Применение эконометрики в маркетинге

20 ноября, выступая  на 10-м съезде «Единой России», лидер партии В. Путин предложил снизить налоги на бизнес. В тот же день Президент Медведев пригласил ряд крупнейших предпринимателей России (Владимир Потанин («Интеррос»), Алишер Усманов («Металлоинвест»), Михаил Фридман(«Альфа-групп»), Виктор Вексельберг («Ренова»), Михаил Прохоров («Онэксим»), Олег Дерипаска («Базэл»), Алексей Мордашов («Северсталь»),Алексей Миллер («Газпром»), Игорь Зюзин («Мечел»), Владимир Лисин (НЛМК), Виктор Рашников (ММК), Дмитрий Пумпянский (ТМК), Владимир Богданов («Сургутнефтегаз»), Вагит Алекперов («Лукойл»)) на ужин в своей резиденции в Барвихе; во время беседы выступил каждый бизнесмен: гости говорили о необходимости ускоренного возврата НДС, снижения НДПИ и налогов в целом, замораживания тарифов естественных монополий, просили приостановить либерализацию энергорынка, дать льготные кредиты для рефинансирования внешних займов и капвложений; Медведев заинтересовался, кто уже успел получить госкредиты. Оппозиционнный политик Владимир Милов оценил заявленные В. Путиным меры как «имитационные».

Глава 2. Применение эконометрики в маркетинге 

Эконометрические  методы

Эконометрические  методы используют априорные теоретические  знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих  факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных. 

Применение эконометрики

Банковское дело - определение возможности клиента  вернуть кредит.  
Страхование - вычисление страховой премии.  
Пенсионное обеспечение - вычисление части от зарплаты, направляемой в пенсионный фонд.  
Транспорт, перевозки - вычисление наименее затратных маршрутов для перевозки грузов.  
Складирование, логистика - планирование дат и объемов поставок так, чтобы минимизировать использование помещений и цену аренды. 
Розничные магазины - расстановка товаров так, чтобы увеличить продажи.  
Реклама - подбор каналов распространения рекламы, чтобы охватить максимум потенциальных клиентов, при минимуме затрат.  
Медицина - сравнение эффективности препаратов, определение побочных эффектов. 

Маркетинг

Маркетинг представляет собой систему организации и управления производственно-сбытовой и торговой деятельностью предприятий, фирм в свободных экономических условиях. Поэтому в системе организованных действий любого хозяйствующего экономического субъекта он играет важную роль, т.к. участвует в реализации ими своих целей и задач в непосредственно опредмеченном продукте деятельности – товаре, который продвигает на рынок. Маркетинг — это интегрированная система высшего уровня, ориентированная на создание условий выделения таких факторов. Главное в маркетинге — двуединый и взаимодополняющий подход. С одной стороны, это тщательное и всестороннее изучение рынка, спроса, вкусов и потребностей, ориентация на них производства, адресность выпускаемой продукции. С другой — активное воздействие на рынок и существующий спрос, на формирование потребностей и покупательских предпочтений.

Итак, маркетинг  представляет собой вид человеческой деятельности, направленной на удовлетворение нужд и потребностей посредством  обмена. Это определение опирается  на следующие основные понятия: нужды, потребности, запросы, товар, обмен, сделка и рынок.

Важным критерием  выбора вида маркетинга служит уровень  спроса на товары. Так, различают определенные виды маркетинга:

- стимулирующий;

- развивающийся;

- поддерживающий;

- противодействующий;

- конверсионный;

- синхромаркетинг;

- ремаркетинг;

- демаркетинг.

Каждый вид  маркетинга оперирует с определенным товаром, которому присущи специфические  характеристики экономического характера, поэтому товар выступает здесь  причиной всей системы экономических взаимосвязей, а маркетинг — следствием.

Основу маркетинга составляют: разработка программы производства товара; исследование рынка; налаживание  коммуникаций; организация доставки; установление цен; развертывание служб  сервиса и т.п.

Изучение рынка  осуществляется с двух позиций: с  позиции его характерных особенностей, потребностей и возможностей и с  позиции его емкости, степени  насыщенности, состояния конкуренции, вероятности появления товаров-аналогов и товаров-заменителей и т.п. Предпочтение той или иной позиции приводит либо к маркетингу, ориентированному на продукт, либо к маркетингу, ориентированному на потребителя.

