Эта модель, которая использует информацию о рекламе, репутации поставщика, надбавках и розничной це

Эта модель, которая использует информацию о рекламе, репутации поставщика, надбавках и розничной цене, предоставляет рациональные предсказания для приведенного примера. Конкуренты Поддается ли улучшению простой, наивный прогноз, что конкуренты будут продолжать действовать так же, как и раньше? Это трудно прогнозировать, так как главные действующие лица на рынке постоянно взаимодействуют. Так как конкуренты имеют конфликтные интересы, они не любят открывать в ходе исследования истинные мотивы. Небольшое исследование экспертов по маркетингу предположило, что наиболее популярный подход к прогнозированию действий конкурентов спросить мнение экспертов (Armstrong et al., 1987). Поскольку эксперты обычно являются таковыми и в своих компаниях, они не могут судить беспристрастно. Например, менеджеры торговой марки слишком оптимистичны по поводу своих марок. Здесь снова подойдет ролевая игра. Прямо на эксперименте доказать ценность ролевых игр для прогнозирования действий конкурентов невозможно, но ролевая игра показала точность прогнозов решений в конфликтных ситуациях (Armstrong, 1999). Доля рынка Что может быть лучше, чем наивная модель отсутствия перемен? Для сложившихся рынков простая модель наиболее приемлема (Brodie et al., 1999), даже при Наличии превосходной информации о конкурентах (Alsem et al., 1989). Однако каузальные модели дают лучшие прогнозы, когда происходят большие изменения, например, объявлено сгтлшжении цен. Каузальные модели также помогут, когда продажи фирмы были искусственно ограничены из-за производственных мощностей, тарифов или квот. Более того, нужны прогнозы на разные случаи. Фирмы могут выиграть с помощью верных прогнозов о том, как их политика (например большое снижение цен) повлияет на их долю рынка. 4. Прогнозирование объема продаж нового товара Прогнозирование объема продаж нового товара особенно интересно ввиду его значимости для принятия решений. Вдобавок в этих прогнозах обычно допускаются серьезные ошибки. Д. Тулл (Tull,1967) подсчитал средний процент ошибок при оценке объема продаж нового товара: около 65%. Поэтому неудивительно, что предварительное тестирование рыночных моделей поддерживается во многих коммерческих фирмах; А. Шокер и В. Холл (Shocker & Hall, 1986) рассмотрели некоторые из этих моделей. Выбор модели прогнозирования для оценки реакции покупателей зависит от стадии жизненного цикла товара (см. УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ТОВАРА). При движении от одной фазы жизненного цикла товара к другой меняется относительная ценность альтернативных прогнозов. В основном движение происходит от чисто эвристических подходов к количественным моделям, которые используют результаты предшествующих моделей как входящую информацию. Например, представления и мнения экспертов важны на этапах разработки и создания образцов. Методы экстраполяции подойдут на ранних стадиях, если найдутся аналогичные товары (Claycamp & Liddy, 1969). На последующих этапах методы экстраполяции становятся более полезными и менее дорогими, так что можно работать прямо с информацией временных рядов о продажах или заказах. бесплатно слушать