На первый взгляд, вопрос звучит абсурдно, но если внимательнее разобраться, то можно выявить следующее: «если у товара значительное число фактов нулевых продаж (спрос на товар редкий), то все методы точечного прогнозирования (в том числе и сложные), будут давать плохой результат»

Выходом из ситуации может стать применение специальных методов математического моделирования, позволяющих рассчитать накопительную вероятность возникновения спроса. То есть оценить не стараясь угадать число проданного, а посмотреть с какой вероятность может быть продан тот или иной объем товара. Это позволит нам понять, сколько товара необходимо хранить, чтобы обеспечить тот или иной уровень сервиса.

При упрощении механизм следующим образом. Специальное программное обеспечение проводит серию экспериментов (100 000 раз) о возможном спросе на товар на период поставки (в западной практике - lead time LT). Анализируется, сколько раз случился спрос разного объема. После этого строится накопительная вероятность распределения спроса (не более какого объема товара будет продано с разной вероятностью)

После этого учитывается уровень сервиса и рассчитывается оптимальный товарный запас, как значение спроса, соответствующее накопительной вероятности, равной уровню сервиса.

Более наглядно это можно посмотреть на следующем графике или таблице: (из программы Forecast NOW!):

Рис. 1 Уровень сервиса и оптимальный товарный запас на примере программы Forecast NOW!

Вероятность Сумма,%	Объём,ед

На рисунке светло-синим построена накопительная вероятность. Оптимальный запас находится на пересечении выставленного уровня сервиса и накопительной вероятности.

Таким образом, применение подобных методов поможет сразу рассчитать оптимальный товарный запас для товаров редкого спроса.

Важным вопросом остается критерий отнесения товаров к редкому спросу:

Для этого считается среднее расстояние в днях между соседними фактами продаж. Если это число больше 1.25 дней, то перед нами редкий спрос, если меньше - гладкий.

История продаж товара:

Среднее расстояние между соседними фактами продаж = ((3-1)+(4-3)+(7-4)+(8-7))/4 = 1,75 >1,25 -> спрос редкий

Но для товаров гладкого спроса без прогнозирования спроса не обойтись:

Для чего нужно прогнозировать спрос

Работа любого торгового предприятия неизбежно связана с проблемой оптимизации товарных запасов. Избыток товаров приводит к дополнительным финансовым издержкам, а недостаток - к потере постоянных покупателей и снижению объемов продаж. В обоих случаях происходит недополучение возможной прибыли, что в условиях острой конкуренции может стать причиной банкротства предприятия.

Одной из важнейшей составляющих поддержания оптимального ассортимента товаров является оперативное и долгосрочное прогнозирование спроса. Конечно, при планировании закупок можно ничего и не прогнозировать, используя как источник исходной информации устоявшийся или возникший уровень спроса. Однако такой устаревший подход в условиях динамично изменяющегося рынка и "избалованного" покупателя трудно назвать эффективным (за исключением небольших поселений, где имеется всего один магазин).

Прогнозирование спроса позволяет не только разработать оптимальный план закупок, но и эффективно управлять ресурсами предприятия. Так, например, зная, что в следующем месяце возникнет повышенный спрос не мороженое, можно будет заранее принять на работу продавцов, закупить холодильное оборудование и предусмотреть дополнительное финансирование. Если же все подобные мероприятия начать проводить в пик сезона, то все усилия могут оказаться напрасными и, даже убыточными.

Как прогнозировать спрос

Чтобы спрогнозировать спрос, разработано огромное количество теорий и специальных инструментов.

Специальное ПО

Так, например, при планировании закупок для супермаркета не обойтись без специализированного программного обеспечения. Основная проблема здесь в огромном ассортименте товаров, который просто физически невозможно "удержать в голове". Кроме того, специальное ПО позволяет автоматизировать процесс подготовки заявок, что при больших объемах закупок дает возможность сэкономить массу времени.

Microsoft Excel

При небольшом ассортименте товаров отличные результаты в прогнозировании спроса можно получить с помощью стандартного приложения Microsoft Excel. Специальные статистические функции, такие как, например, ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, позволяют без ввода сложных формул мгновенно обработать большие массивы информации. Богатые оформительские возможности Microsoft Excel помогут представить полученные данные не только в табличном виде, но и в более наглядном - в форме графиков и диаграмм.

Вручную

Прогноз спроса на отдельные позиции товаров можно составлять и вручную. Так, например, если товар является новинкой, то даже самые мудреные статистические формулы и ранее накопленная информация не помогут предугадать его популярность. В таких случаях приходится надеяться не на расчеты, а на интуицию и на дополнительные факторы (мнения покупателей, рекламная поддержка и т.п.).

Формулы и методы прогнозирования спроса

Методы, используемые при прогнозировании спроса, отличаются большим разнообразием - от наивных (предполагается, что спрос в следующем месяце будет такой же, как и в прошедшем) до применения в расчетах сложных экономических и математических теорий и их программных реализаций (нейронные сети).

Метод Простой средней

Простейшим из подобных методов является использование вычислений по формуле "простого среднего". Прогноз спроса на следующий период при этом способе высчитывается как среднее арифметическое показателей спроса за все предыдущие периоды. Недостатком этого метода является его высокая "консервативность" - устаревшая информация о прежних продажах помешает проявиться последним тенденциям спроса.

Метод скользящего среднего

Более оперативно на изменение спроса реагирует метод "скользящее среднее". Расчет при этом производится не на основании данных за весь срок наблюдения, а за несколько последних периодов.

Ключевым вопросом является определение «окна скольжения» - за сколько последних периодов необходимо проводить усреднение. Чем больше этот период, тем больше совпадает прогноз по скользящему среднему с простым средним.

Определить период можно эмпирически на основании ошибки прогноза (RMSE) - рассчитать эту ошибку для разных периодов и выбрать оптимальный.

Очевидно, что оптимальным является период в 4 дня.

Интересной вариацией метода является расчет скользящей средней по определенным дням (то есть - для всех понедельников считается скользящая средняя за n последних понедельников, и т.д.) Такой метод может подойти товаров, обладающих ярко выраженной внутри недельной сезонностью (например, хлеб).

Метод средневзвешенной

Сочетанием вышеописанных методов является "метод взвешенного скользящего среднего". В этой модели вычисляется средневзвешенное значение на основании нескольких периодов, но более отдаленным периодам придаются меньшие веса. Таким образом, для расчетов можно брать более длительные наблюдения, но ограничить влияние на расчеты неактуальных данных.

Метод экспоненциального сглаживания

К сожалению, вышеперечисленные методы расчетов "по среднему" позволяют получить лишь очень приближенные результаты. Более точного прогноза можно добиться при использовании моделей "экспоненциального сглаживания" и "экспоненциального сглаживания с трендом". В первом методе последний прогноз объема продаж, корректируется на основе ошибки прогноза, допущенной в последнем периоде. При втором методе расчетов (называемом еще методом "двойного экспоненциального сглаживания") учитываются данные с трендами - благодаря этому данный метод может использоваться даже для среднесрочного прогнозирования.