В зависимости  от видов спроса применяются и  другие виды маркетинга: противодействующий, развивающийся, ремаркетинг, синхромаркетинг, концентрированный, массовый и пробный маркетинг.

Использование каждого из перечисленных видов  маркетинга всегда сопряжено с известной  долей риска для производителя, но это с лихвой окупается, если в  рыночной стратегии удается оптимально соединить все виды маркетинговой деятельности в одно целое.

Маркетинг, как  всякая система, имеет свои направления, методы и задачи реализации. Направления  маркетинга подразумевают проведение политики в области качества и  ассортимента продукции, формирования цен, организации сбыта, коммуникаций. Методы, применяемые в маркетинге, обычно включают: учет, анализ, моделирование, прогнозирование и проектирование, корректировку.

Система маркетинга предполагает решение следующих  задач:

- комплексное  изучение рынка;

- выявление потенциального  спроса и неудовлетворенных потребностей;

- планирование  товарного ассортимента и цен;

- разработка  мер для наиболее полного удовлетворения  существующего спроса;

- планирование  и осуществление сбыта;

- разработка  мер по совершенствованию управления и организации производства.

Элементы количественного  и качественного анализа служат составной частью методов моделирования  экономических процессов. В маркетинге применяются методы логического  и математического моделирования. При этом методы логического моделирования используются для качественного описания прогнозируемого процесса с выделением проблемы перспективного развития. Приемом логического моделирования является создание сценария, включающего описание последовательностей, взаимосвязи и значимости событий. Элементы «сценария» — это результат прогноза, осуществляемого с применением других методов. Прогноз конъюнктуры товарных рынков необходим для определения оптимальной тактики выхода на рынки с учетом ожидаемых соотношений между спросом и предложением. При прогнозировании развития конъюнктуры товарных рынков используются статистические материалы, статистико-вероятностные модели, эконометрические методы. 

Эконометрические  методы в маркетинге могут быть применены в моделировании, имитации и прогнозировании рыночных процессов. Достаточно широко в маркетинге используются модели, основанные на теории вероятности и теории принятии решений; приемы теории массового обслуживания (базирующиеся на теории очередей), моделях товаропотоков и потоков покупателей. Находят применение модели реакции рынка на маркетинговые раздражители, методы эвристических оценок и гибридные, позволяющие комбинировать детерминированные и вероятностные оценки.

В маркетинговых  исследованиях полезны методы многомерного анализа (в том числе кластерного), теории принятия решений (теории риска), теории связей (сигнальную информацию о процессах, выходящих за пределы установленных параметров). В частности в эконометрике используются методы линейного программирования, представляющего собой математический способ выбора из ряда альтернативных решений наиболее благоприятного для рыночной ситуации. 

Для построения эмпирических моделей в маркетинге весьма распространено комбинированное  применение эконометрических моделей  и анализа временных рядов (Econometric and Time Series Modeling, ETS). Этот подход сочетает преимущества эконометрики, в центре внимания которой находятся отношения между переменными, и преимущества методов анализа временных рядов, которые описывают динамику модели. В нескольких маркетинговых исследованиях динамические отношения между несколькими временными рядами были проанализированы с помощью эконометрического анализа временных рядов (Bass and Pilon 1980, Hanssens 1980, Helmer and Johansson 1977, Leone 1983). Центральным вопросом при применении эконометрического анализа временных рядов является спецификация модели. Цель данной статьи – продемонстрировать стратегию построения эмпирической модели в рамках эконометрического анализа временных рядов. 

