Цитата:
Сообщение от квит
я то тему заводил в таком контексте:
есть методика определения оптимальной цены продукции. И она подразумевает спрос известным. Вот я и спрашивал - как его узнать?
Получается, эта модель в реале не работает?
|
Есть несколько разных методик определения оптимальной цены - это первое, что строго предопределяет подход в прогнозировании спроса на уровне математики.
Кроме того - и я ранее писала об этом - очень многое решает/определяет текущая маркетинговая активность компании, потому что в маркетинге есть очень много приемов и тактик управления сбытом (или спрсом) через такую функцию, как цена.
Цены могут быть очень разными в маркетинге. На влет - сбалансированными, стабильными или динамичными, честными, справедливыми, завышенными, акционными, клубными, прорывными, мошенническими и сколько угодно еще вариантов. Для определенного типа продукта или бренда в этих смыслах цены должны и могут быть строго такими и никакими иначе - иначе фиаско - и тут большой вопрос какую маркетинговую ценовую тактику избрать для того, чтобы ...
Вообще сам по себе Маркетинг решает только три основных типа задач:
1. Как с максимальным выхлопом продать ограниченную (оптимальную) партию товара за обозначенное время.
2. Как продать прежний/обновленный/с незначительными обновлениями продукт, но как-то по-другому, потому что прежние подходы не работают или резко изменились тактики конкурентов.
3. Как продать инновационные товары и товары-новинки, по которым нет ни данных, ни опыта продаж, осуществляемых ранее.
Есть еще четвертый тип - как продавать в будущем продукт, который еще не существует и который неизвестно пока кому можно будет продать в будущем. Приблизительно как Илон Маск, который продает космический туризм на Марс. Но это уже - искусство маркетинга уровня мега-мастерства.
Так вот, возвращаясь, к теме корректного прогноза спроса. Здесь очень много пространства и места для творчества и конструирования, наблюдения и исследования, гибкого реагирования на существенные колебания в спросе.
Первое, что имеет значение - есть ли уже какие-то достоверные данные о продажах по трем предыдущим аналогичным периодам. Если нет - опираясь на приблизительные стат-данные и некоторые сведения о аналогах или конкурентах, обсчитываем кривую и принимаем ее на веру. Далее накапливаем данные и опыт реализации или покрытия спроса и ... изобретаем обновленный подход в прогнозировании и маркетинговой активности.
Если данные по трем периодам есть. Берем полный спектр методов, выбираем приемлемые и подходящие, используем их компилятивно или по отдельности, создаем облако допустимых значений по каждому из методов и в этих облаках (между ними ищем оптимальное). Если промахиваемся не критично в прогнозе, подкраиваем через маркетинг.
Опять-таки если есть опыт и пополняемые данные (предмет исследования) ищем (изобретаем) два варианта - универсальный для этой компании/продукта (максимально универсальный/оптимальный) алгоритм прогнозирования. И модель проверочных, контрольных алгоритмов (вероятность прогноза).
Уникальность качественных специалистов в прогнозировании заключается в том, что когда они видят конкретную задачу - они гибко подбирают и создают инструмент. Но когда их просят рассказать методологию как они это делают - они рассказать не могут и не хотят - отправляют обучаться и накапливать свой опыт. Потому что у таких специалистов, свои конструкторы, модели, приемы.
Скажем, если бы я бралась этому учить других, я бы брала 100 человек на 10 лет и уверена, что через 10 лет было бы не более 10 качественно обученных, не более 7, способных применять это на практике, и не более 3, реально избравших это делом своей жизни.
Потому что это сродни научить плавать и выучить на олимпийских чемпионов. Потому что - заинтересовать, увлечь, влюбить и довести до ума. Наверное, больше тренерство и наставничество, чем обучение.
А вкратце - все просто - чтобы оптимально и уверено планировать спрос, с ним нужно поработать и работать. В идеале - постоянно, регулярно, повседневно. Задействуя маркетинг, финансовое управление, работу с покупателями, работу с продавцами и все такое.
Только инструментами математики, статистики и ай-ти технологий эта задача решается очень криво. Многое автоматизировать невозможно, а будущее принципиально непознаваемо. Самое сложное - накапливать достоверные данные, именно достоверность и пригодность для прогноза. Потому что - данные о состоявшихся продажах - это то, что люди сделали УЖЕ. А вот данных о том, что они собираются или намереваются сделать в прогнозируемом будущем, - именно достоверных данных - с треть мизинца. Бикоз - потребительские ожидания и покупательские намерения.
Как-то так.