Прогнозирование в маркетинге

Прогнозирование в маркетинге — это завершающий этап исследований рынка. Основная задача прогнозирования — определить, что может произойти во внешней среде и как это повлияет на деятельность компании. По итогам этого этапа руководство организации может принимать обоснованные стратегические решения, выстраивать рациональную маркетинговую политику и адаптировать бизнес под меняющиеся условия рынка.

Маркетинговое прогнозирование (МП) состоит из взаимосвязанных процессов с общей целью — собрать и обработать всю информацию, необходимую для принятия решений. Суть и количество этих процессов зависят от масштаба и направления бизнеса, вот наиболее распространенные варианты:

• изучение тенденций (технологических, научных, маркетинговых, социальных);
• выявление причин и следствий изменений на рынке;
• оценка внутренних процессов — их эффективности, актуальности, необходимости;
• поиск альтернативных путей развития;
• формирование разных сценариев стратегии развития;
• поиск научных решений для улучшения качества товаров или услуг;
• определение факторов, влияющих на рыночную конъюнктуру.

МП помогает решить следующие управленческие задачи:

1. Определить следующую цель на траектории развития компании: например, выйти в новую нишу или удвоить обороты в текущей.
2. Найти возможные пути достижения этой цели, выбрать среди них один оптимальный или несколько наиболее перспективных.
3. Подобрать конкретные методы работы для каждого выбранного пути.
4. Выявить позитивные и негативные внешние факторы, предусмотреть возможные сценарии реакции компании.
5. Рассчитать потребности предприятия в ресурсах: кадровых, финансовых, товарных и т. п.
6. Оценить перспективы развития бизнеса через количественные и качественные показатели.

На какой срок составляют прогнозы

Результат МП влияет на разные бизнес-процессы: некоторые из них растягиваются на года (например, строительство новых производственных объектов), другие требуют быстрых решений и регулярного мониторинга. В зависимости от системы планирования подбирают один из следующих вариантов прогнозирования:

• долгосрочное: на срок от 5 лет;
• среднесрочное: от 2 до 5 лет;
• краткосрочное: от года до 1,5 лет;
• оперативное: регулярный мониторинг и прогнозирование на небольшие отрезки времени — месяц, сезон, неделю.

Долгосрочное прогнозирование отвечает на вопросы, важные для стратегического планирования. Например, такие:

1. Как будет меняться объем и структура спроса? Производителей в первую очередь интересует спрос на их товары и аналоги конкурентов, ритейлеров и другие торговые компании — общая картина покупательских потребностей.
2. Какие тенденции в отдельных отраслях экономики могут повлиять на деятельность компании?
3. Какие факторы будут влиять на спрос в будущем, как можно их использовать на пользу предприятия? Сам выявленный фактор при этом может быть негативным, а последствия для бизнеса — позитивными. Так было, например, во время пандемии, которая обернулась огромными потерями для экономики в целом, но пошла на пользу производителям медицинских масок.
4. Как будут меняться потребительские требования к качеству продукции, ассортименту и упаковке?
5. Как будут меняться демографическая картина и другие социальные факторы, влияющие на спрос?

Без долгосрочного планирования компания не может принимать ключевые решения, а также запускать долгосрочные или дорогостоящие процессы. Стратегически это самое важное прогнозирование, но оно же и наименее точное. На экономику влияет слишком много факторов, некоторые из них могут до неузнаваемости изменить целую отрасль за считанные недели, а предсказать их заранее не всегда возможно. Например, закрытие границ в 2020 году вынудило срочно менять планы всю туристическую индустрию. Поэтому бизнес не может сосредоточиться только на долгосрочном прогнозировании — его обязательно нужно дополнять исследованиями с более коротким горизонтом планирования.