Метод "Хольта-Уинтерса"

Для учета сезонности и общего тренда спроса применяется модель "Хольта-Уинтерса" (трехпараметрическое экспоненциальное сглаживание). Чтобы получить прогноз спроса в этом методе необходимо правильно подобрать три параметра. Для этого можно использовать как специальные алгоритмы, так и ограничиться простым перебором.

Метод Авторегрессии

При желании получить еще более совершенные прогнозы можно использовать модели "авторегрессии". Эта методика позволяет провести очень подробный анализ имеющихся данных, выявить любые тенденции и отсеять случайные влияния. Однако, в отличие от предыдущих методов, подбор множества параметров потребует от пользователя очень много усилий и времени.

Нейронные сети, генетические алгоритмы

Следует отметить, что чем более сложные методы прогнозирования используются, тем труднее их практическое применение и тем выше вероятность возникновения ошибок. Анализ огромных объемов информации, подбор оптимальных параметров, оперативный учет колебаний рынка - все это порой находится на пределе человеческих возможностей. Наиболее перспективным в решении этой проблемы является использование алгоритмов "нейронных сетей". В этой методике специальная программа после предварительного обучения способна самостоятельно найти лучшее решение - при этом пользователю не нужно вникать во все премудрости используемых теорий. Кроме того "нейронные сети" способны учесть скрытые тенденции и создать достоверный прогноз в такой нестабильной ситуации, где ранее прогнозирование считалось вообще невозможным.

По проведенным специалистами проекта «Forecast NOW» исследованиям прогнозирование нейронными сетями дает лучший результат, чем по всем вышеприведенным методам:

По оси Х показано количество товаров при анализе, по Y- а сколько процентов нейронные сети оказывается лучше, чем другой алгоритм в относительном выражении.

Рис. 2 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и экспоненциальное сглаживание

Рис. 3 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и авторегрессия

Рис. 4 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и метод Хольта Винтерса

Из рисунков видно, что прогнозирование нейронными сетями дает значительно лучший результат.

Выводы

Для прогнозирования спроса нужно:

1. Определить характер спроса на товар (если гладкий - прогнозирование нужно, если редкий - прогнозирование не нужно, можно рассчитывать оптимальный запас методами математического моделирования)
2. Определить способы прогнозирования спроса (если товарный ассортимент небольшой, то можно вручную или при помощи Excel, если большой - лучше использовать специальное программное обеспечение
3. Определить методы прогнозирования спроса (для некоторых товаров хорошо работают стандартные методы (см про скользящее среднее), в общем случае лучшие результаты достигаются нейронными сетями
4. Важно помнить, что прогнозирование спроса - лишь первое звено цепочки поставок, и даже самый точный прогноз спроса в случае неправильного управления запасами и пополнением не сможет обеспечить эффективность всей цепочки поставок.

Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования и складывающейся конъюнктуре рынка. Прогноз спроса- это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния.

Прогноз спроса рассматривается как прогноз физического объема реализации товара (услуги). Он может дифференцироваться по категориям потребителей и регионам. Прогнозирование может осуществляться по любому периоду упреждения. Главный акцент в краткосрочном прогнозе делается на количественный, качественный и ценовой оценках изменений объема и структуры спроса; учитываются временные и случайные факторы. Долгосрочные прогнозы спроса определяют прежде всего возможный физический объем продажи товара(услуги) и динамику изменения цен.

При постановке задач прогнозирования спроса необходимо иметь в виду, что они решаются по мере выявления основных закономерностей и тенденций развития спроса в прошлом, настоящем и при условии сохранениях в определенном будущем. Поэтому важно правильно выбрать и обосновать период для анализа процесса изучения формирования спроса.

Процесс формирования спроса населения, как уже отмечалось, представляет собой сложное экономическое явление. В торговых предприятиях завершается процесс обращения товаров, путем приобретения определенных товаров покупатели удовлетворяют свои потребности. В фокусе торгового предприятия реализуется воздействие всей массы факторов платежеспособного спроса. Однако при изучении поведения конкретного потребителя трудно разделить воздействие каждого из социально-экономических факторов, выявить их особенности на уровне торгового предприятия, количественно определить их воздействие. В то же время на данном уровне управления при общем воздействии на формирование и развитие спроса факторов экономического характера значительное влияние на конечные результаты продажи товаров оказывают организация торгового процесса и снабжения товарами, реклама, поведение покупателей. Кроме того, трудно получить исходные данные о комплексе факторов, формирующих спрос в районе деятельности предприятия. Поэтому, как правило, торговые предприятия располагают и вынуждены оперировать данными о продаже товаров, более или менее репрезентативно отражающими процесс удовлетворения спроса. Их можно также использовать для исследования процесса формирования спроса покупателей района деятельности как во внутригрупповом, так и детальном ассортименте. Ожидаемый спрос можно представить в виде следующих составляющих:

где Рп - реализованный спрос;

Сц - неудовлетворенный спрос

Но данная формула не отражает влияния таких факторов, как сезонные (переодические) и случайные колебания спроса, вызванные такими объективными причинами, как разрыв между производством и потреблением или сезонным характером спроса на определенные товары. Например, спрос на зимнюю обувь значительно возрастает в осенний период и падает в летний. Поэтому сезонные колебания обязательно учитываются и накладываются на тенденции развития микроспроса.

Влияние же случайных факторов колебания спроса, вызванных непредсказуемыми изменениями экономической ситуации в экономике в целом или стихийными бедствиями, предсказать практически невозможно, поэтому надо учитывать, что область распределения возможных фактических значений спроса будет находиться в определенном интервале (а не обязательно совпадать с прогнозом), гарантирующем определенную вероятность прогноза.

Анализ и прогнозирование тенденции развития спроса являются объектами использования методов экономического прогнозирования. Однако выбирать метод прогнозирования необходимо с учетом особенностей формирования спроса в зависимости от конкретных целей прогнозирования и уровня управления торговлей и сферой услуг.

Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три основные группы:

1. методы экономико-математического моделирования (экстрополяцион-ные методы)

2. нормативные методы

3. методы экспертных оценок.

Прогнозирование спроса необходимо государству для осуществления контроля над частным сектором, для повышения эффективности работы налоговых служб, а также для поощрения или попыток ограничения этого прогнозного спроса. Необходимо сказать, что здесь речь будет идти о рыночном (совокупном) спросе, который `"выражается в таком количестве товара, которое будет куплено определенной группой покупателей в определенном регионе в определенный период на определенных торговых предприятиях""(Ф. Котлер Управление маркетингом М.: ""Экономика"", 1980, стр. 84). Рыночный спрос может быть выражен в натуральных, стоимостных или относительных величинах. Прогноз рыночного спроса делается на определенный период, чем больше этот период, тем сложнее делать прогноз.

