Objektivnost predviđanja u marketingu

U savremenoj ekonomskoj literaturi, termin „prognoza“ obično označava određeni istraživački proces, usljed kojeg se mogu dobiti vjerojatnostni podaci o budućem stanju predviđenog procesa ili pojave.

Poznato je da su postojeće metode i metode predviđanja zasnovane na dva pristupa: heurističkom i matematičkom.

Heuristički metod se prvenstveno zasniva na korišćenju mišljenja stručnjaka (eksperata) u datoj oblasti znanja i koristi se uglavnom za predviđanje procesa koji se neformalizuju.

Matematičke metode se koriste u slučaju kada je, pored navedenog, moguće formalizirati predviđeni proces u jednoj ili drugoj mjeri i koristiti jedan ili drugi matematički aparat.

U savremenoj praksi, težina se češće koristi i u kombinovanoj metodi, koja predstavlja sintezu heurističkih i matematičkih metoda predviđanja sa ciljem kombinovanja prednosti ovih metoda i, ako je moguće, eliminisanja njihovih nedostataka. Jedinstvo heurističkih i matematičkih metoda predviđanja zasniva se, u najopštijem smislu, na jednom predmetu istraživanja.

Prediktivni sistem mora zadovoljiti nekoliko neophodne zahtjeve. Prirodan i najvažniji zahtjev koji se pred njega postavlja je da osigura dovoljnu tačnost rezultata prognoze na njegovom izlazu. Budući da je neizvjesnost budućeg razvoja tržišta, u principu, neotklonjiva, preciznijim se smatra sistem predviđanja koji će, pod jednakim uvjetima, dati manji raspon vrijednosti prognoze.

Drugi kvalitet sistema predviđanja treba da bude njegova sposobnost da fleksibilno odgovori na promene koje se dešavaju u objektu prognoze. Greške u predviđanju mogu biti uzrokovane, prvo, neizvjesnošću buduće situacije i, drugo, promjenama u samom objektu prognoze.

Implementacija svih navedenih zahtjeva za sistem predviđanja, odnosno korištenje metoda predviđanja, obično se odvija u nekoliko faza, među kojima su najvažnije:

1. Ispravna formulacija problema, odnosno jasno razumijevanje svrhe prognostičke studije, izbor parametara prognoze, baznog perioda i vodećih perioda, i konačno, procjena mogućnosti za kreiranje sistema prognoze (tj. , raspoloživost ljudskih i materijalnih resursa, tehničkih sredstava, dostupnost i raspoloživost potrebne informacije itd.), izrada detaljnog plana istraživanja.

2. Temeljna kvalitativna analiza predviđenog objekta. Određivanje osnovnih obrazaca njegovog ponašanja – identifikacija i poznavanje glavnih uzročno-posledičnih veza procesa koji se razmatra.

3. U ovoj fazi provode se sve potrebne aktivnosti za dobijanje konačnih rezultata primjene određenih specifičnih metoda predviđanja. To uključuje izbor specifičnog matematičkog aparata i vrste matematičkih modela u slučaju upotrebe matematičkih metoda za predviđanje, a kada se koristi heuristička metoda - izbor najreprezentativnijih stručnjaka, provođenje potrebnih organizacionih mjera itd. rezultat ove faze treba da budu procjene prognoze (kvantitativne ili kvalitativne) .
Štaviše, može postojati nekoliko opcija.

4. Važno mjesto u predviđanju zauzima završna faza – logička analiza dobijenih rezultata, koja se mora uporediti sa rezultatom prognoziranja drugih sličnih objekata, ili sličnih prognoza drugih autora i drugim metodama. Logička analiza omogućava u nekim slučajevima da se ustanovi nesklad između matematičkog modela usvojenog za predviđanje i stvarnog objekta i tako je, takoreći, povratne informacije u sistemu predviđanja. U ovoj fazi se provjerava konzistentnost svih elemenata sistema i rezultata predviđanja u prethodnim fazama studije, istražuju se različite mogućnosti razvoja predviđenog objekta i gradi stablo ciljeva za implementaciju odabrana opcija; identifikuju se mogućnosti i vrijeme nastanka naglih promjena u razvoju procesa.

Nesumnjiva prednost heurističkog predviđanja je u tome što je suštinski primenljivo na predviđanje bilo kojih procesa, bez obzira na njihovu prirodu i nivo znanja o predmetu istraživanja, kao i na prisustvo ili odsustvo određenih informacija. Heurističko predviđanje će, kao što pokazuje iskustvo, imati najveći učinak kada se identifikuju nova područja razvoja i njihove mogućnosti.

Široko korišćena metoda za organizovanje ekspertskih istraživanja u savremenoj praksi predviđanja je Delphi metoda i njene modifikacije. U tom slučaju se pridržavaju sljedećih osnovnih pravila:

Istraživanje se provodi u nekoliko krugova;

Odgovori moraju biti dati u obliku kvantitativnih procjena;

Nakon svakog kruga, vrši se posebna statistička obrada rezultata i svi intervjuisani stručnjaci se upoznaju sa odgovorima ostalih učesnika istraživanja;

Eksperti su dužni da obrazlože svoja mišljenja, a ta opravdanja se saopštavaju ostalim učesnicima istraživanja;

Stručnjaci daju odgovore nezavisno jedan od drugog.

Iskustvo pokazuje da je upotreba Delphi metode i njenih modifikacija prilično radno intenzivna i skupa operacija i zahtijeva određeno vrijeme. Stoga se u praksi kratkoročnog predviđanja, uključujući i cijene, ovaj metod praktično ne koristi, iako za potrebe dobijanja srednjoročnih i dugoročnih prognoza može biti vrlo efikasan.

Heurističko predviđanje je nesumnjivo neophodno i važno oruđe za predviđanje budućnosti, njegova uloga je posebno velika tamo gde upotreba drugih metoda još nije moguća.

Sastav elemenata koji čine sistematski marketinški plan

Sistematizacija i analiza marketinškog plana

Sistematski marketinški plan firme mora integrirati, povezati i koordinirati sve svoje različite dijelove. Ovo se odnosi na sve vrste planova - dugoročni, srednjoročni i kratkoročni; uzimajući u obzir mogućnost postojanja zasebnih marketinških planova za različite komercijalne odjele unutar matične organizacije; usklađenost sa zahtjevima da svaki lokalni dio strukturnih aktivnosti marketinga zahtijeva planiranje.

Također je važno poštovati zahtjev za rangiranje zadataka.

