Как в реальной ситуации рассчитать кривую спроса

[Zab]

Сообщение от Samirat

Заб, ты говоришь о навязчивости агрессивного маркетинга. Так вот мой поисковый интерес и направлен на то, как делать маркетинг не-агрессивно.

Я всего лишь попытался проиллюстрировать одну из причин, почему не работает. Но оно не в частном случае не работает, оно не работает вообще. Это сведения не от меня, а от десятков и сотен менеджеров на протяжении более чем за 50 лет, которые подобное пытались применять. Они не знают почему не работает, только удивляются и фиксируют сей факт. Но кто не пытался сам применять, не верит коллегам. Более того, студентов обучает, утверждая что оно работает. Видимо, обучением редко занимаются имеющие практический опыт, а логика и система, по которой учили их самих, говорит что должно работать.

[Samirat]

Сообщение от Zab

Они не знают почему не работает, только удивляются и фиксируют сей факт.

А я вот, прикинь, такая самоуверенная, что догадываюсь почему не работает. Но умничать об этом на просторах МФ не стану. Меня все равно никто здесь не услышит.

А вкратце - между попытками с точностью до рубля спланировать продажи (плановая экономика) и грамотно, маркетингово спрогнозировать потребности (маркетинг, как микс науки и искусства) - так сказать, концептуальная, почти непреодолимая пропасть разницы в подходах. И взглядах на мотивацию покупательского поведения.

Упомянутые тобою случаи с не работает - это попытки решать принципиально новую задачу старым инструментарием. И вера в силу математики.

[Samirat]

Продолжение следует ...

[Samirat]

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.

[квит]

тему прогнозов поднимал ещё АндрейОк... я ему примерно в том же ключе отвечал...

а щас вот думаю, шо если биг дата и мэшинг лёнинг сюда привинтить, вдруг можно мегасэкстраполировать??? )))

[Afa]

...и статистика

бигдаты отличный инструмент для выкручивания чего угодно из данных

[квит]

Сообщение от Afa

...и статистика

бигдаты отличный инструмент для выкручивания чего угодно из данных

... в умелых руках.... )))

[Afa]

Сообщение от квит

... в умелых руках.... )))

главн шоп не разбили

[Samirat]

Сообщение от квит

тему прогнозов поднимал ещё АндрейОк... я ему примерно в том же ключе отвечал...

а щас вот думаю, шо если биг дата и мэшинг лёнинг сюда привинтить, вдруг можно мегасэкстраполировать??? )))

Если прикрутить живые Базы Знаний, описывающие реальность эволюционно и экспертно - достоверно ... плюс СППРочки для каждого отдела/департамента/участка, общалочку с диалоговыми панелями, корпоративный портал ...

Ты когда думаешь о мегаэкстраполяции - опыта или технологий? Потому что я думаю о географии и региональном/областном планировании и отраслевом регулировании.

Экстраполяция - это же - завтра всегда похоже на вчера. В следующем году на основе динамики в трех последних. А оно сцуко уже не работает.

То о чем ты идейнул - приблизительно как Проктер и делает, кстати. Десятилетиями, уже столетие. За 100 лет они технично пришли именно к подобной концепции. В нее напихано все, что только возможно и работает эффективно для их производства, логистики и сбыта.

[Samirat]

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?

Тогда "пожадничала отвечать" на этот вопрос и совесть за мной гоняется. Распишу с конца в начало. Я по теме определения и оптимизации товарооборота/спроса писала курсовую на четвертом курсе и диплом. Забавная история у меня вышла. Когда выбирала тему курсовой на четвертом курсе, решила выбрать самую -на первый взгляд - простую: Планирование и оптимизация товарооборота розничных и оптовых предприятий. Причем, слово "планирование" ассоциировалось исключительно с совпланом, а, следовательно отстоем. Это моя история о том, как я уверовала в силу технологий планирования. Прихожу в библиотеку и упс - всего 4 источника - три из них до 1978 г, издания и одна методичка современного автора по точке безубыточности. Афигеть - думаю - во я блин попала. А че делать? Проштудировала источники, разобралась в методах планирования - допотопное. Сажусь писать курсовую - описываю теоретическую часть. Иду на базу практики - центральный украинский универмаг детских товаров - сейчас это почти типичный торговый центр, раздающий площади в аренду, а тогда это было четыре этажа самостоятельной закупочной деятельности - то есть в универмаге были свои отделы планирования, отдел закупок и т.д. Прихожу в плановый отдел и аккуратно выписываю все данные по товарным группам и по торговым секциям за год, поквартально. Забираю данные, дома вношу их в комп ( первые попытки работы с Эксель), аккуратно оформляю таблицы, описываю анализ товарооборота Детского Мира по кварталам за год. В третьей части курсовой по каждому из 4 мною выбранных методов формирую план - получаю целую тучу разношерстных цифр и умом понимаю, что оптимизация по методу средней арифметической - полное фуфло и меня тупо зарубят - самая голгофная кафедра. Сижу и думаю: вот что, блин делать? Думаю: сведу-ка я все эти плановые цифры в одну таблицу. Свела, красивенько, наглядненько и никуя никаких идей че делать дальше. Сижу, вожу курсором от цифры к цифре, они расплываются и бьюсь над вопросом: как это все скрестить в рацпредложение по опттимизации? Советоваться вообще не с кем - одна я такая одаренная выбрала такую тему. И тут мне вспоминается занимательная лекция из товароведения про метод экспертных оценок: о - думаю - метод презентовали как пргрессивный - попробую из него выродить рацпредложение - все равно других идей нет. Придумала двухступенчатую модель скрещивания и расчета прогнозных цифр. Быстро все это накидала в Эксель, получила две серии табличек, свела в одну общую, описала правильными словами, обозначила, что рацпредложение, собственно, в том, что несколько по-разному нужно использовать этот подход для розничных и оптовых предприятий. Отношу научруководителю на проверку и с молитвами "хоть бы не запороли" жду результата. Прихожу за результатом и научруководитель говорит мне: нормальная работа, готовьтесь к защите. Иду на защиту, знаю что меня ждут научруководитель и два ревизора, молюсь за тройку. Перекрестилась, захожу - а там сидит полкафедры экономики. И все пристально так смотрят на меня и спрашивают в лоб: призайтесь честно у кого из иностранных авторов вы слямзили этот метод. Говорю: я ничего не лямзилаи честно им рассказываю как я уперлась в набор старых (классических) методов и как втыкала в поиск подхода по скрещиванию разных цифр плана в единое, якобы оптимальное. Они мне поверили, говорят: это - инновационно, так раньше никто не делал, мы признаем работу очень сильной и считаем, что это - готовая дипломаная работа. Продолжайте в том же духе, у вас отлично получается. Вау! Через неделю кафедры гудели обо мне и мне предложили аспирантуру. (ЛЕНТЯЯМ ЧАСТО ВЕЗЕТ).


Но это было милое начало. Курсовая то была по экономике, а диплом нужно было писать по маркетингу. Сидим с другим научруководителем и изобретаем тему диплома: конкурентоспособность предприятий розничной и оптовой торговли в условиях рыночной экономики. Собираюсь за данными в свой Детский мир, беру свою знатную тетрадочку, в которую я годом ранее занесла все свои соптимизированные циферки по всем товарным группам и в разрезе товарных секций. Прихожу, сажусь и начинаю от руки вносить фактические данные из простыней отдела экономического планирования по тем периодам, которые я когда-то спланировала, а теперь уже состоявшиеся периоды. Пишу-пишу и думаю: а хоть гляну - че там на самом деле получилось - как план и факт отличаются. Глянула и глазам своим не сразу поверила - взяла линеечку и написала новую таблицу - аккуратно внесла свои плановые цифры и к ним приписала состоявшийся факт. Жесть - попадание не идеальное, но очень близкое к очень точному. Взяла калькулятор, начала считать - ни одного отклонения более 2,5%. В этот момент я стала адептом секты методов Госплана. ))))