На рыночный (совокупный) спрос влияет огромное количество факторов: экономические, социально-культурные, демографические, технологические и многие другие. Все эти факторы должны быть учтены при прогнозировании. Необходимо также отметить, что от уровня спроса зависит потребление, и на него действуют те же факторы, что и на спрос. Конечная цель прогнозирования спроса - оценить то количество товаров и услуг которые будут куплены (а не только то - которое могут и хотят приобрести потребители).

Потребление составляет значительную часть ВВП государства, поэтому ""колебания в потреблении являются важнейшими элементами подъемов и спадов в экономике""3. Изменения в потреблении могут усилить воздействие экономический потрясений, также и величина мультипликатора бюджетно-налоговой политики определяется предельной склонностью к потреблению. Функция потребления утверждает, что потребление зависит от располагаемого дохода:

Располагаемый доход равен совокупному доходу (Y) за вычетом налогов (Т). Совокупный доход, в свою очередь может состоять из заработной платы, дохода на акции предприятий, каких-либо дополнительных денежных поступлений, а также сюда следует включать различные льготы, социальные пособия и т.д. На первом этапе Исследования предположим, что весь доход идет на потребление.

Из формулы видно, что государство может влиять на потребление путем повышения или понижения ставок подоходного налога. Исходя из имеющегося уровня совокупного дохода, государство может прогнозировать уровень спроса в зависимости от ставок подоходного налога при прочих равных условиях (т.е. без воздействия к.-л. других факторов).

Т. е. Прогнозируемый уровень спроса равен функции от уровня подоходного налога. Чем больше процентная ставка налога, тем меньше человек будет потреблять, тем меньше будет прогнозируемый спрос.

На следующем этапе исследования следует рассмотреть влияние уровня цен на товары и услуги. Очевидно, что уровень цен оказывает сильнейшее влияние на потребление и уровень спроса на товары и услуги. Повышение уровня цен оказывает примерно такое же влияние, как и понижение уровня располагаемого дохода, т.е. существует обратная зависимость между уровнем цен и уровнем спроса. Соответственно, в нашей формуле появляется новая переменная Р - уровень цен.

Прогнозируемый уровень спроса является функцией от процентной ставки подоходного налога и уровня цен.

Любопытно, что Р. Барр считал ценообразование в советской экономике одним из важнейших компонентов планирования. Он писал: Систему советских цен можно понять лишь в свете планирования экономики; она служит одновременно для содействия развитию экономики и для регулирования спроса и предложения на потребительские товары.(Раймон Барр Политическая экономия М., Международные отношения, 1995, Т.1,стр. 601) В случае излишка предложения понижение цен позволяет увеличить покупательную способность населения; в обратном случае спрос будет сдерживать повышение цен. Однако в рыночной экономике государство не может прямо повысить или понизить цены. Для этого используются косвенные методы: повышение-понижение налогов (на предприятия, на отдельные виды товаров и услуг, на доходы населения), увеличение-уменьшение социальных пособий и выплат, создание льгот и т.д.

Рассмотрим эти показатели относительно прогнозирования спроса. Налоги, которыми государство облагает предприятия, прямо влияют на уровень цен, а через него на спрос и потребление. Однако обычно цены повышаются не на всю величину налога, а на какую-то его часть, также при прогнозировании необходимо учитывать то, что с момента повышения (понижения) налога и соответственного уменьшения (увеличения) спроса проходит определенное время. Такое же воздействие на цены, а затем на спрос оказывают налоги, которыми облагаются определенные товары и услуги, а также налог с оборота. В советское время последняя ставка составляла 88% для водки, 40 - для икры и сигарет, 25 - для радиоприемников и 2% - для автомобилей.

Следующие категории, которые необходимо учитывать - это социальные выплаты и пособия, а также различные льготы. Повышение уровня социального обеспечения повышает покупательскую способность отдельных слоев населения и понижает покупательскую способность других (т.к. деньги для выплаты пособий берутся из налогов, соответственно или увеличиваются налоги или страдают другие направления государственного финансирования). Таким образом наша формула приобрела следующий вид:

ПУС = f(Т,f(З,Тпр,Приб),СО)

где f(З,Тпр,Приб) = Р, т.е. уровень цен равняется функции от уровня затрат, от налогов на предприятие и от прибыли.

СО - социальное обеспечение.

Очень много исследований посвящено рассмотрению регулирования спроса. Один из исторических прецедентов управления спросом представляет чрезвычайный интерес с точки зрения развития макроэкономической теории. В период, предшествовавший первой мировой войне, экономика промышленно развитых стран функционировала в условиях золотого денежного стандарта. Однако во время войны многие страны были вынуждены от него отказаться, так как должны были печатать деньги для оплаты издержек, вызванных войной. Однако в 1925 году Великобритания приняла решение вернуться к нему. Для этого правительство проводило жесткую ограничительную денежную политику, одновременно с этим ревальвировало фунт стерлингов, в результате чего его долларовая стоимость выросла на 10% (Дж. Д. Сакс, Ф. Ларрен Б. Указ. соч., стр. 93-95). Эти действия вызвали резкое падение совокупного спроса. А результатом падения совокупного спроса стало резкое падение производства и рост безработицы. Эту политику критиковал Кейнс. Правительство Великобритании строило свои прогнозы, относительно совокупного спроса и предложения, исходя из классической теории, по которой вследствие падения спроса и соответственно падения цен (то к чему привела политика Черчилля), номинальная заработная плата должна была бы сократиться на достаточную величину (цены бы упали, на туже величину сократился бы и уровень заработной платы, в результате чего удалось бы избежать падения объема выпуска и роста безработицы). Кейнс доказывал, что этого не может. Работники не согласятся на уменьшение заработной платы, а согласятся на это только в случае резкого роста безработицы.

Выше были представлены экономические факторы прогнозирования спроса. Однако нельзя ограничиваться только ими при прогнозировании совокупного спроса.

Необходимо также учитывать политические факторы, причем как внутриполитические, так и внешнеполитические. Если в стране политическая ситуация накалена, то у жителей данной страны возникают сомнения относительно будущего. В результате этого велика вероятность того, что спрос населения будет завышен, т.к. жители будут стараться закупить товаров про запас. Соответственно, при зная это государство должно регулировать этот повышенный спрос - повышая цены, увеличивая налоги и т.д. Однако нельзя только экономическими мерами бороться с этим - должна проводиться успокаивающая компания в средствах массовой информации, сама острая ситуация должна быть разрешена как можно быстрее.

Следующий важный фактор - это международная обстановка. Возможно этот фактор не слишком сильно влияет на спрос населения на обычные товары и услуги, однако это влияет на спрос на такие специфический товар, как военная техника. Это не значит, что население стремится покупать ""черные акулы"", ""акации"", ""МиГи"", - это означает, что население предъявляет спрос на эти ""товары"" к государству.