Cjelokupni marketinški plan može se smatrati loše organiziranim ako se kratkoročni profiti ostvaruju na račun srednjoročnih i dugoročnih. Ovo se dešava ako se, u cilju privremenog povećanja profita, rashodi na marketinško istraživanje ili za planiranje razvoja jednog asortimana proizvoda.

Klasici marketinga uče da resurse kompanije treba rasporediti između njenih strateških divizija tako da se sredstva obezbede onima koji imaju veliki potencijal u datom segmentu tržišta. Istovremeno, identifikovana ciljna tržišta, uzorci proizvoda i nivoi cena za svaki plan treba da se razlikuju, ali ne i da su u suprotnosti. Implementacijske aktivnosti i dogovori sa članovima kanala moraju biti koordinirani na vrijeme kako sistem ne bi bio podložan tenzijama zbog istovremenih i skupih zahtjeva dvije ili više poslovnih jedinica.

1. Jasnoća zadatka određuje uključenost firme u određenu vrstu posla i mjesto na tržištu. Svako dodavanje ili eliminacija robe ili usluga, traženje novih grupa potrošača ili povlačenje iz postojećih, preuzimanje drugih firmi ili prodaja vlastiti posao- sve je to vezano za ciljeve kompanije. I više rukovodstvo i marketinški stručnjaci trebaju nastojati osigurati da su ciljevi ostvarivi; osim toga, moraju se predstaviti svim zaposlenima u kompaniji i od njih naučiti kroz posebnu obuku.

Ciljeve kompanije treba revidirati ako:

Njegove vrijednosti nisu u skladu sa okruženjem koje se mijenja;

Industrija se brzo mijenja;

Firma posluje osrednje ili se veličina kompanije mijenja;

Distributivna mreža ne pokriva tržišni segment;

Pojavljuju se prilike koje nisu vezane za prvobitne ciljeve.

2. Dugoročna konkurentska prednost je tržišna situacija u kojoj se prepoznatljivost i potrošačka privlačnost karakteristika preduzeća i njegovih proizvoda može održati u dužem vremenskom periodu.

Budući da mala preduzeća često ne mogu da se takmiče sa više niske cijene, mogu naglasiti druge konkurentske prednosti, kao što su:

Pružanje jedinstvenih ponuda kroz specijalizaciju;

Fokus na kvalitetu i pouzdanost;

Dodatni napori za postizanje lojalnosti
potrošači.

U procesu implementacije marketinška strategija Firma mora uzeti u obzir da se njene konkurentske prednosti ne mogu ostvariti u svim tržišnim situacijama.

3. Preciznim definisanjem svojih ciljnih tržišta, preduzeće identifikuje specifične potrošače kojima marketinški plan treba da bude upućen. Ovo usmjerava marketinške napore i smjer u budućnosti.

4. Dugoročni, srednjoročni i kratkoročni planovi marketinškog preduzeća moraju biti međusobno povezani. Dugoročne su najopštije prirode i postavljaju širok okvir za srednjoročne. Kratkoročni su oni najkonkretniji, ali bi se trebali zasnivati ​​i na srednjoročnim i na dugoročnim planovima.

5. Poboljšava se koordinacija aktivnosti strateških poslovnih jedinica ako se funkcije, strategije i resursi koji se pružaju svakoj od njih opisuju u dugoročnim, srednjoročnim i kratkoročnim planovima.

6. Sastav i struktura marketinga (proizvod, distribucija, promocija i cijena) moraju biti usklađeni i u skladu sa ciljevima kompanije.

7. Marketinški plan mora biti dovoljno stabilan tokom vremena da se pravilno implementira i evaluira. To ne znači da ne bi trebao biti nefleksibilan i stoga nesposoban da se prilagodi dinamičnom okruženju. Cjelokupni marketinški plan, u skladu sa ciljevima firme, treba da usmjerava dugoročne napore i da se redovno prilagođava, a osnovni plan treba da ostane na snazi ​​nekoliko godina. Kratkoročni planovi mogu biti mnogo fleksibilniji sve dok su usklađeni s dugoročnim ciljevima i ciljevima organizacije.

Analiza marketinškog plana uključuje poređenje stvarnog razvoja sa planiranim ili očekivanim učinkom u određenom vremenskom periodu. Ako je stvarno stanje nezadovoljavajuće, moraju se izvršiti korekcije.

Postoje tri metode koje se koriste za analizu marketinških planova:

1. Analiza troškova marketinga- procjenjuje isplativost različitih marketinških faktora (različite grupe asortimana, metode prodaje, prodajne teritorije, članovi distributivnih kanala, prodajno osoblje, reklamna sredstva i vrste potrošača), omogućava vam da odredite koji su troškovi efektivni, a koji ne, i izvršite odgovarajuće promjene.
Da bi ova metoda ispravno funkcionirala, potrebno je kontinuirano i tačno izvještavanje. Analiza troškova marketinga sastoji se od tri faze:

a) proučavanje troškova po običnim stavkama, a ne po namjeni troškova (ovo nadnica, iznajmljivanje, oglašavanje, materijali, osiguranje i kamata);

b) prevođenje običnih artikala u funkcionalne, sa naznakom svrhe ili aktivnosti za koju su nastali troškovi (ovo je upravljanje marketingom, lična prodaja, oglašavanje, transport, skladištenje, marketinško istraživanje i generalno rukovodstvo);

c) raspodjela funkcionalnih troškova po robi, metodama prodaje, trgovačkim teritorijama, kanalima distribucije, prodajnom osoblju, potrošačima.

2. Analiza prodaje je detaljna studija podataka o prodaji za procjenu prikladnosti marketinške strategije. Bez toga možete: propustiti važnost pojedinačnih tržišnih segmenata i teritorija; loše usklađivanje prodajnih napora s tržišnim potencijalom; propustite modne trendove. Analiza prodaje vam omogućava da postavite planove u smislu prodaje robe, grupa proizvoda, pojedinačnih regionalnih prodavača i tipova potrošača; uporedi stvarnu prodaju sa planiranom prodajom.

Glavni princip analize prodaje je da generalizovani podaci (ukupni obim prodaje ili tržišni udeo) nisu dovoljni da bi se utvrdile snage i slabosti kompanije. Potrebno je dublje istraživanje.

Da biste to učinili, postoje dvije metode analize prodaje – princip „80-20“ i prijavljivanje prekida veza s napretkom prodaje.

Prema principu „80-20“, u mnogim organizacijama značajan udio ukupne prodaje otpada na mali dio potrošača i robe. Da bi uspješno poslovala, kompanija mora odrediti prodaju i profit po potrošačima, proizvodima i u skladu s tim raspodijeliti marketinške napore.

Analiza prodaje može biti dopunjena i izvještajima o odstupanjima od napretka prodaje u kojima se navode situacije u kojima prodajni ciljevi nisu postignuti. U poruci o slabo prodajnim proizvodima navode se proizvodi čija je prodaja manja od predviđene; predlažu se korektivne mjere (smanjenje cijena, promocija i podsticaj prodaje za povećanje prodaje). Izvještaj o dobrim prodavačima navodi proizvode čija prodaja premašuje prognoze; Zabilježene su prodajne mogućnosti i proizvodi za koje je potrebno povećati zalihe kako bi se spriječile nestašice.

3. Marketing revizija - to je sistematska, kritička i objektivna procjena i pregled osnovnih ciljeva i politika marketinških funkcija organizacije, metoda, procedura i osoblja koje se koristi za implementaciju tih politika i postizanje tih ciljeva.

Svrha marketinške revizije je da se formulišu pitanja o kojima je potrebno razgovarati za buduće planiranje kompanije; identifikovati oblasti u kojima se organizacija treba poboljšati. Ovo uključuje proučavanje marketinških ciljeva firme, strategije, implementacije i organizacije.

Proces marketing revizije se sastoji od naredne faze:

Odrediti ko vrši reviziju (specijalisti kompanije, šefovi odjela, eksterni stručnjaci);

Odrediti kada i koliko često vršiti reviziju (na kraju kalendarske ili izvještajne godine ili tokom inventara, godišnje, u istom periodu);

Odrediti oblasti revizije (horizontalne ili vertikalne);

Razviti formulare za reviziju (oblasti za proučavanje);

Sprovesti reviziju (trajanje, informacije o zaposlenima, da li je organizacija zatvorena ili otvorena, priprema konačnog odgovora);

Predstavite rezultate menadžeru.

Završna faza marketinga je organiziranje raspodjele marketinških resursa, a zatim izvođenje i praćenje marketing plana. Preduzeće mora da stvara marketinška organizacija sposoban da izvrši marketinški plan. Velika preduzeća treba da imaju nekoliko stručnjaka za marketing u osoblju: predstavnici prodaje, trgovci prodaje, analitičari tržišta, agenti za oglašavanje, osoblje za korisničku podršku.

Izvršenje marketinškog plana praćeno je raznim ugodnim iznenađenjima i razočarenjima. Postoje tri vrste marketinške kontrole:

1. Godišnji - je dizajniran da potvrdi da je preduzeće postiglo planirani obim prodaje, profit i druge ciljeve. Menadžeri se klade na svaki mjesec
ili kvartal sa jasno definisanim ciljem. Oni moraju odrediti efikasnost svog rada iz perspektive tržišta. Menadžeri moraju biti u stanju da pronađu uzroke ozbiljnih
kvarovi. Marketinški stručnjaci moraju poduzeti mjere kako bi ispravili nedostatke.

2. Kontrola profitabilnosti- obavlja funkciju promjene efektivnosti proizvoda, grupa potrošača, kanala prodaje i raznih narudžbi. Analiza troškova i koristi ima za cilj procjenu dobiti koju razne aktivnosti generiraju. Svrha analize marketinške efikasnosti je da se identifikuju načini za poboljšanje efikasnosti marketinške aktivnosti.

Strateška kontrola- obavlja funkciju utvrđivanja usklađenosti marketinške strategije preduzeća sa tržišnim uslovima. Kao rezultat brzih promjena u poslovnom okruženju, svako poduzeće mora periodično ponovo procjenjivati ​​svoje performanse koristeći kontrolni metod poznat kao marketinška revizija.

Predviđanje u marketingu služi za razjašnjavanje trendova razvoja preduzeća i razvijanje racionalnih marketinških akcija (događaja) kako bi se održala njegova ekonomska održivost u promenljivom spoljašnjem i unutrašnjem okruženju.

Basicpravci prognozeu marketinškim sistemima:

istraživanje tržišta (situacija);

analiza i predviđanje tržišnih cijena;

proučavanje trendova u razvoju novih proizvoda i tehnologija

istraživanje ponašanja potrošača;

predviđanje prodaje;

istraživanje promjena tržišne strukture itd.

Metode predviđanjaklasificirane prema različitimkriterijuma:

1) Na osnovu oblika u kojem su prikazani rezultati, prognoze se dijele na kvantitativne i kvalitativne. Prvi su zasnovani na numeričkim, matematičkim postupcima, a drugi na korišćenju postojećeg iskustva, znanja i intuicije istraživača-prognostičara.

2) Na osnovu vodećih perioda, prognoze se dijele na kratkoročne (1 godina ili manje), srednjoročne (2-5 godina) i dugoročne prognoze (za period duži od 5 godina).

3) U pogledu prognoziranja obuhvata predmeta proučavanja, prognoze mogu biti opšte (prognoza razvoja nacionalne privrede) i specifične (pojedinačni tržišni indikatori).

Prilikom izrade ekonomskih prognoza često se koristi metod stručnih procjena. Suština metode stručnih procjena je da se prognostičke procjene određuju na osnovu mišljenja stručnjaka koji imaju zadatak da obrazloženo potkrijepe svoje stajalište o stanju i razvoju objekta prognoze (na primjer, prodajno tržište) .

Važna karakteristika ovih metoda je mogućnost predviđanja kvalitativnih karakteristika tržišta (na primjer, promjene društveno-političke situacije; ili utjecaj faktora okoline na proizvodnju i potrošnju dobara).

Među sortama ekspertske metode Razlikuju se: Delphi metoda, “brainstorming” (“brainstorming”, “generacija ideja”) i metoda izrade scenarija.

Od svih metoda stručnih procena, poslednjih decenija veoma je popularna metoda sastavljanja scenarija.

Po pravilu, predviđanje situacije karakteriše postojanje određenog broja mogućih razvojnih opcija. Prognoza obično uključuje nekoliko scenarija. U većini slučajeva to su tri scenarija: optimističan, pesimistički i prosječan – najvjerovatniji, očekivani.