Среднесрочное прогнозирование уточняет результаты долгосрочного. В рамках такого планирования проводят дополнительные исследования, оценивают перспективы ввода новых продуктов или услуг, находят возможности сбыта. Например, прогноз на 5 лет показывает рост количества вегетарианцев среди целевой аудитории сети фаст-фуда. При среднесрочном планировании компания определит, с какого момента ввод веганских позиций будет рентабельным, каким образом нужно перестроить закупки, стоит ли отказаться от каких-то устаревших продуктов или маркетинговых ходов. В рамках краткосрочного прогнозирования вопросы могут быть теми же, но результаты исследования будут учитывать больше актуальных факторов, а результат будет точнее.

Оперативное изучение рынка необходимо проводить постоянно. Такой мониторинг отвечает на вопрос, что делать именно сейчас: как избежать излишков на складе, скорректировать закупки, изменить ассортимент.

Методы прогнозирования в маркетинге

Методы МП делятся на две большие группы: фактографические (они же количественные) и экспертные (или качественные). Первые базируются на обработке объективной информации: статистики, исчисляемых данных, показателях продаж, доходов и издержек. Вторые строятся на мнении экспертов: их интуиции, профессиональном опыте, умении находить причинно-следственные связи. Количественные методы дают более объективную информацию для принятия решений, качественные — возможность находить неординарные решения.

Количественные методы

Фактографические методы делятся на следующие группы:

1. Экстраполяционные: перенос на будущее тенденций, действующих в настоящем и прошлом. Динамику релевантных показателей отслеживают на уровне статистики, определяют тренд его развития и продолжают этот тренд с помощью математических моделей. Обычно такие методы применяют в краткосрочном планировании и комбинируют с методом корреляции трендов — то есть, поиском взаимосвязей между разными тенденциями.
2. Системно-структурные. Математические методы, основанные на поиске и анализе связей между разными факторами, влияющими на показатели бизнеса. Например, морфологический анализ, матричный метод, функционально-иерархическое моделирование.
3. Методы опережающей информации. Учитывают теоретическую информацию, которая опережает практику. Это может быть анализ профессиональных публикаций или патентной информации, поиск релевантных открытий и изобретений.
4. Ассоциативные. Этот метод выявляет взаимосвязи одного объекта и переносит полученную ассоциативную модель на другой. Такое моделирование может быть вероятностным, имитационным или историко-логическим.

Качественные методы

Экспертные методы делятся на групповые (мозговой штурм, фокус-группа, метод сценариев, деловые игры, построение дерева целей и др.) и индивидуальные (Дельфи, интервью, анкетирование). Вне зависимости от того, как организовано исследование, результат всегда строится на аргументированном мнении экспертов об объекте прогнозирования, его состоянии и перспективах развития. Большой плюс таких методов — возможность оценить качественные показатели, а не только количественные. То есть, не только предсказать, как изменится рынок сбыта, но и объяснить — почему, как на это можно повлиять и к каким сценариям стоит готовиться бизнесу.

Как сделать прогнозирование более точным

И у статистического, и у экспертного подхода есть свои слабые места, которые можно нейтрализовать, совместив в одном исследовании элементы разных методов. Например, параметры оценки и релевантные коэффициенты выбирает специалист, а данные обрабатывает машинный алгоритм по математическим формулам. Такое сочетание дает высокую точность прогноза и нейтрализует человеческий фактор — предвзятость, ошибки, когнитивные искажения. Самая большая сложность такого сочетания — это необходимость обработать большой массив данных, иначе результат будет недостаточно показательным для принятия значимых решений.

Эту проблему решила Platforma — маркетплейс инструментов на основе Big Data. В рамках партнёрских отношений компания получает обезличенные данные о транзакциях, онлайн-активности, телесмотрении и других важных действиях покупателей. Анонимизированные сведения предоставляют крупнейшие игроки телекоммуникационного и финансового рынка. Статистические данные без какой-либо привязки к персональной информации собираются в хранилище, математическая модель находит пересечения и выявляет похожие паттерны в потребительском поведении. Таким образом, на основании информации о поведении миллионов людей можно составить профиль потребителя, сегментировать аудиторию, проанализировать конкурентов и составить точный прогноз спроса.