Покупателей

Потребность в сборе информации данными методами возникает в следующих случаях:

■ появляется новый товар;

■ осваивается новый рынок;

■ существенно изменяется конъюнктура рынка;

■ существенно изменяются условия продаж и т.д. Достоинством данной группы методов является опережающий характер информации, экономичность метода, оперативность обработки данных. Недостатком -субъективный характер оценок, которые могут не совпадать с действительным поведением покупателей в будущем.

Прямое анкетирование - самый простой, но и самый недостоверный метод сбора информации, так как ответы покупателей мо­гут не совпасть с их реакцией на цену товара в будущем. Недостоверность ответов объясняется отсутствием у покупателя необходимой информации, времени для размышления над ответом, намеренным искажением информации (занижение или завышение) под влиянием субъективных причин. Кроме того, если речь идет об инновационных товарах, у покупателя отсутствует опыт их применения, он не может адекватно оценить те преимущества, которые даст ему в будущем потребление данного товара, и цену на него, по которой он может приобрести этот товар в будущем.

Покупатели в большинстве случаев лучше представляют ценовые диапазоны и месячные платежи, чем точную цену товара, при этом ценовый диапазон определен для них двумя точками -верхней, за пределом которой качества считается слишком высокой, и нижней, за проделом которой качество товара вызывает сомнения. При опросе покупателей в анкету рекомендуется включить соответствующие во­просы о цене.

Анализ готовности совершить покупку - более точную ин­формацию о поведении покупателей дают ответы на вопрос о покупке товара по предложенной и исследователем цене. Специалисты считают, что процедура опроса должна дать покупателю возможность выразить степень готовности совершать покупку при заданной цене. Например, анкета содержит вопрос: «Приобретете ли вы товар А при цене Р?» и варианты ответа, отражающие уверенность покупателя в совершении покупки:

а) непременно куплю;

б) возможно, куплю;

в) может быть, куплю, а может быть, нет;

г) скорее, не куплю;

д) не куплю.

Вы можете предложить несколько иную формулировку вариантов ответов, важно только, чтобы они отражали убывающую уверен­ность покупателя в совершении покупки. Многолетние обобщения итогов анкетирования и наблюдениеза последующим поведением по­купателей позволили сделать вывод, что уверенность покупателя при ответах на вопросы анкеты влияет на вероятность будущих покупок. Эта зависимость приведена в табл. 4.2

Таблица 4.2

Вероятность совершения реальных покупок в будущем участниками опроса

Результаты опроса позволяют прогнозировать, какой может быть доля покупателей вашего товара на рынке, количество покупателей и выручка фирмы.

Пример 4.1.Мы организуем детский лингвистический центр. В период летних каникул мы намерены предложить школьникам обучение и отдых в течение 21 дня. Требуется определенное время на организацию этого лагеря и достаточно высокие затраты на аренду пансионата, которые нужно осуществить за несколько месяцев, до начала работы лагеря. Нас интересует, какое количество школьников будет отдыхать в лагере летом. Если наш центр только со­здается, мы можем провести встречи со школьниками и их родителями нескольких школ, рассказать им о центре и попросить ответить на вопросы анкеты. Допустим, мы получили следующие результаты анкетирования.

Всего было опрошено 449 родителей, из них, вероятно, 65 человек (25 х 0,8 + 34 х 0,5 + 66 х 0,25 + 124 х0,1) действительно приобретут путевки. Доля наших клиентов составит 14,47%. Если мы наме­рены предложить услуги лингвистического центра в других школах города, где обучается 3000 детей интересующего нас возраста, то мож­но ожидать, что 14,47% из них воспользуются нашими услугами, т.е. число наших клиентов может составить 434 человека, выручка составит 6 510 000 руб.

Мы можем усложнить анкетирование, предложив в разных группах опрашиваемых разные цены. Это позволит нам увидеть зависимость изменения спроса от изменения цен. Необходимо только помнить, что одному респонденту должна быть предложена одна цена или один ценовый диапазон.

Метод имитируемых покупок.Участникам эксперимента дается подробное описание нескольких товаров, их характеристик и цен, затем им предлагается сделать выбор в пользу одного из товаров.

