Методы прогнозирования в маркетинге

Размещено на http://www.allbest.ru/

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Сущность, принципы и классификация методов прогнозирования

2.Методы экстраполяции

3. Параметрические методы

4. Экспертные методы

5. Сущность нормативного, экспериментального, индексного методов прогнозирования

6. Организация работ по прогнозированию

Заключение

Список литературы

ВВЕДЕНИЕ

Прогнозирование служит для выяснения тенденций развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов маркетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продуктов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспроизводить предложение и спрос.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами.

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития фирмы.

Цель работы: рассмотреть основные методы прогнозирования в стратегическом маркетинге.

Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий и классификация методов прогнозирования;

краткая характеристика основных методов прогнозирования в стратегическом маркетинге;

ознакомление с принципами организации работ по прогнозированию.

1.СУЩНОСТЬ, ПРИНЦИПЫ И КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогнозирование -- процесс разработки прогнозов. Прогноз -- научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием.

План и прогноз представляют взаимодополняющие стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогноза план содержит однозначно определенные сроки осуществления события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат. Поэтому внимание в большей мере будет уделено этим вопросам.

К основным задачам прогнозирования относятся:

* разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

* выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, влияющих на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;

* выбор показателей, существенно влияющих на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;

* выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

* прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов, ее цены, затрат в сфере эксплуатации, качества, параметров рынка;

* прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

* оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;

* обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции, исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за срок ее службы. При определении полезного эффекта всю промышленную продукцию можно разделить на:

* продукцию, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);

* продукцию, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование, нефтеаппаратура и т.д.).

При определении полезного эффекта следует брать только ту часть работы, которую получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной аппаратом за нормативный срок службы.

К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона.

Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза.

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

Основные источники исходной информации для прогнозирования:

* статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;

* научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;

* патентно-лицензионная документация.

Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и OKR разработке системы норм и нормативов целесообразно использовать единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления.

Использование информационной базы АСУ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объем трудозатрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.

По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-техническую и технико-экономическую, справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи.

Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов.

Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов.

Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов.

Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.

В условиях ужесточения борьбы за рынки сбыта организации и страны ищут пути экономии ресурсов как главного фактора решения экономических, социальных, технических и других проблем.

Например, в США разработаны "Стратегия национальной безопасности", программа "Национальные цели просвещения", "Структура ВВП по сферам хозяйства до 2015 г.", "Структура конечного использования ВВП до 2015 г.", "Инвестиции в "человека" в США до 2015 г." и др. Эти прогнозы были разработаны в 1990--1995 гг.

В Японии разработаны долгосрочные программы развития образования, науки и техники, здравоохранения, охраны окружающей природной среды, прогнозы землетрясений, развития искусственного интеллекта, новых информационных технологий, обработки отходов и др.

В литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования.

Например, М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури прогнозы подразделяют на экономические, социальные, развития конкуренции, а по методам -- на количественные (анализ временных рядов, причинно-следственное моделирование или корреляционные зависимости) и качественные (экспертные методы).

Большинство опубликованных в литературе классификаций методов прогнозирования основано на перечисленных признаках.

Приведенная классификация не отражает сущности методов прогнозирования развития объектов или решения проблем. В настоящее время трудно выделить конкретный вид прогноза: экономический, социальный, технический, или какой-либо другой. В экономике все взаимосвязано. На основе структурного подхода к управлению можно говорить только о приоритете направления прогноза при существовании остальных аспектов проблемы.

Например, при прогнозировании развития технологий приоритет отдается технологическим аспектам при обязательном (подчеркиваем) учете всех остальных аспектов: экологических, социальных, экономических, организационных и др. решения проблемы.

Приоритет отдельного аспекта проблемы устанавливается и закрепляется при формулировании цели в два этапа.

На первом этапе -- с применением экспертной оценки, методов корреляционно-регрессионного анализа и др. Приоритеты (аспекты проблемы, метода и т.д.) ранжируются. Это необходимо для оптимизации распределения ресурсов и финансирования сначала наиболее значимого фактора, потом, по очереди, остальных.

Допустим, при разработке и внедрении мероприятия по совершенствованию технологических процессов изготовления продукции решаются следующие задачи: 1) повышение качества продукции; 2) снижение удельных затрат на производство продукции; 3) экономия ресурсов у потребителя за счет повышения качества продукции; 4) повышение уровня автоматизации труда; 5) улучшение показателей эргономичности труда.