Географические особенности сильно влияют на структуру спроса. Действительно, трудно предположить, что в Австралии будут пользоваться спросом теплые вещи, тогда как в России спрос на них будет велик. Географические условия необходимо учитывать не только при прогнозировании спроса, но и при производстве товара (его конструктивные особенности д.б. различны для каждой отдельной страны). Например, практически все автомобилестроительные концерны поставляют в Россию автомобили приспособленные для российский условий. .

Особенностью измерения спроса является тот факт, что его можно осуществить опосредованно через показатели продажи товаров или расходов населения на приобретение тех или иных предметов потребления.

Методы измерения потенциального спроса

Потенциальный спрос - это максимально возможный размер спроса, который могут предъявить потенциальные потребители той или иной продукции. Величинами измерения являются:

Численность потенциальных потребителей;

Потенциально возможное количество продаж в натуральных единицах;

Размер потенциальных продаж в стоимостном выражении.

Потенциальный спрос представляет собой теоретически рассчитываемую величину, которая в действительности, как правило, не достигается. Однако его измерение необходимо для проведения сравнения потенциальных возможностей с реальным спросом.

Существуют два подхода к измерению потенциального спроса :

Метод «поиска» заключается в промежуточных оценках исчисления конечных потребителей, исходя из общего количества людей.

Метод «построения» заключается сначала в определении всех возможных групп потенциальных потребителей и последующем их суммировании.

Методы измерения реального спроса

Реальный спрос представляет собой размер фактической реализации товаров за определенный срок, выраженный в натуральных или стоимостных показателях. Поскольку величина продаж не соответствует в полной мере величине спроса, а служит лишь косвенным его измерением, используются различные способы оценок.

Расчет, исходя из объемов производства, экспорта, импорта и товарных запасов.

Замеры поступлений, продаж и запасов товаров в ассортименте по выборочной совокупности магазинов в течение определенного периода времени (исчисление так называемого индекса Нильсена).

Оценки расходов потребителей по бюджетной статистике.

Методы прогнозирования спроса:

Прогнозирование спроса осуществляется различными методами. На практике, как правило, реализуется комплексный подход, учитывающий сильные и слабые стороны применяемых методов.

Различают методы прогнозирования спроса общего и специального назначения .

Общие методы прогнозирования спроса основываются на экстраполяции, экспертных оценках, нормативах и на экономико-математическом моделировании.

1) Методы экстраполяции . Наиболее простые методы, основанные на статистическом анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени.

2) Методы экспертных оценок. Методы строятся на получении объективных оценок как результата субъективных мнений экспертов и специалистов. Предполагается знание определенных процедур («Дельфийский метод», «мозговой штурм», «адвокат дьяволами др.).

3) Нормативные методы. Чаще используются при прогнозировании спроса на товары производственного назначения. Размеры покупок определяются требованиями технологических, строительных и тому подобных норм и нормативов.

4) Методы экономико-математического моделирования. Наиболее сложные методы, требующие специальной подготовки. Основаны на учете корреляции спроса и факторов, определяющих его развитие.

Специальные методы прогнозирования учитывают особенности спроса на различные товары. Они исходят из раздельного прогнозирования основных составляющих спроса с последующим их суммированием.

Эластичность спроса по цене показывает, на сколько процентов изменится величина спроса при изменении цены на 1 %. На эластичность спроса по цене влияют следующие факторы:

Наличие товаров-конкурентов или товаров-заменителей (чем их больше, тем больше возможность найти замену подорожавшему товару, то есть выше эластичность);

Незаметное для покупателя изменение уровня цен;

Консерватизм покупателей во вкусах;

Фактор времени (чем больше у потребителя времени на выбор товара и обдумывание - тем выше эластичность);

Удельный вес товара в расходах потребителя (чем больше доля цены товара в расходах потребителя, тем выше эластичность).

Товары с эластичным спросом по цене:

Предметы роскоши (драгоценности, деликатесы)

Товары, стоимость которых ощутима для семейного бюджета (мебель, бытовая техника)

Легкозаменяемые товары (мясо, фрукты)

Товары с неэластичным спросом по цене:

Предметы первой необходимости (лекарства, обувь, электричество)

Товары, стоимость которых незначительна для семейного бюджета (карандаши, зубные щётки)

Труднозаменяемые товары (хлеб, электрические лампочки, бензин)

Эластичность спроса по доходу показывает, на сколько процентов изменится величина спроса при изменении дохода на 1 %. Она зависит от следующих факторов:

Значимость товара для бюджета семьи.

Является ли товар предметом роскоши или предметом первой необходимости.

Консерватизм во вкусах.

Перекрестная эластичность спроса -это отношение процентного изменения спроса на один товар к процентному изменению цены на какой-либо другой товар. Положительное значение величины означает, что эти товары являются взаимозаменяемыми (субститутами), отрицательное значение показывает, что они взаимодополняющие (комплементы).

• Почему прогнозы спроса оказываются неточными
• Как выстроила процесс прогнозирования спроса компания Nestle

Руководители розничных и дистрибьюторских компаний часто не удовлетворены объемом продаж, а также избытком или дефицитом товарных позиций. Отправная точка для изменения ситуации – прогнозирование спроса. Чем прогноз точнее, тем меньше будет на складе запасов непродаваемых товаров, востребованные же всегда будут в наличии. Кроме того, компания сможет вовремя вводить в ассортимент новые товары и убирать устаревшие, устанавливать конкурентоспособные розничные цены и оптимизировать цепочку поставки. 


Как формируется прогноз спроса 


Все данные о фактических продажах, проведенных и планируемых маркетинговых акциях, изменениях розничных цен и других событиях нужно проанализировать. Самый простой инструмент для этого – программа Excel. Тем самым компания получит статистические прогнозы спроса. Далее их выборочно корректирует аналитик и передает на согласование соответствующим подразделениям: отделам продаж, закупок, маркетинга и др. Итоговый прогноз утверждает руководство компании.


Формирование прозноза спроса

e&g t;

Почему появляются неточные прогнозы
 спроса

Прогнозы компании оказываются неточными по четырем причинам:

• вариативность спроса;
• субъективность корректировок;
• неопытность аналитиков;
• недостаточная функциональность программного обеспечения. 


Вариативность спроса

Например, спрос на сотовые телефоны или одежду чаще всего импульсивен, а значит, неравномерен в разных магазинах – объем продаж зависит от того, насколько умело продвигается товар. Соответственно, при планировании надо учитывать, какие рекламные акции будет проводить магазин, и корректировать прогноз в зависимости от ожидаемых результатов. Иное дело хлеб – этот товар пользуется спросом в любой ситуации. Поэтому достаточно рассчитать статистический прогноз, корректировки не требуются.