От эксперимента в лабораторных условиях метод имитируемых покупок отличает отсутствие реального процесса покупки, покупатель только моделирует принятие решения, поэтому исследователь может протестировать как имеющиеся товары, так и новые конструкторские решения.

Декомбинационныйанализ или метод компромиссовпозволяет оценить значимость для покупателей совокупности основных характеристик товара. Основная предпосылка применения данного метода - предположение о рациональности поведения покупателей, которым предлагается оценить в баллах или коэффициентах значимость отдельных параметров товара или улучшения этих параметров. На основании полученных оценок исследователь может рассчитать цену нового товара, понять, какие параметры товара нуждаются в из­менении, на что обратить большее внимание при организации рекламной компании. Исследователь может применить различные инструмен­ты для опроса покупателей.

4.4. Методы статистической обработки информации о поведении покупателе при изменении цен

На основе данных о прошлых продажах можно рассчитать значения коэффициента эластичности спроса по цене, а также построить различные экономико-математические модели, дающие формализованное описание динамики продаж и зависимости поведения покупателей от изменения цен.

На практике широкое применение нашли трендовые модели и факторные модели.

Трендовые моделипозволяют оценить сложившуюся в прошлом тенденцию в динамике цен и на основе полученной тенденции спрогнозировать будущий уровень цен. Можно применить различные методы оценки и прогнозирования динамики цен. Их выбор зависит от того, как в прошлом изменялись цены. Если собранная информация показывает, что цена на протяжении изучаемого периода незначительно отклонялась от относительно постоянного уровня или среднего значения, могут быть использованы наиболее простые методы прогнозирования. Прогнозирование цен включает использование информации об уровне цен в прошлом для оценки среднего значения, которое становится прогнозным значением.

При наивном прогнозировании предполагается, что предыдущее значение лучше всего предсказывает будущее.

Прогнозное значение (Ptпр) принимается соответствующим предыдущему фактическому значению

( ).

Такой прогноз называют прогноз без изменений.

Пример4.2.Известно, что в январе текущего года средние цены производителей за 1 т льноволокна составили 7214 руб. При отсутствии более подробной информации можно наивно предположить, что и в феврале цена 1 т льноволокна останется на этом уровне и составит 7214 руб. Если значения фактических величин изменяются во времени, наивный прогноз можно получить, учитывая последние изменения показателей.

Пример 4.3.Известна цена 1 тонны картофеля в январе - июне 2004 г.

Цена 1 т картофеля в июле может быть определена с учетом последних абсолютных изменений цен 3720 - 3716 = 4 руб., следова­тельно, цена в июле составит 3720 + 4 = 3724 руб.

Вы можете оценить будущее значение цен на основе последних относительных изменений. Для этого следует оценить индекс измене­ния цен (3720 - 3716): 3716 = 0,001, затем цену последнего периода умножить на индекс роста цен 3720 х 1,001 = 3724 руб.

Для организаций, имеющих в своем ассортименте тысячи наи­менований товаров, могут быть полезными методы прогнозирования, основанные на усреднении цен. Они позволяют оперативно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных.

Простое среднее - прогнозное значение принимается равным среднему всех значимых прошлых наблюдений.

Пример 4.4.Если вы рассчитаете прогнозную цену картофеля в июле, используя данный подход, то получите (3710 + 3715 + + 3708 + 3712 + 3716 + 3720) : 6 - 3713,5 руб. Скользящее среднеерассчитывается как среднее арифметическое трех последних точек, оно ипринимается прогнозным значе­нием.

Пример 4.5. Организация продает топочный мазут. Средние цены за 1 т мазута за три последних года составили последователь­но 1245 руб., 2245 руб.., 1420 руб. Скользящее среднее со­ставит 1637 = (1245+2245+1420): 3, следовательно, цена топочного мазута в прогнозном году может составить 1637руб./т.

Если фактические значение возрастают или убывают в течение некоторого достаточно большого промежутка времени, могут быть применены не только методы скользящих средних, но и прогнозная экстраполяция. Выбор функции, применяемой для описания явления, зависит от типа динамики процесса. В таблице 3.3 приведены основные элементарные функций прогнозной экстраполяции.

Таблица 4.3