Перечисленные задачи отражают все аспекты комплексности проблемы. Приоритеты отдельных аспектов определяются, исходя из позиций организации на рынке, ее возможностей и стоимости аспектов. Экспертная оценка перечисленных пяти аспектов (задач) позволила определить их значимость и установить следующие приоритеты (сумма равна 100): 45 : 15 : 25 : 10 : 5. Экспертная оценка приоритетов свидетельствует об актуальности для данной продукции повышения ее качества. Значит, при совершенствовании технологических процессов изготовления продукции следует, прежде всего, финансировать меры по повышению качества изготовления продукции. Для этого необходимо провести диагностику технологических процессов, технологического оборудования и оснастки, повысить их жесткость и точность, внедрить автоматизированные статистические методы контроля продукции и т.д.

На втором этапе приоритеты должны быть закреплены документально при формулировании цели.

В продолжение предыдущего примера сформулируем цель по совершенствованию упомянутых технологических процессов: разработать мероприятия, обеспечивающие значительное (указываются конкретные задания) повышение качества изготовления продукции путем комплексной отладки системы оборудование -- приспособление -- инструмент -- деталь -- процесс -- менеджмент.

Наряду с классификацией методов прогнозирования по признаку, отражающему какой-либо один аспект проблемы, вряд ли методически верно это осуществлять по признаку возможности измерения параметров прогноза: количественные или качественные методы. Во-первых, какой это прогноз, если он не может быть оценен количественно. Во-вторых, при применении любого прогноза на первых этапах прогнозисты пользуются качественными методами или приемами анализа.

Таким образом, практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется не аспектом проблемы и не возможностью измерения результатов прогноза, а сложностью и стоимостью объекта, наличием необходимой информации и отработанной методики прогнозирования, квалификации прогнозиста и др. факторов. Краткая характеристика предлагаемых нами методов прогнозирования представлена в табл. 1

Таблица 1

Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений

Метод	Применение
	основные условия	особенности	область
1	2	3	4
1. Нормативный	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и показатели организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации.	Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов.	Для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения - до 10--15 лет
2. Эксперимен- тальный	Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения экспериментальных работ.	Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точность Прогнозов.	Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения -- до 10--15 лет.
3. Параметри- ческий	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта.	Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирования, учет функций объекта и показателей организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. Достаточная точность и простота расчета.	Составление среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования -- до 10 лет.
4. Экстрапо- ляция	Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за пять лет.	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе предположения, что тенденции развития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Выборка исходной информации должна не менее чем в два раза превышать выбранный период упреждения.	Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования -- до пяти лет.
5. Индексный	Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период.	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе значения прогнозируемого параметра в базисном периоде и индексов изменения нормативов. Простота расчетов, но невысокая их точность.	Прогнозирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования -- до пяти лет.
6. Экспертный	Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек.	Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области.	Проведение прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен.
7. Оценки технических стратегий	Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов.	Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды.	Для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей.
8. Функцио- нальный	Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия.	Создание функциональной схемы будущего объекта.	При прогнозировании возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.
9. Комбини- рованный	Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования (пп. 1-8).	Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на проведение прогнозирования.	Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

2. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

На ранних стадиях разработки часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования -- экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в 2000 г. в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но учитываются все элементы затрат на эксплуатацию и ремонты компрессорной станции в целом, а также ее годовая производительность. Поделив сумму годовых затрат на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.

Себестоимость одной тысячи м3сжатого воздуха на заводе за 1992--1999 гг. составила по годам 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,85; 1,80 у.е.

По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воздуха на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически.

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестоимости.

Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26.

Линию снижения себестоимости можно построить также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 г. на анализируемом заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

3. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат -- с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов.

По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям.

По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта.

Коэффициенты определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования.

Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Например, затраты на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля -- гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

4. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны -- эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один -- метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3--5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг -- установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10.

Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру -- 7 баллов, второму -- 6 баллов, третьему -- 2, четвертому -- 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта -- 20 (= 7 + 6 + 2 + 5), второго -- 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 7.

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике*. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

При построении данной системы баллов для упрощения принято, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения системы баллов можно построить и криволинейные зависимости.

С применением экспертных методов несколько параметров объекта приводятся к единой размерности. Пользуясь балльной оценкой совокупности параметров объектов, аналогично методу удельных показателей, можно рассчитать элементы затрат по новому объекту.

