Анализ спроса на рынке: как маркетинговые агентства прогнозируют спрос

Прогнозирование спроса — важнейший аспект управления любым бизнесом. Оно позволяет компаниям предугадывать потребности клиентов, оптимизировать запасы и улучшать планирование ресурсов. Благодаря точному прогнозированию компании могут принимать обоснованные решения, влияющие на их прибыльность и эффективность. Маркетинговые агентства помогают своим клиентам провести анализ спроса на рынке помощью комбинации количественных методов анализа данных и качественных исследований потребителей. Они опираются на исторические продажи, тренды и внешние факторы для оценки будущих объемов потребления товаров или услуг. У каждого метода есть свои преимущества и недостатки, и выбор подходящего метода для построения прогноза спроса зависит от особенностей бизнеса и рынка.

Количественные методы исследований для прогноза спроса на рынке

Количественные методы прогнозирования основаны на анализе ретроспективных данных и использовании статистических приемов для составления прогнозов. Они идеально подходят для компаний с солидной историей продаж и доступными данными.

Наиболее распространенными количественными методами для анализа спроса на рынке являются:

• метод скользящих средних — один из самых простых, используется для сглаживания колебаний по данным продаж (реализованный спрос) и заключается в вычислении среднего значения за определенный период и использовании его в качестве основы для составления прогноза спроса. Этот метод полезен для выявления краткосрочных тенденций, но может оказаться неэффективным при резких изменениях спроса. Таким образом, он подходит только для товаров со стабильным спросом, так как для волатильных значений скользящее среднее неспособно предоставить полезную информацию. Кроме того, существует эффект «запаздывания» этого метода в связи со слабым реагированием на резкие изменения. Стоит также отметить субъективность выбора периода усреднения — универсального способа определения порядка скользящей средней не существует;
• экспоненциальное сглаживание — при использовании этого метода более поздним наблюдениям присваивается больший вес. Это делает его более чувствительным к изменениям в динамике спроса. Существуют различные типы экспоненциального сглаживания, такие как простое, двойное и тройное, и каждый из них подходит для разных типов данных;
• линейная регрессия — позволяет установить взаимосвязь между двумя или более переменными. При прогнозировании спроса его можно использовать для анализа того, как внешние факторы, такие как цены или рекламные акции, влияют на продажи. Этот метод полезен для выявления долгосрочных тенденций и составления прогнозов на основе независимых переменных;
• модели временных рядов — анализируют закономерности в исторических данных, полученных с течением времени. К ним относятся такие методы, как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) и сезонные модели. Эти модели эффективно выявляют тенденции и сезонные закономерности, что делает их идеальными для компаний с предсказуемыми колебаниями спроса.

Такие подходы дают компаниям возможность заранее корректировать объемы производства и поставок и оперативно реагировать на те или иные изменения рынка.

Качественные методы прогнозирования спроса

К качественным методам относятся опросы потребителей, фокус-группы и экспертные оценки, которые позволяют предвидеть спрос на новые продукты или изменения в поведении аудитории. Они менее структурированы и основаны на опыте и суждениях экспертов в данной области. Эти методы полезны, когда нет доступа к необходимым объемам исторических данных или когда на рынок выводятся новые продукты. 

Наиболее распространенными являются:

• метод Дельфи — предполагает сбор группы экспертов по определенной теме для анализа спроса на рынке и составления прогноза. Цель состоит в том, чтобы достичь согласованного экспертного мнения после нескольких раундов вопросов и ответов. Этот метод полезен для получения различных точек зрения и учета факторов, которые могут быть неочевидны при анализе количественных данных;
• исследование рынка — сбор информации о предпочтениях и поведении потребителей. С помощью опросов, интервью и фокус-групп компании могут получить ценные сведения, которые помогут им спрогнозировать спрос. Этот подход особенно полезен при работе с новыми продуктами или рынками;
• при экспертной оценке делаются прогнозы, основываясь на знаниях и опыте аналитиков, игроков и других экспертов рынка. Этот метод полезен в ситуациях, когда данных недостаточно или когда требуется быстрая оценка рыночной ситуации.

Сочетание количественных и качественных методов позволяет получить более точные результаты и составить более полный прогноз. В то время как количественные методы предоставляют объективные данные и результаты статистического анализа, качественные методы позволяют понять контекст и особенности поведения потребителей. Комбинируя оба подхода, компании могут повысить точность своих прогнозов.

Эффективность различных методов составления прогноза спроса

Приведем сравнительный анализ наиболее распространенных количественных методов анализа. Допустим, ежемесячные продажи (реализованный спрос) продукта за 6 месяцев — 100, 110, 125, 120, 140, 115 единиц.

Сравнение результатов разных методов количественных исследований

Сравнительная характеристика некоторых количественных методов прогнозирования спроса приведена ниже.

Сравнительная характеристика количественных методов прогнозирования спроса

Важно отметить, что именно сочетание количественных и качественных методов позволяет составить более полный прогноз спроса, так как, комбинируя оба подхода, компании могут повысить их точность, от которой зависят обоснованные управленческие решения, влияющие на эффективность производственных показателей. Поэтому для любой компании важно не только построить прогноз, но и оценить его качество.

Когда нужен анализ спроса на рынке

Прогнозирование спроса имеет большое значение, например:

• при планировании производственных показателей — без точного прогноза спроса, учитывающего предпочтения потребителей, производители рискуют получить излишки дорогостоящей продукции или упускают возможность для дополнительных продаж;
• при планировании закупок — имея точный прогноз спроса, например роста на товар в следующем месяце, компания может увеличить финансирование, численность сотрудников или закупить необходимое оборудование. Задержка этих мер до пикового сезона понесет за собой упущенные возможности или финансовые потери;
• при планировании складских запасов — избыток товаров может привести к дополнительным затратам, а их дефицит — к потере клиентов и снижению продаж, но в любом случае компания рискует упустить возможную прибыль;
• при выборе маркетинговых стратегий — для поддержки оптимального ассортимента товаров необходимо оперативное и долгосрочное прогнозирование спроса, в противном случае в условиях быстро меняющегося рынка и требовательных клиентов такая маркетинговая стратегия становится неэффективной.

Таким образом, прогнозирование спроса позволяет компаниям эффективно распределять ресурсы, увеличивая тем самым свою прибыльность и конкурентоспособность.