Субъективность корректировок

Нередко в компанию приходит эксперт с большим опытом и «на глаз» определяет спрос. Однако такого рода «экспертные» оценки зачастую ошибочны. Например, в американской компании по продаже электронной техники RadioShack обнаружили, что в 70% случаев прогноз, скорректированный специалистом, оказывается менее точным, чем статистический прогноз, полученный на основе средних значений еженедельных продаж за последние пять недель (так называемый прогноз по скользящим средним). 


Кроме того, разные подразделения, которые корректируют прогнозы, часто действуют несогласованно или намеренно искажают цифры, чтобы затем иметь возможность переложить ответственность друг на друга. Классический пример – противоборство отделов продаж и закупок. Первые утверждают, что низкие продажи обусловлены отсутствием товара на складе, а вторые заявляют, что не закупают товар, поскольку менеджеры все равно не могут его продать. Соответственно, департамент продаж старается завысить прогноз, а департамент закупок, наоборот, занизить. Это не лучшим образом сказывается на точности прогнозов.


Неопытность аналитиков

По моим наблюдениям, аналитики или специалисты по планированию делают менее точные корректировки, чем категорийные менеджеры, которые отлично знают товар. Кроме того, ошибки в прогнозах нередко возникают по банальной причине, когда аналитик не владеет в должной мере техниками прогнозирования. Как показало исследование компании Fildes & Goodwin, ручные изменения прогнозных значений на небольшие величины не приводят к существенному повышению точности прогноза, а в ряде случаев даже снижают ее. В исследовании участвовали четыре компании, деятельность которых связана с цепочками поставок; они корректировали вручную до 75% своих статистических прогнозов 1 .


Неточность программных инструментов

Существует множество видов спроса. Он может быть устойчивым сезонным, устойчивым несезонным, неустойчивым сезонным, неустойчивым несезонным и прерывистым. Отдельно выделяется спрос на товары с коротким жизненным циклом. Помимо всего этого, на спрос влияет множество внешних событий: маркетинговые акции, изменение розничных цен, смена товарных линеек, активность конкурентов и пр. Сочетания этих событий могут быть как взаимодополняющими, так и взаимоисключающими. Не все программные инструменты способны учитывать эти нюансы при формировании статистических прогнозов, и отсюда следуют неточности.

• Удобное прогнозирование продаж поможет сделать программа автоматизации бизнеса Класс365

Определите природу спроса. Универсального алгоритма, который бы гарантировал точные прогнозы для всех видов товаров, не существует. Но есть важное правило – первым делом нужно понять природу спроса на товар: он импульсивный или естественный? Определив это, вам будет проще подобрать правильные методы для управления продажами. 


Используйте эталонный прогноз спроса. Вопрос, насколько точен статистический прогноз, возникает уже в самом начале процесса прогнозирования. Чтобы понять, эффективны ли меры по корректировке прогноза, необходимо иметь эталонный прогноз для сравнения. Тогда статистический прогноз, допустим, на завтра сравнивается с эталоном. Таким прогнозом может служить скользящее среднее значение, например, за последние семь дней. Вы можете выбрать и другой эталон – главное, руководствоваться следующими принципами: 


• построение эталонного прогноза не должно отнимать много времени;
• алгоритм должен быть очень простым и подходить для всех видов спроса. Например, он должен одинаково стабильно прогнозировать спрос на товары с циклом продаж в одну неделю и на товары с циклом продаж в несколько лет.

Результаты дальнейших корректировок статистического прогноза необходимо сравнивать именно с эталонным. Введение эталонного прогноза изменит процесс предсказания будущего спроса (см. рис. 2 ).


Устанавливайте адекватные цели прогнозирования
 спроса. Вот пример неверно сформулированной цели: точность прогноза должна быть не менее 80% для всех товаров. Правильнее сформулировать цель следующим образом: точность итогового прогноза должна быть выше точности эталонного. Или так: точность итогового прогноза должна быть выше точности используемого на текущий момент.


Казалось бы, в последних формулировках цель выглядит более размытой, но зато она позволяет учитывать особенности спроса на разные товары. Например, в подразделении по продаже мобильных телефонов компании Mobistar долгое время не могли преодолеть планку в 30% по точности прогнозов ввиду редких и импульсивных продаж товаров. Развертывание системы статистического прогнозирования временных рядов позволило повысить точность прогнозов до 50%. Дальнейшее выстраивание процесса согласования итогового прогноза с экспертами из других отделов помогло поднять точность прогнозов до 60%. Текущий уровень точности прогнозов составляет порядка 70%, и этот результат был достигнут за счет повышения качества данных 2 .


Если же цели слабо связаны с реальностью, сотрудники начинают подстраивать прогнозы под имеющиеся данные. Это лишает смысла всю работу по прогнозированию.

Не копируйте цели конкурентов. Часто при прогнозировании спроса розничные сети смотрят на конкурентов. Однако это не всегда оправданно. Цели по точности прогнозов должны учитывать размеры компании, специфику ее процессов, географическое положение, широту ассортимента и т. д. То есть региональной розничной сети небольших или средних размеров не следует ориентироваться на точность прогнозирования федеральной сети из списка топ-10. Вместе с тем у более крупных конкурентов полезно позаимствовать сведения об организации бизнес-процессов и их автоматизации. 


• Категорийный менеджмент в рознице: 3 принципа увеличения продаж

Занимайтесь товарами, которые приносят максимальную прибыль, но показывают самую низкую точность прогнозов продаж. Если Вам удастся хотя бы немного повысить точность прогноза продаж товаров, приносящих основную маржу, Вы получите существенный финансовый эффект за счет сокращения издержек. Если же Вы повысите, пусть даже до 100%, точность прогноза продаж на товары с небольшой выручкой, эффект будет значительно меньше. Если же есть два товара, сопоставимые по выручке, разумнее сосредоточить усилия на повышении точности прогноза продаж того товара, у которого она ниже. Дело в том, что если точность прогноза уже высокая, то ее дальнейшее улучшение потребует несравнимо больших усилий. Если же первоначальная точность прогноза низкая, то ее проще повысить и, значит, проще получить прирост прибыли. 


Контролируйте качество поступающих данных. Использование в качестве отправной точки эталонного прогноза и установка адекватных целей еще не гарантия получения точных итоговых прогнозов. Важно контролировать качество поступающих данных. Например, фактические сведения о реализации могут не отражать действительной картины, поскольку продаж могло не быть не из-за отсутствия спроса, а, например, из-за нехватки товара на складе. В этом случае используйте среднее значение продаж в периоды отсутствия дефицита. Причем не стоит стараться восстанавливать спрос идеально точно – для прогнозирования нет принципиальной разницы, был ли реальный спрос вчера равен пяти или семи единицам товара. Достаточно знать, что в среднем спрос составлял шесть единиц. 


