0,24 ед/год; среднеквадратическое отклонение для возрастов продукции, представленных на рынке, s = 0,875.

Тогда, задаваясь различными значениями главного параметра в модели Яблонского, получим соответствующие значения доли рынка, которые приведены в таблице 5.

Открыть таблицу 5 "Значения главного параметра продукции и принадлежащей ей доли рынка"

Характерной особенностью данной модели, а также модели, определяемой выражением (5), является неизменность рыночной доли, занимаемой определенной продукцией, при отсутствии изменений в ее конкурентном окружении, т.е. при отсутствии на рынке изменений, вносимых организациями-конкурентами в конкурентоспособность своей продукции, эффективность ее применения, при отсутствии изменений в конкурентоспособности организаций по сравнению с предыдущим отчетным моментом времени. Вследствие этого в рассмотренных моделях не находят отражения отличительные особенности потребительского поведения в области восприятия потребителями продукции, что приводит к неадекватному описанию этими моделями реально происходящих на рынке изменений долевых границ функционирования организаций.

Данное необходимое свойство моделей многокомпонентного замещения представлено в четырехсегментной пробно-повторной модели, которая базируется на принципах построения однокомпонентных моделей прогнозирования. Исходными предпосылками модели являются следующие [7]:

1) в отличие от однокомпонентных моделей, дифференцирующих потребителей на две группы (попробовавшие и не попробовавшие продукцию к определенному моменту времени), вся совокупность потребителей продукции определенного назначения подразделяется на четыре группы:

а) потенциальные потребители, которые не попробовали продукцию в предшествующие периоды и не попробуют ее в t-м периоде;

б) потенциальные потребители, которые не попробовали продукцию в предшествующие периоды, но попробуют ее в t-м периоде;

в) потенциальные потребители, которые уже попробовали продукцию в предшествующие периоды, но не приобретут ее повторно в t-м периоде;

г) потенциальные потребители, которые уже попробовали продукцию в предшествующие периоды и приобретут ее повторно в t-м периоде;

2) объем продаж продукции в t-м периоде представляет собой сумму объема продаж, вызванного потребителями 2-й группы, и объема продаж, на который может рассчитывать организация — реализатор анализируемой продукции за счет ее приобретения потребителями 4-й группы:

23.jpg (3734 bytes)

или

где st — объем продаж анализируемой продукции в t-м периоде;

Мt — емкость рынка в t-м периоде;

mt — коэффициент, характеризующий прирост доли рынка, вызванный покупкой продукции потребителями, еще не попробовавшими ее в предыдущие периоды и приобретающими ее в период t;

(1 – Ft–1)Мt — рост объема продаж продукции, вызванный приобретением продукции потребителями 2-й группы;

rt — часть доли рынка, накопленной продукцией к t-му периоду, которая будет принадлежать ей в t-м периоде, долей единицы;

rtFt–1Мt — объем продаж в t-м периоде, обусловленный приобретением продукции потребителями 4-й группы;

3) потребители, составляющие 2-ю группу, аналогично модели М. Bass, классифицируются на инноваторов и имитаторов. Инноваторы подвержены уменьшающемуся влиянию рекламных усилий либо и организации, осуществляющей реализацию анализируемой продукции, и других организаций, предлагающих рынку аналогичную по функциональному назначению продукцию (выражение (10)), либо только организации, реализующей анализируемую продукцию (выражение (11)):

где Ri(Rj) — показатель, характеризующий величину рекламных усилий по продвижению анализируемой продукции (j-го вида, присутствующей на конкретном рынке);

b0, b1, b2 — параметры уравнения регрессии.

В конечном итоге уравнение для определения величины возможной доли рынка в данной модели принимает вид

Открыть формулы >>>

Как следует из выражений (12) и (13), признаком данной модели, отличающим ее от исходной модели M. Bass, является применение исследования влияния потребителей-инноваторов и потребителей-имитаторов непосредственно на накопленную долю рынка, а не на ее рост, правомерность которого была подтверждена соответствующими эмпирическими исследованиями [7].