Допустим, себестоимость базового объекта равна 115 млн. руб., сумма баллов по параметрам для прогнозирования себестоимости равна для базового объекта 10,85, нового -- 12,77, тогда себестоимость нового объекта без учета корректирующих коэффициентов будет.

Экспертные методы могут применяться не только для прогнозирования полезного эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного эффекта (технического уровня) серийно выпускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями.

5. СУЩНОСТЬ НОРМАТИВНОГО, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО, ИНДЕКСНОГО МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

прогнозирование маркетинг развитие фирма

Сущность нормативного метода

Одной из функций стратегического менеджмента является разработка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей товаров, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нормативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево показателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогнозируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения. Для прогнозирования перечисленных показателей может применяться любой из методов.

Вместе с тем, фирмы, ориентирующие свою деятельность на воспроизводство конкурентоспособных на внешнем рынке товаров, не всегда имеют аналог-ориентир. Эти фирмы чаще всего являются пионерами (эксплерентами) в данной области. Поэтому для прогнозирования нормативов конкурентоспособности будущих товаров фирмы-эксплеренты применяют экспертные (при наличии квалифицированной экспертной группы из не менее семи человек) и нормативные методы прогнозирования (при отсутствии экспертной группы, но наличии профессионала в данной области и необходимой информации). Остальные методы являются вспомогательными.

Нормативный метод прогнозирования основывается на установлении: а) зависимостей между экономическими и организационно-техническими показателями (факторами); 6) ориентира (норматива) будущего развития объекта.

Анализ позволяет сделать следующие выводы: 1) зависимость между показателями качества товаров и производственными затратами но их достижение прямо пропорциональная; 2) каждая последующая единица качества требует все больше единиц затрат. Например, как показано, при повышении качества на 20 % с точки "А" до точки "Б" затраты увеличились на 100 %. Подобные соотношения индивидуальны для конкретного показателя качества.

Зависимость между показателями качество товаров и эксплуатационными затратами на их использование имеет обратную форму связи: с повышением качества затраты в сфере эксплуатации ("себестоимость") снижаются. Оптимальный уровень качества (норматив) определяется, исходя либо из требований потребителей, либо из минимизации совокупных затрат за жизненный цикл товара на единицу его полезного эффекта.

Конкуренция "невидимой рукой" неуклонно повышает качество товаров и снижает удельные затраты (на единицу полезного эффекта товара). Поэтому после исследования рынка и прогнозирования тенденций изменения показателей качества товара и элементов затрат фирма-изготовитель принимает в 1998 г. решение о повышении данного показателя качества к 2001 г. с точки "А" до точки "Б", снижении эксплуатационных затрат с точки "В" до точки "Д". Производственные затраты на качество при этом увеличились с точки "В до точки "Г", так как организационно-технический уровень производств почти не изменился. Однако совокупные затраты уменьшились, так как прирост производственных затрат оказался примерно в два раза меньше экономии на эксплуатационных затратах. Экономия времени выражается не только в уменьшении абсолютного значения совокупных затрат, но и в дополнительном снижении удельных совокупных затрат за счет повышения качество товара.

На стадии стратегического маркетинга нового товара следует скрупулезно изучать рынок, прогнозировать тенденции научно-технического прогресса и разрабатывать нормативы конкурентоспособности товаров и фирмы в целом. На этой стадии не проводятся сложные экспериментальные работы, а собирается и изучается разного рода информация. На стадии стратегического маркетинга устанавливаются нормативы конкурентоспособности, на стадии НИОКР проверяется теоретически и практически возможность материализации нормативов. И если маркетологи не "в ту сторону" направят работников последующих стадий жизненного цикла товара, жди потерь.

Повышение конкурентоспособности во всех сферах деятельности и экономия ресурсов особенно важны для российских предприятий, организаций, фирм, так как в целом Россия по эффективности использования ресурсов в 2--2,8 раза отстает от передовых стран, а по уровню конкурентоспособности находилась в 1995 г. на 48-м месте.

Сущность экспериментального метода.

Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организационно-технологической подготовки производства. На экспериментальных установках, испытательных полигонах, опытно-промышленных партиях товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонты товара, нормативы потерь, показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега автомобиля конкретной марки в типовых условиях, норматив расхода электроэнергии за час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения, и т.п.

Экспериментальный метод прогнозирования дорог, так как требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимы тщательное технико-экономическое обоснование, высокий уровень организации работ.

