Методы прогнозирования маркетинговой деятельности. Прогнозирование в маркетинге - Маркетинговые исследования, маркетинговый анализ, рекламные исследования, анализ рынка, мониторинг СМИ - реклама и маркетинг
Методы прогнозирования маркетинговой деятельности. Прогнозирование в маркетинге
Методы прогнозирования маркетинговой деятельности. Прогнозирование в маркетинге
Даже если вы продолжаете работать при помощи простого карандаша и резинки, это не должно помешать вам делать высококачественные прогнозы, которые сбудутся с большей вероятностью, чем когда бы то ни было. Хотя математика и мощность компьютеров значительно улучшились, вряд ли многие считают прогнозирование точной наукой.
Так получается потому, что по своей сути прогнозирование до сих пор слишком зависит от человеческого фактора, т.е. его точность зависит от...
* Правильных вопросов правильным людям;
* Их желания отвечать полно и правдиво;
* Способности отделять значимые элементы от шума; и
* Открытости прогнозиста к предложениям по улучшению процесса.
Этот последний пункт особенно важен: улучшение процесса. Постоянно хорошее прогнозирование – это не упражнение в математике, которым занимаются через одинаковые промежутки времени (ежеквартально, например), а скорее непрерывный процесс сбора и оценки десятков или сотен точек информации и применения их в процессе принятия решений. Тогда по требованию (ежеквартально) эта структура принятия решений может выдать наилучший взгляд в будущее. Хотя ПО может облегчить процесс, подсказывая, какие конкретные типы информации стоит включить, она не может судить о качестве вводимой информации. Если на входе будет мусор, на выходе получится он же.
И пусть бейсбольная статистика собрала информацию более чем за сто лет, даже если всю ее загрузить в самые быстродействующие компьютеры, каждый раз, когда питчер подает, вступает в игру человеческий фактор, который практически (с приемлемой точностью) невозможно предсказать.
Выгоды более качественных прогнозов
Наша работа, как маркетологов, заключается в том, чтобы постоянно готовить прогнозы, которые помогут нашим компаниям придумать, спроектировать, опробовать, создать и продать успешные продукты и услуги. Маркетинг, как дисциплина, получает от хорошего прогнозирования две очень конкретные выгоды.
Во-первых, правильные процессы прогнозирования формируют основу для системы "раннего обнаружения", способной предупредить остальную организацию о необходимости пересмотреть ее рыночную ориентацию. По сути, прогнозирование становится штурвалом, который поможет вашей компании удерживать курс, менять направление или с уверенностью плыть в неизвестных водах. В таком качестве маркетинг перестает быть просто тактическим игроком и становится стратегическим ресурсом для CEO, если прогнозы становятся более точны, своевременны и надежны.
Во-вторых, лучшее прогнозирование помогает маркетингу соответствовать сегодняшним требованиям со стороны гендиректора и директора по финансам, которые постоянно требуют лучшего измерения ROI и подотчетности проектов. Повышение уверенности в- и доверия к прогнозированию помогает маркетингу закрепить и распределять ресурсы на новые инициативы, по мере того как организация начинает доверять способности процесса прогнозирования предоставлять более надежные измерения будущей прибыли, которую получат от сегодняшних инициатив.
5 способов улучшить качество ваших прогнозов
1. Будьте конкретны
Как бы просто это не звучало, точно знать, что вы предсказываете, является первым важным шагом к успеху. Может показаться довольно очевидным, что вы хотите предсказать продажи. Но на какой вопрос вы действительно пытаетесь ответить? Продажи в единицах? Маржинальная прибыль? Доля рынка? Клиентская ценность?
Также какой период времени вы имеет в виду? Чем долгосрочнее прогноз, тем менее он надежен. Это особенно важно, если ваш прогноз собирается предсказать размер рынка для новой категории, выход на которую стоит десятки миллионов.
В целом прогнозы разделяются на две категории: операционные и стратегические. Операционные прогнозы управляют существующей организацией на один – два шага впереди сегодняшней реальности. Стратегические прогнозы смотрят дальше в будущее, чтобы помочь компании сфокусироваться на долгосрочном планировании. В зрелых категориях рынка (зубная паста, персональные компьютеры, корм для животных и т.п.) операционный горизонт может составлять от двух до пяти лет, а стратегический – 10 лет и более. Но для более молодых или не устойчивых категорий (mp3 плееры, фильмы и пр.) операционное окно может измерять месяцами, а стратегический горизонт составлять в лучшем случае год или два. На заре эпохи поисковых машин трафик сайта Excite удваивался каждые несколько недель, а новые конкуренты появлялись ежедневно. Операционный прогноз имел горизонт от 10 до 30 дней, а стратегический – от 3 до 6 месяцев, поскольку никто не мог заглянуть дальше. Есть искушение попытаться определить будущее и поискать конкурентное преимущество. Но факторы риска растут, а определенность падает, поэтому попытка заглянуть слишком далеко в будущее может оказаться пустой тратой сил. .
И, наконец, насколько точный прогноз вам требуется? BASES, знаменитый процесс прогнозирования ACNielsen на основе баз данных для фасованный продуктов, собрал данные по тысячам запусков новых продуктов в сотнях категорий в десятках стран за период в 25 лет. Однако его точность лишь +/- 20%. Мы не говорим, что на вашем рынке вы не сможете сделать лучше, но нужно понимать экономические последствия ошибки в 5% или в 50%, и какие ресурсы и усилия необходимы для того, чтобы достичь поставленной цели. Кладбище карьер полно директорами по маркетингу, которые сильно ошиблись в прогнозах из-за не верных ожиданий и/или ошибок в процессе достижения цели.