Для иллюстрации использования выражений (12) и (13) рассмотрим рынок тканей. Значения объема затрат на рекламу по анализируемому предприятию и по всей совокупности предприятий, работающих на данном рынке, в различные периоды времени приведены в таблице 6.

Открыть таблицу "Объем затрат на рекламу анализируемой организации и в целом по рынку в различные периоды времени" >>>

На основе применения метода наименьших квадратов получим следующие уравнения, описывающие динамику доли рынка продукции, выпускаемой анализируемой организацией:

Открыть формулы >>>       

Коэффициент регрессии по первому уравнению составляет 0,832, а по второму — 0,804. В итоге очевидно, что для рынка тканей более адекватной является зависимость, в которой учитываются не затраты на рекламу конкретной организации в абсолютном значении, а доля данных затрат по конкретной организации в суммарной величине затрат на рекламу всех присутствующих на данном рынке организаций.

Очевидным недостатком данной модели является постоянство во времени значений параметра rt и, как следствие, неопределенность набора факторов, воздействующих на него, и параметров вектора влияния данных факторов.

Таким образом, теорией прогнозирования доли рынка к настоящему времени разработано достаточно большое количество методов и соответствующих им моделей. Вместе с тем вследствие наличия недостатков и ограничений в применении ни один из методов не обеспечивает комплексного, всеохватывающего решения задачи оценки возможной рыночной доли продукции в отдельные моменты ее нахождения на рынке. Сводная характеристика методов по совокупности факторов, которые определяют данные недостатки, представлена в таблице 7.

Открыть таблицу 7 "Сводная характеристика методов анализа рыночной доли продукции эвристического и экономико-математического подходов к прогнозированию" >>>

С целью улучшения качества прогнозирования наиболее целесообразным направлением развития существующих в рамках экономико-математического подхода моделей является интеграция положений и принципов отдельных методов.

В частности, возможным и приоритетным направлением следует считать прогнозирование рыночной доли продукции на основе объединения предпосылок построения четырехсегментной пробно-повторной модели с положениями однокомпонентных методов прогнозирования, а также с принципами формирования методов, основанных на взвешивании потребительских свойств и цен товаров-конкурентов и т.п.

Например, такое совместное применение указанных методов может быть осуществлено посредством изменения параметра (1–rt) на функцию, количественно определяющую долю потребителей, отказывающихся от приобретения анализируемой продукции в t-м периоде в результате воздействия совокупности различных факторов.

Литература

1. Тодосийчук А.В. Основы управления инновационной деятельностью в организации: Учебное пособие. — 2-е изд., доп. и перераб. — М.: Российская академия естественных наук (отделение исследования циклов и прогнозирования), 1999. — 156 с.

2. Савчук В.П., Прилипко С.И., Величко Е.Г. Анализ и разработка инвестиционных проектов: Учебное пособие. — Киев: Абсолют; В, Эльга, 1999. — 304 с.

3. Mahajan Vijay, Muller Eitan and Bass Frank M. New product diffusion models in marketing: a review and directions for research // Journal of Marketing. — 1990. — Vol. 54, January. — PP. 1—26.

4. Щепина И.Н. Модели диффузии и замещения нововведений (Обзор литературы. Предпринт. — М., 1990. — 48 с.

5. Стратегическое управление предприятием и прогнозирование рынка (методы и модели) / Под ред. А.В. Тодосийчука. — М., 1992. — 32 с.

6. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки / Отв. ред. Ю.М. Гаврилец; АН СССР, ВНИИ систем. исслед. — М.: Наука, 1986. — 315 с.

7. Hahn Minhi, Park Senoon, Krishnamurthi Lakshman and Zoltners Andris A. Analysis of new product diffusion using a four-segment trial-repeat model // Marketing Science. — 1994. — Vol. 13. — № 3. — PP. 224—247.

 

Также по этой теме: