3. Каузальные подходы к прогнозированию объема продаж Вместо экстраполяции непосредственно объема

3. Каузальные подходы к прогнозированию объема продаж Вместо экстраполяции непосредственно объема продаж можно спрогнозировать факторы, ведущие к изменению продаж. Они начинаются с факторов внешней среды, таких как численность населения, валовой национальный продукт и законодательная система. Это влияет на поведение покупателей, конкурентов, поставщиков, дистрибьюторов и партнеров (тех организаций, с которыми вы сотрудничаете). Их действия воздействуют на прогноз рынка и доли рынка. Результат рыночного прогнозирования и прогнозирования доли рынка используется для прогнозирования объема продаж. Разделение проблем по элементам на рис. 2 может помочь при обдумывании прогнозов объема продаж. Предполагается, что точности можно достичь только при наличии надежной информации о каждом компоненте и при полном понимании влияния каждого компонента на объем продаж. Если существует высокая неопределенность в отношении каждого элемента, правильнее провести экстраполяцию непосредственно объема продаж. Основное преимущество этого подхода его связь напрямую с принятием решений. Можно внести изменения в маркетинг-микс, чтобы увидеть влияние на прогнозируемый показатель. Прогнозы можно подготовить также для того, чтобы Каузальный подход к прогнозированию продаж оценить возможные изменения, которые появятся при принятии решений конкурентов или партнеров. Эти прогнозы могут позволить фирме развивать планы на случай непредвиденных обстоятельств, и их влияние на продажи можно также предсказать. Однако каузальный подход более затратный, чем экстраполяция тренда объема продаж. Внешняя среда Иногда можно получить опубликованные прогнозы состояния факторов внешней среды из базы библиотек исследований, которая доступна в Интернете. Эти прогнозы могут быть адекватны многим целям. Однако бывает сложно определить, какие методы были использованы для создания прогноза. В таких случаях эконометрические модели могут дать более точные прогнозы состояния внешней среды, чем экстраполяция или эвристические методы. Очевидность этого подтверждает Дж. Аллен (Allen, 1999). Есть важные находки, помогающие эконометрическим моделям: (1) выбор причинных переменных основан больше на теории прогнозирования и на знании ситуации, чем на статистическом соответствии ретроспективным данным (статистический смысл здесь тоже не важен); (2) использование сравнительно простых моделей (например, не стоит использовать уравнения множественной регрессии; не используйте модели, которые не могут быть точно описаны линейной зависимостью); (3) используйте переменные только тогда, когда предполагаемая связь с объемом продаж имеет то же направление, что и априорная. Последний пункт соединяется с принципом использования каузальных нестатистических обоснований. Согласующийся с этой точкой зрения метод ведущего индикатора, некаузальный подход к прогнозированию, допустимый для декад, вряд ли повышает точность прогнозов (Diebold F. X. &Rudebusch, 1991). Интересно, что связь более точных прогнозов внешней среды (например, численности населения, состояния экономики, социальных тенденций, технологических перемен) и улучшения прогнозов объема продаж неочевидна. Строительство Дома