Metode ekstrapolacije trenda zasnivaju se na statističkom posmatranju dinamike određenog indikatora, utvrđivanju tendencije (trenda) njegovog razvoja i nastavka tog trenda u narednom periodu. Obično se metode ekstrapolacije trenda koriste u kratkoročnom (ne dužem od jedne godine) predviđanju. Osnova metode ekstrapolacije je retrospektivna analiza vremenske serije predviđene karakteristike na osnovu njene prikupljene statistike.

U predviđanju, metode ekstrapolacije se dopunjuju metodama korelacije trendova, koje ispituju odnos između različitih trendova kako bi se utvrdio njihov međusobni uticaj i, posljedično, poboljšao kvalitet prognoza.

Da li vaša agencija još uvijek predviđa pojavljivanja, klikove, promet, najčešće upite, pozive ili konverzije? Odlično, dobrodošli u 2009!

Međutim, već je 2018. godina, a mi ćemo vam reći kako da predvidite povrat ulaganja u sveobuhvatan internet marketing na nivou profita, a ne pokazatelja koji su korisni agenciji, ali vama svakako ne.

Koji su podaci potrebni za izradu prognoza?

Važno je razumjeti: da biste napravili realnu prognozu profita od online marketinških aktivnosti, morate:

1. Imajte u ruci detaljnu strategiju internetskog marketinga za 6–12 mjeseci sa listom alata i formata za njihovu upotrebu posebno za vaše poslovanje.
2. Pripremite se tabele sa medija planovima za svaki internet marketing alat, koji sadrži prognoze indikatora kanala (svaki kanal ima svoje: promet, utiske, preglede, tranzicije, potencijalne klijente itd.).
3. Have istovar finansijski pokazatelji posao po segmentima, ako ih ima, najmanje 6 mjeseci (po mogućnosti godinu dana ili više).
4. Znaj indikatori učinka (KPI) odjela : prodaja, pozivni centar, servis itd.

Zašto prognozirati prije zarade?

Na prvi pogled odgovor je očigledan – prije nego što počnete s radom, zamislite kakav efekat vam određena agencija može dati. Ali mnogo je važnija činjenica da prediktivne ekonometrijske modele treba stalno prilagođavati povratnim informacijama od reklamne kampanje, razne vrste promocije i pokazatelji poslovanja i odjela.

Upravo je to najveća vrijednost izgradnje ovakvih modela nakon izrade strategije internet marketinga - dobijate vi i agencija alat za dinamičko pomirenje i prilagođavanje kurs po potrebi. Sa takvim modelom prognoze rezultata možete sa sigurnošću znati da se krećete ka svom cilju.

Pravi primjeri strategija za naše klijente

Još jednom ponavljam da takve ekonometrijske modele gradimo samostalno u fazi razvoja strategije email marketing za svakog našeg klijenta.

Primjer 1. Klijent: proizvođač iz građevinske industrije

Na početku našeg rada računamo samo pokazatelje poslovanja (nije uzalud 1,5-2 mjeseca potpuno uronjeni u posao naših klijenata). U ovoj fazi internet indikatori se ne uzimaju u obzir.

Podaci o klijentu su skriveni

Nakon što su poslovni pokazatelji i ciljevi prevedeni u digitalni format, počinjemo graditi model prognoze za postizanje ovih ciljeva putem internet marketinga. Ovdje zabava počinje. Gradimo dinamičan model, mijenjamo brojke u kojima možemo prilagoditi mjere koje se poduzimaju za implementaciju razvijene strategije. To znači da nakon pokretanja reklamnih kampanja naš rad ne prestaje, te nastavljamo sve vrijeme držati prst na pulsu kako bismo postigli obećane rezultate.

Podaci o klijentu su skriveni

Želite li dobiti ponudu od nas?

Započnite saradnju

Primjer 2. Klijent: medicinska klinika

Kao u prvom primjeru, počeli smo graditi prognozu prijenosom pokazatelja poslovnih ciljeva u određene brojeve:

Nakon toga u izračune su dodani pokazatelji internet marketinga i pokazatelji prodaje (rad call centra):

Rezultat je bio sljedeći model, raščlanjen po online marketinškim alatima i mjesecima:

Ekonometrijski model. Podaci o klijentu su skriveni

U ovom modelu možete zabilježiti sve indikatore i, mijenjajući probabilističke parametre, predvidjeti zavisne varijable. Glavna prednost ovog modela je što omogućava eksperimentisanje sa konverzijama različitih nivoa (u ciljnu akciju, uključujući poziv, u snimak iz poziva, u pacijenta sa snimka, itd.). Na primjer, možete snimiti ne samo pacijente klinike (njihov željeni broj), već i ponavljajuće pacijente (da biste predvidjeli opterećenje doktora), ili čak razumjeli stopu rasta poziva (da biste znali koliko operatera treba da bude u pozivnom centru da ih obradi).

Model vam također omogućava da eksperimentirate s prosječnim računom i otkrijete iznenađujuće skokove u profitu i budžetu čak i uz male promjene u prosječnom računu.

Praktične prednosti ekonometrijskih modela u marketingu

Zapamtite da povećanje prometa na web stranici ne garantuje povećanu prodaju. Naučite da gradite stvarno izvještavanje o djelotvornosti mjera koje vi i vaša online agencija koristite, umjesto da se zadovoljavate izvještajima o utiscima, klikovima, prometu i pozivima.

Pročitajte više o ovakvim šemama rada internet agencija, kojih se zaista sramimo.

(Posjećeno 16,219 puta, 1 posjeta danas)

Predviđanje - neophodan dio prihvatanja bilo koje reklame i odluka menadžmenta, odgovornost koju svi biznisi neminovno moraju ispuniti, eksplicitno i implicitno.

Predviđanje vam omogućava da dobijete moguće buduće procjene određenih parametara koji se proučavaju, procijenite promjene u vanjskom okruženju i posljedice do kojih one mogu dovesti za preduzeće i pravovremeno odgovoriti na te promjene.

Riječ "prognoza" u prijevodu s grčkog znači "predviđanje", "predviđanje budućih pojava i događaja". Jedna od najvažnijih funkcija marketinga je predviđanje tržišta.

Tržišna prognoza - naučno predviđanje perspektiva razvoja potražnje, ponude proizvoda i cijena, koje se vrši prema određenoj metodologiji zasnovanoj na pouzdanim empirijskim podacima, uz procjenu njegove moguće greške.

Metode predviđanja mogu se klasificirati prema sljedećim kriterijima:

• 1) od strane regionalnoj osnovi :
  • o globalne prognoze;
  • o nacionalne prognoze;
  • o regionalne prognoze;
  • o prognoze za konkretnu ciljno tržište i njegove segmente;
  • o prognoze potražnje za pojedinačne grupe potrošača;
• 2) po proizvodu :
  • o prognoza ukupne potražnje (kapaciteta) tržišta;
  • o prognoze potražnje za grupe proizvoda i potrošačke komplekse;
  • o prognoze potražnje za određenim dobrima;
• 3) po vremenskom periodu :
  • o kratkoročno (do dvije godine);
  • o srednjoročni (od dvije do pet godina);
  • o dugoročno (preko pet godina);
• 4) prema primijenjenoj metodi prognoze :
  • o ekstrapolacija;
  • o stručne procjene;
  • o ekonomsko-matematičko modeliranje;
  • o proračuni na osnovu koeficijenata elastičnosti;
  • o analogija itd.

Zbog njihove rasprostranjenosti i relevantnosti, malo detaljnije ćemo razmotriti prve tri od gore navedenih metoda predviđanja.

Najjednostavniji način predviđanja je ekstrapolacija - pronalaženje nepoznate vrijednosti vremenske serije izvan njenih granica mehaničkim prenošenjem obrazaca i trendova koji su se razvili u prošlosti u budući period.

Ekstrapolacija je relativno jednostavna metoda predviđanja. Da biste ga koristili, potreban vam je minimum informacija – samo jedna vremenska serija predviđenog indikatora, obično za pet do sedam godina (perioda). Njegova suština je sljedeća.

Ako postoji dovoljno dugačak dinamički niz potražnje, ponude proizvoda ili cijena, onda se, s obzirom da je to funkcija vremena, može produžiti za određenu budućnost. Istovremeno, prema pretpostavkama prognostičara, svi faktori koji određuju promjene u jednom ili drugom elementu tržišta se vremenom izravnavaju.

Kada je ova pretpostavka tačna, ekstrapolacija daje prilično tačne prognoze razvoja tržišta. Međutim, ako se jedan ili drugi značajan faktor naglo promijeni u periodu predviđanja, greška prognoze može biti prilično velika. Štaviše, što je duži period olova, to je ono veće. Stoga se ekstrapolacija kao metoda predviđanja obično koristi samo za kratkoročne prognoze.

U marketinškoj praksi koriste se različite metode ekstrapolacije u zavisnosti od prirode osnovne vremenske serije.

1. Ako serija koja karakteriše jedan od tržišnih elemenata, na primjer, potražnja ili prodaja robe, nema dovoljno jasan trend razvoja, tj. njeni nivoi variraju prosječne veličine, može se izvršiti prognoza njegovog razvoja jedan ili dva nivoa unapred po prosječnom nivou dinamičke serije (formula 3.13):

Gdje y - nivo srednjeg reda; u. - članovi serije dinamike; P - broj članova serije dinamike.

Potrebno je prognozirati razvoj prodaje proizvoda A za osmi i deveti period ako serija dinamike prodaje proizvoda A za sedam dana proteklog perioda ima sljedeći oblik (tabela 3.11).

Tabela 3.11. Prodaja proizvoda A po danu u sedmici

Prodaja, kg

Rješenje. Vizuelna procjena takve serije ukazuje da prodaja ovog proizvoda nema tendenciju povećanja ili smanjenja, već fluktuira oko prosječne vrijednosti. Stoga se prognoza prodaje proizvoda A može izvršiti na osnovu prosječne dnevne prodaje ovog proizvoda od 1755 kg.

Naravno, stvarna prodaja može se neznatno razlikovati od prognoze, ali moguća prosječna greška prognoze može se izračunati pomoću formule 3.14:

gdje je 82 disperzija; ja - faktor greške jednak 2. Varijanca je određena formulom 3.15:

Proračune ćemo prikazati u tabeli. 3.12.

Tabela 3. 12.

Stoga će interval pouzdanosti prognoze biti od 1647,5 (1755 - 107,5) do 1862,5 kg (1755 + 107,5).

2. Ako dinamička serija jednog od tržišnih elemenata ima stabilnu tendenciju povećanja ili smanjenja i neznatno varira oko ovog trenda, vrši se predviđanje prosječnom stopom rasta (pada) dinamike serije.

U ovom slučaju, pretpostavlja se da je svaki sljedeći član dinamičke serije jednak prethodnom, pomnožen s prosječnim koeficijentom stope rasta (TO) (formula 3.16):

gdje je Uzh nivo prognoze serije; Y, je posljednji nivo osnovne serije; DO - prosječna stopa promjene nivoa

red (/s = -,-||-0; ^1 - početni nivo reda; P - broj V^

nivoa osnovne serije. Primjer.

Koristeći sljedeće podatke, ekstrapolacijom izračunajte prognozu potrošnje sokova za četvrtu i petu godinu (tabela 3.13).

Tabela 3. 1Z

Odredite interval pouzdanosti za ovu prognozu.

Rješenje. Dinamična serija koja karakteriše potrošnju sokova ima stalni trend rasta, a nivoi ove serije neznatno variraju. Shodno tome, njegov dalji razvoj može se predvidjeti prosječnim stopama rasta. - 142

U našem primjeru K= I-- =1,183, a prognoza potrošnje sokova u četvrtak će biti: 49,7 kg, (42 x 1,183); u petoj godini - 58,8 kg (49,7 x 1,183).

Za utvrđivanje interval povjerenja potrebno je izračunati moguću grešku prognoze (formula 3.17):

gdje: A - disperzija odstupanja stvarnih podataka od teorijskih, koja se izračunava prema formuli (3.18):

Proračun greške prognoze prikazat ćemo u obliku tabele. 3.14.

Tabela 3.14

Zaključci. Interval pouzdanosti za prognozu potrošnje sokova u četvrtoj godini biće: od 49,4 l (49,7 - 0,3) do 50,0 l (49,7 + + 0,3); u petoj godini - sa 58,5 l (58,8 - 0,3) na 59,1 l (58,8 + 0,3).

3. Ako vremenska serija koja karakteriše bilo koji od tržišnih elemenata ima jedan ili drugi trend, ali značajno varira oko njega, vrši se njena ekstrapolacija metodom apolitičnog poravnanja niza dinamika.

Primjer.

Izračunajte svoju prognozu moguća prodaja proizvoda A u junu metodom analitičkog poravnanja serije, koristeći sljedeće podatke iz tab. 3.15.