Допустим, что  исследователи идентифицировали основные аспекты модели реакции рынка (market response model), и осталось определить только структуру временных лагов. Более того, допустим, что модель включает несколько независимых (exploratory) переменных. Для определения структуры временных лагов можно использовать метод анализа трансфертной функции (transfer function analysis) или метод двойного «предварительного отбеливания» (double prewhitening) переменных. Ключевой момент – процедура предварительного отбеливания, т.е. применение одной или нескольких моделей временных рядов к индивидуальным переменным, а затем анализ взаимоотношений между переменными на основе остаточных временных рядов в форме «белого шума» (white noise, т.е. временной ряд с удаленной автокорреляцией между наблюдениями).  
Применение метода трансфертной функции довольно просто, если имеется только одна независимая переменная (объясняющая, input variable). В этом случая для временного ряда данной переменной применяется процедура отбеливания (т.е. удаляется автокорреляция из временного ряда данной переменной). Для отбеливания необходимо создать фильтр, который и выполняет функцию отбеливания. Затем этот же фильтр применяется к переменной, чье поведение анализируется (output variable). После применения одного фильтра к двум временным рядам можно сформировать два временных ряда оцениваемых остатков (residuals, т.е. часть вариации временного ряда, которая остается неучтенной в результате применения фильтра). После этого измеряется (оценивается) перекрестная временная корреляция между двумя рядами остатков. Именно эта перекрестная корреляция и используется для определения структуры временных лагов в модели. Ситуация является более сложной, когда имеется несколько независимых переменных (временных рядов), так как применяемые для отбеливания различных рядов фильтры могут различаться между собой. В этом случае используется метод «двойного отбеливания». Например, Hannsens применил этот метод при анализе зависимости продаж от серии других переменных, анализируя по очереди попарно перекрестную корреляцию между парами «отбеленных» переменных. Однако метод «двойного отбеливания» подвергся критике, потому что, обнаруженная в ходе попарного анализа зависимость может оказаться случайной, благодаря пропущенным (не включенным) переменным (omitted variables). В самом деле, при применении метода «двойного отбеливания» необходимым условием является предположение, что вся необходимая информация содержится только в двух анализируемых временных рядах. Когда для объяснения какого-либо феномена необходимо учитывать одновременное влияние нескольких переменных, следует использовать модель класса ARMAX. ARMAX – это авторегрессивная (AR) модель с движущимся средним (MA, moving average) для одной зависимой переменной и нескольких дополнительных независимых переменных (Х). Методология оценки и тестирования ARMAX была разработана Bierens (1987). 

Фирма часто  участвует в проектировании и  освоении производства такой продукции, которая не заменяет ранее освоенную, а дополняет или расширяет  уже существующий параметрический  ряд изделий. Параметрический ряд - совокупность конструктивно и/или технологически однородных товаров (машин, предназначенных для выполнения одних и тех же функций и отличающихся друг от друга значениями основных технико-экономических параметров).

Маркетинговые опросы потребителей

Бесспорно, что  основная цель производственной и торговой деятельности - удовлетворение потребностей людей. Как получить представление об этих потребностях? Очевидно, необходимо опросить  потребителей. В американском учебнике по рекламному делу подробно рассматриваются различные методы опроса потребителей и обработки результатов с помощью методов эконометрики. Расскажем о результатах опроса потребителей растворимого кофе. Исследование проведено Институтом высоких статистических технологий и эконометрики по заказу АОЗТ "Д-2" в апреле 1994 г. в Москве.

Выбор метода опроса. 

Широко применяются  процедуры опроса, когда респонденты  самостоятельно заполняют анкеты (розданные  им или полученные по почте), а также  личные и телефонные интервью. Самостоятельное  заполнение анкеты, как показали специально проведенные эксперименты, не позволяет получить полные ответы на поставленные вопросы (респондент утомляется или отвлекается, отказывается отвечать на часть вопросов, иногда не понимает их или отвечает не по существу). Телефонный опрос искажает совокупность потребителей, поскольку наиболее активных индивидуумов трудно застать дома и уговорить ответить на вопросы анкеты. Репрезентативность нарушается также и потому, что на один номер телефона может приходиться различное количество продавцов и  потребителей растворимого кофе, а некоторые из них не имеют телефонов вообще. Анкета достаточно длинна, и разговор по домашнему и тем более служебному телефону респондента может быть прекращен досрочно по его инициативе. етод личного интервью лишен перечисленных недостатков. Соответствующим образом подготовленный интервьюер, получив согласие на интервью, удерживает внимание собеседника на анкете, добивается получения ответов на все её вопросы, контролируя при этом соответствие ответов реальной позиции респондента. Ясно, что успех интервьюирования зависит от личных качеств и подготовки интервьюера.

Биномиальная  модель выборки. Она применяется для описания ответов на закрытые вопросы, имеющие две подсказки, например, "да" и "нет". Конечно, пары подсказок могут быть иными. Например, "согласен" и "не согласен".