Сущность индексного метода

Этот метод прогнозирования основан на приведении значений показателей объекта в настоящем к будущему моменту при помощи индексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий по сравнению с настоящими условиями.

6. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ

Организация работ по прогнозированию представляет комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачи организации работ по прогнозированию:

v сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования;

v подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;

v формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления.

Принципы организации работ по прогнозированию

Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени но проведение прогнозирования.

Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.

Принцип адресности состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия -- изготовителя объекта.

Принцип параллельности проведения работ по прогнозированию различными службами используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза.

Принцип непрерывности состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости.

Принцип прямоточности предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути.

Принцип автоматичности является одним из основных для сокращения времени и затрат на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования.

Принцип адекватности помогает точнее оценить вероятность реализации выявленной тенденции изменения полезного эффекта и затрат на его получение. Для использования принципа управляемости необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления.

Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей.

Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации.

Прогнозирование полезного эффекта и элементов совокупных затрат, являясь неотъемлемой составной частью системы планирования качества и эффективности продукции, выполняет в ней функции вероятностного, вариантного (альтернативного) предвидения будущего на основе раскрытия и измерения объективных тенденций повышения качества продукции ^затрат на его достижение.

Прогнозные разработки являются неотъемлемой составной частью комплексных целевых программ.

При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы: сбор, анализ и корректировка материалов по прогнозированию; анализ сложившихся тенденций и проблем повышения качества продукции; разработка прогнозов в составе предполагаемой комплексной программы.

Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он разрабатывается, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от "срока жизни" тенденций, сложившихся в период, предшествующий их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Так, цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла воспроизводства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда и т.д.

Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно обоснованного, оптимального плана повышения качества и эффективности продукции на основе использования вариантов прогноза показателей качества и затрат на его достижение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, прогноз сбыта строится на основе анализа продаж товара в прошлом и их экстраполяции. В крупных розничных организациях прогнозирование сбыта объединяет в себе процессы планирования сверху вниз и снизу вверх. Планирование сверху вниз означает, что цели устанавливаются руководством организации и спускаются вниз по всем уровням иерархии. При планировании снизу вверх специалисты по закупкам и другие оперативные менеджеры определяют для себя цели по товарам и прибыли, а затем согласуют их с высшим руководством.

При прогнозировании сбыта, основанного на прогнозах спроса, применяются, как уже отмечалось, методы статистического и экспертного прогнозирования. Среди последних, наряду с рассмотренными выше, можно выделить также широко применяемые их разновидности: метод получения мнений жюри, метод совокупных мнений работников сбыта, метод ожидаемых запросов потребителей, дедуктивные методы.

Одним из средств повышения качества стратегического управленческого решения ради всеобщей экономии ресурсов на современном этапе является прогнозирование деятельности объектов и развития проблем на 5--20 лет.

Классифицировать методы прогнозирования следует не по аспекту проблемы (технический, социальный, экономический и др.) и не по степени количественной оценки прогноза, а по сущности метода прогнозирования (нормативный; экспериментальный, параметрический, экстраполяции, индексный, экспертный, оценки технических стратегий, функциональный, комбинированный).

Работы по прогнозированию следует организовывать на основе следующих принципов: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.

В заключение хотелось бы упомянуть еще один источник, используемый при разработке прогнозов сбыта, -- всевозможные издания органов государственной статистики, розничных ассоциаций, отчеты о демографических показателях. Не стоит забывать и о маркетинговых компаниях, специализирующихся на проведении исследований рынка и предоставляющих (за плату, разумеется) агрегированные и сырые данные, полученные с кассовых терминалов, психографические профили рынков и т. д.

Список литературы

1. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг: Учебник. -- М.: ЗАО "Бизнес-школа "Интел-Синтез", 2000. -- 640 с.

2. Л.И. Бушуева Методы прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 2002 №1.

3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2007.

4. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2004.

5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии пла-новых решений. М.: Экономика, 2006.

6. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 2008.

7. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 2006.

8. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 2008.

9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.

10. Кунц Г., О' Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ.: В 2 т. Т. 2 / Общая ред. акад. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 2005.

11. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2008.

12. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2006.

13. Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 2006.

14. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 2007.

15. Янч Эрих. Прогнозирование научно-технического прогресса. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1974.

16. Журнал “Проблемы прогнозирования”.

Размещено на Allbest.ru