Tabela 3.15

U ovom slučaju, dinamička serija prodaje proizvoda A ima tendenciju rasta, ali značajno varira oko ovog trenda, pa se predlaže predviđanje njegovog budućeg razvoja metodom analitičkog usklađivanja serije. Poravnanje će se izvesti pomoću jednačine prave linije y = a + 6/, računajući njegove parametre rješavanjem sistema normalnih jednačina (formula 3.19):

Obračun će biti predstavljen u obliku tabele. 3.16.

Tabela 3.16

Rešavanjem ovog sistema dobijamo sledeće vrednosti: a = 10,1; b = 1,9.

dakle, y = 10,1 + 1,9 £.

Zaključci. Moguća prodaja proizvoda A u junu će biti: y = = 10,1 + 1,9 x 6 = 21,5 jedinica.

Prednosti metode ekstrapolacije leže prvenstveno u uporednoj lakoći proračuna i maloj količini korištenih informacija. Glavni nedostatak ove metode je zbog činjenice da se pri njenoj primeni efektivni znak posmatra samo kao funkcija vremena i ne uzima se u obzir uticaj drugih različitih faktora. Stoga je ekstrapolacija primjenjiva samo za kratkoročno predviđanje (sa vremenom od jednog ili dva perioda). Ekstrapolacija sa većom anticipacijom može se dozvoliti samo ako postoje dovoljni razlozi za uverenje da kompleks faktora koji oblikuju ovu pojavu neće bitno promeniti prirodu njenog razvoja u budućnosti.

Predviđanje metodom stručnih procjena u marketingu se često koristi i vrlo je efikasno.

Essence metod stručne procjene sastoji se od prikupljanja, obrade i korištenja informacija u različite svrhe od dovoljno reprezentativnog broja stručnjaka. Stručnjaci su osobe koje imaju dovoljnu kompetentnost i sposoban da izrazi argumentovano mišljenje o fenomenu koji se proučava. Procedura za dobijanje procjena od stručnjaka se zove stručnost. Naravno, kada odgovara na postavljeno pitanje, svaki stručnjak je subjektivan, tj. dolazi samo iz sopstvenog iskustva, znanja, uslova pravi zivot. Međutim, ako su moja mišljenja dovoljno kvalifikovana, njihova generalizacija nam omogućava da dobijemo prilično pouzdanu i objektivnu procjenu stanja ili izgleda za razvoj fenomena koji se proučava (na primjer, tržišta).

Stručne procjene su se od antičkih vremena koristile u različite svrhe. Savjeti staraca i mudraca, senati i koledži su sve razne farme za provođenje stručnih procjena.

Nabrojimo faze ispita:

• o definisanje svrhe i ciljeva ispita;
• o formiranje ekspertske grupe;
• o sastavljanje upitnika, određivanje metoda i procedure za intervjuisanje stručnjaka;
• o postupak anketiranja;
• o obrada i analiza informacija dobijenih od stručnjaka;
• o izračunavanje prosječne procjene, upoređivanje sa dostupnim statističkim podacima i korištenje za donošenje poslovne odluke.

Kolika bi trebala biti veličina grupe stručnjaka? Naravno, nemoguće je izračunati optimum, ali treba uzeti u obzir da, s jedne strane, kod malog broja stručnjaka, individualna procjena svakog od njih ima neprimjeren uticaj na grupnu ocjenu. S druge strane, kod vrlo velikog broja eksperata smanjuje se uloga mišljenja koja se razlikuju od mišljenja većine, a to može umanjiti pouzdanost grupne procjene.

U marketinškoj praksi obično se za ekspertizu koristi 25-30 ljudi.

U zavisnosti od ciljeva, stručnjaci mogu biti naučnici, rukovodioci u trgovini i drugim industrijama, robni stručnjaci (pitanja vezana za komercijalne odluke) koji su radili sa ovim proizvodom određeno vrijeme (najmanje pet godina).

Razmotrimo zahtjeve za stručnjake:

• o heuristika - sposobnost sagledavanja neočiglednih problema;
• o intuicija - sposobnost donošenja zaključaka bez svijesti o putu do ovog zaključka;
• o kreativnost – sposobnost kreativnog rješavanja novih problema;
• o nezavisnost, itd.

Stepen pouzdanosti stručnih procjena može se izračunati pomoću formule 3.20:

gdje je th “apsolutna” pouzdanost stručnjaka; L" broj slučajeva kada ovaj specijalista učestvovao na ispitu; dg _ broj slučajeva kada se njegovo mišljenje poklopilo sa mišljenjem većine ili prosječnom ocjenom stručne grupe. Ponekad se koristi drugi indikator (formula 3.21):

Gdje I0 - relativna pouzdanost stručnjaka (unutar grupe); th; - individualna, apsolutna pouzdanost stručnjaka; Lt - prosječna pouzdanost ekspertske grupe.

Prilikom predviđanja tržišta metodom ekspertskih procjena koriste se dvije metode intervjuisanja stručnjaka: individualni i Delphi metod.

Individualna metoda je da će svaki stručnjak dati procjenu nezavisno od ostalih, a zatim se, koristeći neku tehniku, ove procjene generaliziraju u jednu. Najjednostavniji način generalizacija procjene sastoji se od izračunavanja aritmetičke sredine (formula 3.22):

gde su K. ocene dobijene od stručnjaka; U - prosječna ocjena; P - broj intervjuisanih stručnjaka.

Također možete izračunati ponderiranu prosječnu ocjenu ako koristite nivo kompetencije (težinu) stručnjaka koji se utvrđuje na osnovu procjena njegovih prethodnih aktivnosti ili uzimajući u obzir njegove kvalifikacije, erudiciju, položaj i mjesto rada. Kompetencija se može mjeriti u indeksima, procentima, bodovima itd. (formula 3.23):

Primjer.

Prognozu potražnje za proizvodom A izradilo je marketinško odjeljenje kompanije u tri opcije: prva opcija - povećanje potražnje u odnosu na prošlogodišnji nivo će biti 3%; druga opcija - 4%; treća opcija - 7%.

Za odabir konačne verzije prognoze izvršena je stručna procjena čiji su rezultati dati u tabeli. 3.17.

Tabela 3.17. Stručni pregled

Rješenje.

Izračunajmo prosječnu ocjenu svake grupe stručnjaka:

Konačna prognoza u ovom slučaju će biti:

Procjena napravljena uzimajući u obzir stručnost stručnjaka je najtačnija.

Delphi metoda - vrsta stručne procene. Njegova posebnost je u tome što se stručnjaci intervjuišu ne jednom, već nekoliko puta. Nakon svakog kruga istraživanja prosječne ocjene se šalju svakom od stručnjaka sa zahtjevom da se upoznaju sa njima i eventualno promijene svoju početnu ocjenu. Ovi ponovljeni podaci se ponovo prosječuju i ponovo šalju svakom od stručnjaka sa sličnim zahtjevom.

Odluka o potrebi provođenja svakog sljedećeg kruga donosi se na osnovu podataka o stepenu konzistentnosti stručna mišljenja.

Stepen konzistentnosti određen je formulom koeficijenta varijacije (3.24):

Gdje V- koeficijent varijacije; 8^ - standardna devijacija procjena; U. - individualne stručne ocjene; U - prosječan rezultat; P - broj stručnjaka koji učestvuju u ispitivanju.

Ako V- manje od 40%, smatra se da su mišljenja stručnjaka dovoljno konzistentna i da se prosječna stručna ocjena može koristiti u praktične svrhe.

Ako V- više od 40%, sprovodi sledeći krug istraživanja.

Primjer.

Marketinški odjel kompanije procijenio je potražnju za analognim proizvodima. Rezultati su prikazani u tabeli. 3.18.

Tabela 3.18

Eksperti	Roba

Potrebno je procijeniti stepen konzistentnosti stručnih mišljenja o svakom proizvodu i dati prijedloge za naredne krugove ispitivanja.

Proizvod A:

^ = 1^^x100 = 17,68, tj. Mišljenje stručnjaka o ovom proizvodu je usaglašeno, nema potrebe za sprovođenjem sledećeg kruga istraživanja. proizvod B:

K = ^^x00 = 50, tj. Mišljenje stručnjaka o ovom proizvodu nije usaglašeno, stav je kritičan, trebalo bi provesti sljedeći krug istraživanja. I tako dalje za svaki proizvod.

Kada se malo zna o predviđenom fenomenu ili njegovoj dinamici, procjena perspektiva njegovog razvoja može se izvršiti metodom analogija.

Ispod analogija odnosi se na prijenos znanja o jednom objektu ili pojavi na drugi predmet ili pojavu. Ova metoda predviđanja je iskreno osuđujuća. Koristi se kada je osnovna marketinške informacije ne, i nema dovoljno vremena za primjenu preciznijeg metoda predviđanja. Najčešće se takav transfer vrši u teritorijalnom aspektu.

Tržišni elementi zavise od velikog broja faktora koji na njih utiču u različitim pravcima i nejednako efikasno. Štaviše, ovi faktori formiraju sistemske komplekse, koji zahtijevaju sistematski pristup analizi i predviđanju.

Ekonomski i matematički modeli omogućavaju nam da istovremeno uzmemo u obzir uticaj mnogih faktora na potražnju u svoj njihovoj raznolikosti, višesmjernom djelovanju i neujednačenom utjecaju.

Metoda modeliranja - metoda proučavanja ne samog procesa, već njegovog modela, kada se dobijene karakteristike prenose sa modela na objekat.

Ekonomsko-matematički model je multifaktorska regresiona jednačina koja opisuje zavisnost potražnje od nekoliko faktora istovremeno. Ove jednačine su toliko brojne da ih je jednostavno nemoguće navesti. Na primjer,

y = "" + ja, 1e .g, + A & x, + a, ^x, + ad lgx4 - semilogaritamska kriva, itd.,

Gdje x0, xv x, x, xA - vrijednosti faktora; "0, ah, a, a, a - parametri jednadžbe.

Značajna poteškoća s ovom metodom predviđanja je odabir jednačine koja najbolje opisuje dati sistem.

Faze izgradnje multifaktorskog modela:

• 1) identifikovati najvažniji faktori utičući na razvoj tržišnih elemenata. Samo oni koji se mogu kvantificirati mogu biti uključeni u model;
• 2) utvrditi stepen uticaja identifikovanih faktora na indikatore performansi tržišnog procesa, odabrati najznačajnije i najmoćnije od njih. Najčešće je izbor faktora određen dostupnošću informacija;
• 3) razviti matematičku formu modela koja uzima u obzir istovremeni uticaj odabranih faktora.

Model treba da odražava suštinu procesa formiranja efektivne karakteristike i poželjno je da se može lako rešiti. Najčešće korištena jednačina je linearna. Multifaktorski model obično uključuje vrijeme kao nezavisnu varijablu (formula 3.25):

• 4) izračunati parametre modela metodom najmanjih kvadrata (sistem jednačina);
• 5) proceniti prediktivnu vrednost modela. Ova metoda predviđanja je najpreciznija, ali i najintenzivnija. S jedne strane, što više faktora uzmemo u obzir prilikom izgradnje modela, to će potonji biti adekvatniji i točnija će biti prognoza izračunata uz pomoć njega. S druge strane, što je više faktora (.r) uključeno u model, to bi trebalo da bude veći broj perioda dinamičke serije stvarnih vrijednosti svakog od ovih faktora (/?). U stvarnim uslovima, prikupljanje takvih informacija može biti veoma teško, ako ne i nemoguće.

Drugi jednako značajan nedostatak korištenja ekonomsko-matematičkog modeliranja je sljedeći: samo faktori koji imaju kvantitativnu procjenu mogu biti uključeni u model. Kvalitativni faktori, kao što su moda, stepen obrazovanja i kulture, nacionalne karakteristike itd., ne mogu se uzeti u obzir. Iz tih razloga, ova metoda se koristi uglavnom u naučne svrhe, globalne prognoze na visokom nivou generalizacije.

Na primjerima obima prodaje proučavane su mogućnosti različitih metoda predviđanja. Naravno, mogućnosti za predviđanje u marketingu su mnogo šire. Koristeći gore navedene metode, predviđanja profita, cijene proizvoda, uključujući proizvode konkurenata, vlastite mogućnosti poduzeća i njegovu konkurentnost, mogu se odrediti glavni parametri tržišta za određeni proizvod, efikasnost distribucije proizvoda, oglašavanje i drugi oblici promocije proizvoda. biti napravljen.

Predviđanje i rezultati procjene tržišni potencijal su ključne informacije za donošenje upravljačkih i komercijalnih odluka.