Автоматизируйте процессы, влияющие на спрос. Многие компании не собирают информацию о результатах проведенных маркетинговых акций и не оценивают их эффективность. Они уверены, что любая рекламная кампания увеличивает продажи, но это не так. Аналогично многие не отслеживают историю ценообразования и т. д. Важно выстроить процесс формирования прогноза спроса для каждой товарной группы, а лучше – для каждого товара. И здесь требуется программное обеспечение. Однако, выбирая его, обращайте внимание на возможности для анализа влияния внешних событий на спрос, таких как праздники, различные промоакции, изменение розничных цен и т. д. Откажитесь от ручной корректировки статистического прогноза по тем товарным категориям, по которым экспертное мнение специалиста не дает стабильного улучшения точности итогового прогноза.


Прогнозирование спроса в действии: опыт компании Nestle


В качестве примера расскажу о проекте компании Nestle по построению процесса прогнозирования спроса. Он был выполнен совместно со специалистами компании SAS. Небольшая справка: Nestle производит продукты питания, работает в 469 регионах в 86 странах мира, годовой оборот – 90 млрд швейцарских франков.


В компании особое значение для формирования прогнозов спроса придают категории товаров, именуемой «безумные быки», – это товары одновременно с высоким объемом продаж и вариативностью спроса. К «безумным быкам» можно отнести, например, кофе марки Nescafe. Для этого продукта характерен устойчивый спрос, однако, чтобы объем продаж не падал, постоянно проводят стимулирующие промоакции.


В Nestle пришли к выводу, что использование лишь статистического прогноза, равно как и только экспертного опыта специалиста по планированию, не дает должных результатов. Руководство поставило задачу выстроить пошаговый процесс формирования прогноза спроса, чтобы повысить его точность. Действовали следующим образом:


1. Сформировали эталонный прогноз – он был получен при помощи метода усреднения значений продаж.


2. Создали статистический прогноз, затем аналитик скорректировал данные, передал на рассмотрение другим отделам. Те внесли корректировки, вернули прогноз, руководитель утвердил. Кстати, точность прогноза рассчитывалась по следующей формуле: 
Точность прогноза спроса = 1 – |Прогноз – Факт| : Прогноз.


Компания Nestle не открывает точных цифр, поэтому рассмотрим условный пример. Допустим, сегодня 22-е число. Прогноз спроса, сделанный 20-го числа на 21-е, равен 10 единицам товара (банки кофе Nescafe). Фактические продажи за 21-е число составили 8 единиц. Точность прогноза, согласно формуле, которую используют в компании Nestle, составит 80% (1 – |10 – 8| : 10). 


3. Чтобы достичь высокой точности прогноза спроса, были сформулированы гипотезы возможных событий, которые могут повлиять на спрос: праздники, перенос выходных дней, структурные сдвиги продаж (например, обусловленные кризисом), промоакции. Эксперты оценивали влияние каждой гипотезы на спрос и затем сравнивали с эталоном. Если это повышало точность прогнозов, гипотезу учитывали в процессе прогнозирования.

Приведу условный пример (к сожалению, специалисты компании Nestle не предоставили точных данных, что именно они делали в рамках процесса экспертной корректировки). В компании узнали, что конкурент неожиданно снизил цены на 1%. Опыт эксперта показывает, что такие действия приведут к падению продаж на 3%. Значит, необходимо уменьшить величину прогноза на эти 3%.


Вернемся к опыту компании Nestle. Первоначально сформированный статистический прогноз спроса для «безумных быков» показал точность 55,2%. Затем его подвергли процессу экспертной корректировки, что повысило точность итогового прогноза до 82,4%. Кроме того, компания повысила точность прогнозов и по другим категориям товаров. Все это позволило высвободить время маркетологов и специалистов по планированию. Они стали уделять больше внимания стабильно прибыльным товарам, сконцентрировав свои усилия на сложной продукции (для поддержания высокого спроса на которую требуются постоянные рекламные акции и пр.). Работа с товарами с низкими продажами ведется по остаточному принципу.

Формирование прогноза спроса

1.	Данные	Сведения о продажах, остатках, поставках, прочих движениях, а также о маркетинговых акциях и других внешних событиях.
2.	Инструмент	Программа, с помощью которой можно сформировать статистический прогноз спроса (в нашем случае Excel)
3.	Статистический прогноз	Прогноз, сформированный при помощи инструмента прогнозирования спроса
4.	Скорректированный прогноз	Ручная корректировка статистического прогноза аналитиоки или специалистом по планированию
5.	Согласованный прогноз	Ручная корректировка и согласование итогового прогноза между департаментами (продажи, маркетинга и пр.)
6.	Утвержденный прогноз	Утверждение итогового прогноза ответственным менеджером и передача отделам для выполнения.

Сегмент	Точность статистического прогноза спроса, %	Точность прогноза после корректировки экспертами, %
«Лошади» - товары с высокими продажами и низкой вариативность	92,1	92,7
«Зайцы» - товары с низкими продажами и высокой вариативностью	56,3	55,5
«Безумные быки» - товары с высокими продажами и высокой вариативностью, например кофе марки Nescafe	55,2	82,4
«Мулы» - товары с низкими продажами и низкой вариантивностью	90,9	91,2

В каждой компании свои примеры, Nestle раскрывает информацию только для сегмента «безумные быки» – напиток Nescafe. Эта таблица дает директорам повод задуматься и попытаться составить аналогичную для своего ассортимента. Ведь Nescafe в «Пятерочке» может оказаться совсем в другой категории, нежели Nescafe в «Азбуке Вкуса».

Копирование материала без согласования допустимо при наличии dofollow-ссылки на эту страницу

Моделирование и прогнозирование спроса населения на товары и услуги

Научное прогнозирование спроса необходимо для вы­работки долгосрочной экономической политики и приня­тия тактических управленческих решений в области производства продукции и торговли товарами народного пот­ребления.

Спрос должен прогнозироваться на всех уровнях уп­равления экономикой.

На макроуровне на основе прогнозов спроса на товары народного потребления разрабатывается механизм государственного воздействия на потребительский рынок с целью обеспечения сбалансированности спроса и предло­жения и наиболее полного удовлетворения потребностей населения в товарах как в текущем периоде, так и в перспективе. Подобного рода проблемы решаются и на регио­нальном уровне.

На микроуровне прогнозы спроса разрабатывают­ся как торговыми организациями, так предприятиями-пот­ребителями и изготовителями.

Торговые организации в условиях рыночных отноше­ний могут требовать от предприятий-производителей пос­тавок товаров, необходимых населению.

Предприятия-производители на основе результатов про­гнозных расчетов спроса заключают договоры на поставку продукции и формируют производственную программу.