2. Не забывайте о структуре
Есть множество причин применять при прогнозировании структурированный, системный подход. Во-первых, и самых очевидных, важно не упустить из виду ключевую информацию, которая может оказать влияние на прогноз. Также есть фактор контроля качества и двойная или тройная проверка всех допущений и формул. А среди не столь заметных выгод структурирования:
* Устранение личных пристрастий, которые незаметно могут заставлять участников фильтровать свои предложения или интерпретации;
* Постоянное улучшение процесса со временем, независимо от смены ключевых сотрудников или руководителей;
* Возможность проведения аудита подхода, помогающего определить, где что-то могло пойти не так на разных этапах процесса;
* Ваша уверенность повлияет на других при оценке вашей работы, или когда они вынуждены принимать на веру субъективные оценки и предположения.
Структура не должна быть дорогой или требовать много времени. В своей простейшей форме нужно время только на то, чтобы зафиксировать все вводимые в процесс прогнозирования данные; описать явные отношения между причинно-следственными факторами; записать все предположения и подсчеты в легко понимаемой форме; и фиксировать точность результатов с течением времени, наряду с наблюдением за вновь возникающими факторами, которые могу повлиять на результат.
3. Будьте количественны, есть у вас "информация" или нет
Если у вас под рукой имеется много исторической информации, методы количественного прогнозирования, такие как скользящие средние, анализ временных рядов и экспоненциальное сглаживание, создают гораздо большую вероятность разработки хорошего прогноза, если конечно у вас достаточно исторической информации для использования. Но даже, если единственные данные, что у вас есть, это ряд крайне приблизительных оценок, вы все равно можете применить более дисциплинированный количественный подход, обратившись к симуляционному моделированию, исследующему "что если" сценарии.
Независимо от того, какой именно количественный подход вы используете, помните, что как и со многими другими мощными инструментами, математика может стать очень опасной в руках не опытных людей. Если вы наймете кого-то с хорошими статистическими навыками, чтобы определить наилучший количественный метод (-ы), с учетом имеющейся (или недостаточной) информации, это даст вам еще одну точку сравнения, чтобы проверить собственное суждение.
Даже если вы решите не учитывать прогноз, полученный в результате кропотливой работы с цифрами, этот опыт, по крайней мере, заставит вас чуть больше думать о ваших инстинктах. Что более вероятно, количественный процесс поставит вопросы о предположениях и аномалиях в информации, что выявит ранее не замеченный риск, относящийся к прогнозу.
4. Будьте более чем просто количественны – найдите причинно-следственные связи
Прямая статистическая экстраполяция хороша для простых ситуаций с коротким временным горизонтом. Но большее число переменных может повлиять на прогноз с более далеким горизонтом. Факторы, которые с наибольшей вероятностью могут повлиять на прогноз, нужно выделить, а их возможное влияние оценить как можно внимательнее.
Иногда причинные факторы довольно очевидны. Например, прогнозируя ожидаемый рост продаж солнечных очков, нужно учесть прогноз погоды, поскольку слишком солнечная или слишком дождливая погода может сильно повлиять на покупательское поведение. В других случая причинно-следственные связи не столь очевидны. Именно поэтому сложно сразу понять, почему больше всего солнечных очков продается в Сиэтле. Сиэтл? Дождливый, пасмурный Сиэтл? Оказывается, поскольку солнечная погода там бывает редко, люди часто теряют свои очки между периодами использования и постоянно вынуждены покупать новые.
Первым шагом при определении причинно-следственных факторов (если вы уже этого не сделали) – это собрать "панель экспертов", состоящую из людей из вашей организации, обладающими большим опытом. Дополните панель поставщиками, партнерами или ведущими специалистами отрасли и попросите их выделить и проранжировать параметры, влияющие на рост или падение продаж. Попытайтесь перевести ответы в факторы, для которых имеется историческая информация (например, погода, отраслевые продажи сопутствующих продуктов, медицинские показатели и т.п.). Когда требуется, ищите показатели – заменители, которые в разумное степени приближены к реальному фактору. Например, рост населения является заменителем для потребности в стрижке.
Когда вы выделили отдельные потенциальные причинные факторы или их заменители, вновь взгляните на статистические методы, такие как регрессивные модели, чтобы проверить в какой степени причинные факторы действительно являются причиной (т.е. прямо или обратно пропорционально связаны с прошлыми продажами). Также избавьтесь от случайных элементов.
Многие эксперты по прогнозированию считают, что оценка результатов от нескольких подходов прогнозирования – самый лучший способ сделать так, чтобы с уверенностью получить полный спектр возможных результатов. Вооружившись таким ракурсом, вы сможете применять ваши опыт и инстинкт для определения наиболее вероятного сценария.
5. K.I.S.S. (не усложняйте)
Как и со многими другими вещами, при прогнозировании простота – это добродетель. Эйнштейн сказал: "Все должно быть настолько просто, насколько возможно, но не проще". При прогнозировании под этим имеется в виду, что точный и надежный процесс прогнозирования должен быть достаточно полным для определения действительных причинно-следственных связей, но достаточно простых, чтобы их можно было объяснить тем, кто будет принимать решения, основываясь на прогнозе. Нет смысла в прогнозе, если те, кто должен ему поверить, не понимают или не могут объяснить логику стоящего за ним процесса.
Признать, что прогнозирование может быть сложным процессом, является первым шагом к тому, чтобы значительно повысить точность и надежность прогнозов, исходящих из вашего подразделения.