2.4. Metode predviđanja u marketinškim aktivnostima

Predviđanje služi za razjašnjavanje trendova razvoja preduzeća u uslovima stalnih promena spoljašnjih i unutrašnje okruženje i traženje racionalnih marketinških aktivnosti kako bi se podržala njegova održivost ekonomsko ponašanje. Opseg primjene metoda predviđanja u marketinškim sistemima je prilično širok. Koriste se za analizu i razvoj koncepata razvoja za sve predmete marketinški sistem, na primjer, za proučavanje tržišnih uslova, u sistemu predviđanja cijena, novih proizvoda i tehnologija i ponašanja kupaca na tržištu. Najvažnije područje je predviđanje prodaje i tržišta, njihove dinamike, strukture, stanja i sposobnosti tržišta da reprodukuje ponudu i potražnju.

Kao alat za predviđanje koristi se sistem metoda uz pomoć kojih se analiziraju uzročno-posledični parametri prošlih trendova u delatnosti preduzeća i, na osnovu rezultata analize, promene u perspektivi. društveno-ekonomskog razvoja kompanije.

Metode predviđanja su klasifikovane prema različitim kriterijumima:

Na osnovu oblika u kojem su rezultati prikazani, prognoze se dijele na kvantitativne i kvalitativne. Prvi se zasnivaju na numeričkim, matematičkim postupcima, a drugi na korištenju postojećeg iskustva, znanja i intuicije istraživača;

Na osnovu veličine olovnog perioda razlikuju se kratkoročni (1 godina ili manje), srednjoročni (2-5 godina) i dugoročni (preko 5 godina);

U smislu projekcijskog obuhvata objekta istraživanja, prognoze su opšte (prog opšti razvoj nacionalna ekonomija) i privatni (prognoza za pojedinačne industrije, infrastrukturu, pojedinačni pokazatelji).

Klasifikacija metoda koje se koriste u predviđanju u marketinškim sistemima i efektivnost njihove primjene u praksi prikazana je u tabeli 2.14. .

Upotreba formaliziranih metoda za predviđanje prodaje proizvoda i tržišta omogućava: davanje kvantitativnog opisa odnosa između pojedinih elemenata i faktora okruženje i ocjenjuju ih za stanje i dinamiku tržišta; izvršiti alternativnu analizu dobijenih rezultata prognoze.

Prilikom izrade ekonomskih prognoza često se koriste metode ekspertske procjene (na primjer, Delphi metoda). Suština metode je da se prognostičke procjene određuju na osnovu mišljenja stručnjaka koji imaju zadatak da argumentovano obrazlože svoje gledište o stanju i razvoju određenog tržišta ili drugog problema.

Tabela 2.14. Efikasnost korištenja različitih metoda predviđanja

Indikatori Metode predviđanja	Prijava, % od broja preduzeća (n=334)	Procjena pouzdanosti*	Učestalost primjene**
Kvantitativne metode 1. Ekstrapolacija trendova 2. Metoda pokretnog prosjeka 3. Regresiona analiza 4. Eksponencijalno izglađivanje 5. Simulacija 6. Ulazno-izlazni model 7. Markovi lanci
Kvalitativne metode 1. Ocene zaposlenih međunarodni odjeli 2. Procjene trgovaca i tehnički priručnik 3. Anketa potrošača 4. Testiranje proizvoda 5. Metode analogije 6. Rezultati testiranja tržišta 7. Stručne procjene primjenom Delphi metode

*) u - visoko

s - prosjek

n - nisko

**) h - često

i ponekad

Rezultati podataka dobijenih od stručnjaka se obrađuju i analiziraju posebnom tehnikom (postoji standardni PC program), rezultati se dostavljaju donosiocu odluka.

Za predviđanje tržišta, metode stručne procjene mogu se koristiti za rješavanje sljedećih glavnih problema:

Razvoj srednjoročnih i dugoročnih prognoza potražnje;

Kratkoročno predviđanje potražnje za širokim spektrom proizvoda;

Procjene nove potražnje za novim proizvodima;

Utvrđivanje stavova potrošača prema novim proizvodima i moguće potražnje za njima;

Procjene tržišne konkurencije;

Određivanje pozicije kompanije na tržištu itd.

Prednost ekspertskih metoda je njihova relativna jednostavnost i primjenjivost za predviđanje gotovo svake situacije, uključujući i uslove nepotpunih informacija. Važna karakteristika ovih metoda je mogućnost predviđanja kvalitativnih karakteristika tržišta, na primjer, promjena društveno-političke situacije na tržištu ili utjecaja okruženja na proizvodnju i potrošnju određenih dobara.

Nedostaci stručnih metoda uključuju: subjektivnost mišljenja stručnjaka i ograničenja njihovih prosudbi.

Među varijetetima ekspertskih metoda je i Delphi metoda. Specifičnost ove metode je u tome što se generalizacija rezultata istraživanja vrši kroz individualnu pismenu anketu stručnjaka u više krugova prema posebno razvijenoj istraživačkoj proceduri.

Pouzdanost Delphi metode se smatra visokom kada se prognozira za period od 1 do 3 godine, kao i za duži vremenski period. U zavisnosti od svrhe prognoze, u dobijanje stručnih procjena može biti uključeno od 10 do 150 stručnjaka.

Prilično uobičajena metoda stručne procjene je “brainstorming” ili “brainstorming”. Osnova metode je razvoj rješenja zasnovanog na zajedničkom rješavanju problema od strane stručnjaka. Kao eksperti se po pravilu ne prihvataju samo stručnjaci za određeni problem, već i ljudi koji su specijalisti u drugim oblastima znanja. Diskusija se zasniva na unaprijed razvijenom scenariju.

Na osnovu razmišljanja, W. Gordon je 1960. godine predložio sinektički metod. Njegova glavna razlika od brainstorminga je u tome što su stručnjaci stabilna grupa koja akumulira određeno iskustvo od oluje do oluje. Osim toga, korištenje metode sinektike omogućava kritične izjave.

Kao glavne načine implementacije ove metode, stručnjaci identificiraju tehnike zasnovane na analogiji: fantastične, lične, direktne, figurativne itd.

Morfološka analiza- metoda predviđanja, koja se zasniva na izgradnji matrice tržišnih karakteristika i njihovih mogućih vrijednosti. Zatim se na osnovu traženja karakteristika tržišta i njihovih vrijednosti dobijaju različite opcije prognoze.

Postoje i druge metode čiji se opis može naći u literaturi i koristiti za predviđanje, ali treba imati na umu da je izbor određene metode predviđanja usko povezan sa svrhom studije i specifičnostima informacija. , a to zahtijeva konkretnije opravdanje.

Povratak