Разрабатываются долго-, средне- и краткосрочные про­гнозы спроса. Различия целей отдельных видов прогнозов временного аспекта придают каждому из них специфичес­кие особенности. Так, краткосрочные прогнозы реа­лизуются в рамках уже сложившейся структуры спроса и возможностей производства продукции. Результаты про­гнозов используются для обоснования заказов и заявок на товары народного потребления, расчетов товарного обеспе­чения розничного товарооборота и для принятия управлен­ческих коммерческих решений. Краткосрочные прогнозы разрабатываются на месяц, квартал, год. Они должны от­личаться более высокой степенью точности. При кратко­срочном прогнозировании определяется достаточно широ­кий круг показателей (совокупный спрос, спрос на груп­пы товаров, ассортиментная структура и др.).

При разработке среднесрочных прогнозов учиты­ваются сложившаяся структура, возможности производства и влияние инвестиций на развитие производственной деятельности. В течение трех - пяти лет ассортимент товаров в стране существенно обновляется и заметно изменяется структура спроса. В этих условиях нет необходимости де­тализировать прогноз спроса до моделей и марок товаров. Достаточно определить совокупный спрос с выделением ос­новных товарных групп.

Долгосрочные прогнозы (свыше пяти лет) служат средством разработки стратегии производства товаров и тор­говли. Особенностью долгосрочного прогнозирования спро­са является то, что оно не обусловливает необходимость увязки прогнозных оценок со складывающейся структу­рой производства. Долгосрочный прогноз спроса служит основой разработки перспективных направ­лений развития производства товаров и торговли.

Различные по срокам упреждения прогнозы отлича­ются также методами прогнозирования.

Для повышения точности прогнозов необходимо при­менять комплекс методов прогнозирования с целью полу­чения нескольких вариантов прогноза и выбора оптималь­ного варианта.

Спрос выступает в качестве определяющего фактора при принятии решений о производстве или импорте того или иного вида продукции, поэтому он должен изучаться как внутри страны по регионам, так и на мировом рынке.

Процесс прогнозирования спроса включает ряд этапов:

Комплексное исследование рынка, конкурентной сре­ды, выделение сегментов рынка;

Анализ состояния спроса и предложения, определение степени удовлетворения спроса населения в конкретных то­варах, совокупного спроса; анализ факторов, влияющих на спрос и установление взаимозависимости показателей;

Выбор методов прогнозирования;

Осуществление прогноза спроса;

Оценка надежности прогноза;

Определение перспектив развития спроса населения;

Разработка конкретных мероприятий по более пол­ному удовлетворению спроса населения.

Прогнозирование платежеспособного спроса базирует­ся на статистике ретроспективного периода и на прогнозе ряда факторов, определяющих спрос.

Для осуществления прогнозных расчетов необходима следующая исходная информация:

Сведения о численности населения, половозрастном составе в прогнозном периоде, количестве городских и сельских жителей;

Динамика спроса и предложения;

Данные о развитии сельскохозяйственного производ­ства и производства товаров народного потребления;

Балансы денежных доходов и расходов населения;

Распределение населения по размеру доходов;

Бюджеты семей рабочих, служащих, колхозников;

Данные специальных единовременных выборочных
обследований запасов предметов длительного пользования
у населения, доходов и расходов;

Сведения об индексах потребительских цен (общих и индивидуальных - по конкретным товарам), соотноше­нии внутренних и мировых цен;

Данные опроса покупателей с целью выявления их желания в приобретении определенных товаров;

Изменение денежных доходов населения в предшест­вующих и прогнозном периодах;

Доля расходов населения на продовольственные, не­продовольственные товары, отдельные группы товаров в предшествующие периоды.

На начальном этапе прогнозирования выявляются тен­денции изменения спроса.

Для анализа тенденций изменения спроса целесооб­разно использовать графики и различного рода диаграммы и картограммы.

На основе выявленных тенденций спрос на кратко­срочный период целесообразно определять с помощью ме­тодов экстраполяции: метода подбора функции, экспонен­циального сглаживания с регулируемым трендом и др.

В случае устойчивой тенденции изменения спроса про­гнозные расчеты можно производить путем выравнивания динамических рядов и подбора функции (у = at + b - линейная, у = at 2 + bt + с - параболическая и др.).

При изменяющихся условиях целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом. Развитие спроса подвержено сезонным колебани­ям, которые необходимо учитывать при краткосрочных про­гнозах на квартал, месяц. Учет влияния сезонных колеба­ний продаж (спроса) целесообразно проводить с помощью расчетных индексов сезонности.

На практике для изучения спроса широко использу­ются наблюдения, опросы покупателей о покупательских намерениях (анкетные опросы, интервьюирование), ярмар­ки, выставки, книги предложений, тестирование, рек­лама.

На макроуровне наиболее широкое распростране­ние для прогнозирования спроса получил нормативный ме­тод, предполагающий использование норм потребления продуктов (товаров) на душу населения. При этом в зави­симости от прогнозного периода необходимо применять сле­дующие подходы.

При определении спроса на длительную перспек­тиву целесообразно использовать рекомендуемые (рациональ­ные) нормы потребления. Например, рациональная норма пот­ребления мяса и мясопродуктов на душу населения - 82 кг в год. На основе этой нормы и численности населения в стране (регионе) рассчитывается потребность в мясе и мясо­продуктах на прогнозный период. Потребности выступают в качестве ориентира для развития производства и разра­ботки мер с целью достижения рациональных норм пот­ребления.

Краткосрочные прогнозы спроса следует строить с учетом корректировки норм потребления. Для этого фак­тическое потребление на душу населения анализируется по периодам и сопоставляется с рекомендуемыми норма­ми. Выявляются тенденции потребления продукции, тем­пы падения или увеличения спроса, причины его изменения.

Затем с учетом влияния факторов, прежде всего из­менения доходов населения и потребительских цен, опре­деляется реальное потребление на душу населения в про­гнозном периоде.

Прогнозы спроса по важнейшим товарам разрабатыва­ются для анализа и прогнозирования состояния товарных рынков и выработки рекомендаций о мерах государствен­ного воздействия на эти рынки, а также обеспечения за­интересованных организаций информацией о динамике спроса.

В рыночной экономике спрос на товары народного пот­ребления формируется под влиянием ряда факторов, по­этому для осуществления прогнозных расчетов рекоменду­ется использовать многофакторные модели - линейные или нелинейные:

y 1 = а 1 х 1t + a 2 x 2t + ...+ а n х nt + b;

y 1 = bx 1t a1 * x 2t a2 *….. * x nt an

где у - показатель спроса на товар; x 1 , x 2 , … х n: - факто­ры, влияющие на спрос.

С помощью корреляционно-регрессионного анализа ус­танавливается связь между спросом и факторами, опреде­ляются ее форма (линейная, нелинейная) и теснота связи.

Целесообразно разрабатывать несколько вариантов про­гнозов спроса на товары народного потребления, отличаю­щихся значениями определяющих их факторов. Сравне­ние различных вариантов позволяет выбрать тот, который обеспечивает наиболее полное удовлетворение потребнос­тей населения в отдельных товарах.