А в отделе сидит шесть человек и они целыми днями с простынями, ластиками и карандашами стучат на калькуляторах, что-то пересчитывают и прям натуральные трудяги. Думаю: вот тут шесть человек, на полный рабочий день, а можно один начальник, один комп и одна девочка с высокой дисциплиной работы с данными. Аккуратно говорю им: так мол и так, девушки, но вот тут я сама сильно удивлена и поражена состоятельностью методов планирования, но у меня вот в прошлом году спланировались вот такие цифры, а вот такие ваши фактические данные. Они говорят: класс, мы сами поражены, а как у тебя так получилось? Я им вкратце описываю логику и они говорят: вот бы нам такую программу, мол, а ты с нами поделишься или как мы можем договориться? Я смотрю на них и говорю: девочки, мне поделиться с вами не жалко, тем более что это - случайная находка - только есть один нюанс - для этой программы нужен один простой комп и один человек для ввода данных. Комп кушать не просит, а фонд оплаты труда на двоих человек для предприятия намного экономнеею чем на шестерых. Подумайте - сильно вам такое нужно? Они переглянулись и притихли. Я им говорю: вы думайте, мой ответ в силе, но я об этом распространяться не стану. Больше мы эту тему с ними не обсуждали, а я решила не пиартить достижения из добрых побуждений к людям, которые отнеслись ко мне сильно по-человечески.

Теперь про методы, которые работают или не работают. Набор методов планирования или прогнозирования достаточно обширен. Никакой из них не является универсальным или лучшим - каждый преследует свою цель. Суть эффективного планирования сводится к трем клбчевым позициям:

1. Какие методы планирования для кокретного предприятия и конкретной задачи наиболее приемлемы?
2. Какие подходы в поиске оптимальных значений прогноза наиболее удачны для конкретной товарной категории и конкретной задачи?
3. Какие данные, какого качества и за какие периоды у нас есть в наличии?

Причем, третий пункт - возможно, самый главный. Просто данных недостаточно, нужно понимание истории вопроса (истории этих данных).

Спрос можно спрогнозировать, прогноз можно протестировать, но если речь о самой эффективной оптимизации, то важен именно алгоритм "усреднения". И самого усреднения тоже недостаточно, потому что оно дает возможность максимально точно угадать математику. А вот как развивать спрос - имею ввиду долгосрочное планирование и маркетинговые стратегии - это уже почти космос. Имею ввиду для начинающих. Здесь чересчур многое упирается в специфику рынка и предприятия. Шаблонами тут не обойтись. И - самое главное - в финансы.

И ... про методику определения оптимальной цены - их несколько. Так и в планировании - сочетаемость методов планирования может быть одинаковой, а подход в поиске оптимальной цифры прогноза - сильно разный.

Мне в жизни пришлось поработать с разными ассортиментами и поковыряться с разными данными - так вот я пришла к заключению, что не может быть универсального метода на многие месяцы. Подход желательно видоизменять в среднем раз в 4-5 месяцев и аккуратно следить за динамикой отклонений план/факт.

И очень многое зависит от жизненного цикла компании на рынке. Применение годами одного шаблона в планировании - полный здец - компания нарабатывает традицию работы по шаблонам и поменять это все во всех головах одновременно невозможно. У компании попросту отсутствует традиция, навык и накопленные знания по работе в условиях гибкого планирования. Все сводится к установкам: у нас это работать не будет, мы в этом рынке годами - нам лучше знать, мы прекрасно знаем наших покупателей, не лечите нам мозг - нам за это не платят, мы боимся что-то менять - нам нужно выполнять план.

Вот так.