Прогнозирование спроса можно осуществлять на осно­ве однофакторных моделей. Их целесообразно применять при необходимости учета влияния важнейшего фактора на спрос. Например, при стабильном уровне цен можно опре­делить зависимость спроса на товары от изменения дохо­дов населения.

Спрос на товары народного потребления можно опреде­лять с помощью коэффициента эластичности.

Экономический смысл коэффициента эластичности сос­тоит в том, что он является показателем, характеризую­щим степень изменения (роста или снижения) спроса на 1 % изменения (роста или снижения) фактора. Спрос фор­мируется в основном под влиянием изменения доходов и цен. К э показывает, как изменяется спрос в процентах при изменении этих факторов.

В переходный период при усилении дифференциации доходов населения для прогнозирования спроса целесооб­разно использовать регрессионную модель, построенную на основе данных о дифференциации доходов населения и рас­ходов по товарным группам, суть которой заключается в следующем. Население в соответствии с доходом на одного человека разбивается на процентильные (децильные) груп­пы, т.е. выделяют 10 % населения с наименьшим дохо­дом, затем следующие 10 % и т.д., заканчивая распреде­ление группой, состоящей из 10 % населения с наиболь­шим доходом. В качестве единственного фактора формиро­вания перспективной структуры спроса рассматриваются доходы населения. Данные о доходах населения и расхо­дах по товарным группам формируются в виде таблицы. В ней отражаются группы населения по доходам, интервал дохода на одного человека в год (месяц), доля населения в процентах по интервалам доходов, средний доход на одно­го человека, расходы по товарным группам на одного чело­века в год (месяц).

Прогноз спроса на каждую товарную группу будет фор­мироваться под влиянием изменения доходов на душу на­селения.

Для прогнозирования спроса на товары можно исполь­зовать модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений, базирующуюся на принципах оп­тимального удовлетворения потребностей по группам пот­ребителей. Модель имеет вид:

∑ Y j → max;

∑ P j Y j ≤ D;

Qj ≤ Y j ≤ Qj

где Y j - спрос на j-й товар; P j - цена на j-й товар; D - доходы потребителей; Qj , Qj - нижний и верхний пре­делы спроса j-го товара с учетом предложения.

Потребители предварительно подразделяются на одно­родные группы по социально-демографическим признакам. Считается, что внутри каждой группы предпочтения на множество товаров и услуг одинаковы.

При прогнозировании спроса с учетом особенностей то­варов могут применяться различные подходы. Так, на то­вары легкой промышленности спрос определяется в усло­виях их широкого ассортимента. Разработать прогноз по такому широкому кругу позиций затруднительно, поэто­му отдельные позиции необходимо агрегировать. Напри­мер, в группе швейных изделий можно выделить модную одежду, рабочую одежду и другие подгруппы. Следует также учитывать сроки износа изделий и обновления гардероба, подразделять товары на группы с учетом половозрастного признака потребителей (например, товары для молодежи, детей, лиц пожилого возраста).

Прогнозы спроса на товары культурно-бытового назна­чения должны базироваться на числе семей, их обеспечен­ности этими товарами, покупательских намерениях на при­обретение, наличии денежных сбережений, жилищных ус­ловиях и т.д.

Общий объем спроса на товары длительного пользова­ния состоит из двух частей: спроса на замену и спроса на расширение парка этих изделий. Спрос на замену можно определить исходя из данных о реализации этих товаров в предшествующие годы и средних сроков их использова­ния в семьях. Согласно статистическим данным, средние сроки службы телевизоров, электропылесосов, часов всех видов, магнитофонов составляют 10 лет, холодильников - 20, стиральных машин - 15 лет.

Прогноз спроса на конкретные виды товаров следует выполнять с учетом данных об изменении доли отдельных товаров в общем объеме товарооборота.

Исходя из прогнозных расчетов спроса определяется структура платежеспособного спроса населения и разраба­тывается сводный заказ торговли на производство важней­ших товаров народного потребления на плановый период.

Прогноз спроса предприятий-производителей на выпус­каемую продукцию предполагает:

Анализ тенденций изменения доли фирмы в общем рынке;

Оценку рыночной стратегии конкурентов и перспек­тив освоения новых видов изделий;

Анализ рыночной стратегии фирмы и качества про­дукции;

Прогноз спроса на продукцию фирмы.

Для фирмы главное - завоевание доверия потребите­лей к ее продукции. Для того чтобы прогнозировать буду­щие потребности людей, необходимо проанализировать, как потребитель реагирует на появление на рынке принципи­ально новых изделий.

Зарубежные исследователи выделяют среди возможных следующие направления стратегии фирмы по производству продукции:

Внешнее отличие товара в глазах покупателя от това­ра конкурентов;

Выход на рынок с новым товаром;

Разработка пионерного товара, который будет лиде­ром на ближайшие годы, обеспечивая превосходство над конкурентами.

Для реализации этих направлений собираются идеи по созданию нового товара и до минимума сокращаются сро­ки между выдвижением идей и пробной продажей товара. С целью поиска идей широко применяются методы эксперт­ных оценок: метод коллективной генерации идей, метод "635", метод "Дельфи".

Лидером в выработке стратегии фирмы является Япо­ния. Японские фирмы гордятся тем, что их служащие еже­годно вносят огромное количество идей, из которых отбираются 7 - 10 оригинальных, имеющих практическое зна­чение.

Прежде чем принять решение о выпуске новых изде­лий, наряду с прогнозом спроса необходимо спрогнозиро­вать издержки производства, цену и прибыль.

Для выявления реакции потребителей целесообразно использовать рекламу, пробную продажу. Изучение спро­са на новые товары может также осуществляться на выс­тавках-продажах, выставках-просмотрах, ярмарках. Опре­деляются степень соответствия изделий запросам покупа­телей, их предпочтения другим товарам-аналогам и усло­вия, при которых население отдает предпочтение новым товарам (цена, оформление и др.).

Товары рыночной новизны являются ключевыми для коммерческого успеха предприятия. Фирмы, производя­щие такие товары, имеют возможность устанавливать мо­нопольные цены и получать более высокую прибыль.

Каждый товар имеет свой жизненный цикл (ЖЦТ). Концепция ЖЦТ исходит из того, что товар имеет опреде­ленный период рыночной устойчивости. ЖЦТ или описы­вающую его в координатах "прибыль-время" кривую можно разделить на стадии внедрения, роста, зрелости, насыще­ния и спада. Переход от стадии к стадии происходит без резких скачков, в связи с чем необходимо следить за изме­нениями темпов продажи или прибыли, чтобы уловить гра­ницы стадий и внести изменения в товар или производ­ственную программу.

При прогнозных исследованиях товарного рынка на­ряду с комплексным анализом большую роль играет разра­батываемая стратегия ценообразования, так как цена явля­ется важным рычагом продвижения товара на рынок и оп­ределяющим фактором объема продаж и прибыли.