Индикатор покупательной способности

При оценке потенциала территорий, зон, регионов или стран часто используют метод индикатора покупательной способности. Цель при этом состоит в измерении привлекательности рынка по средневзвешен­ному значению трех ключевых компонентов любого потенциала рынка, т. е.:

— количества потребляющих единиц,

— покупательной способности этих потребляющих единиц,

— готовности этих потребляющих единиц к расходам.

Статистические индикаторы этих трех переменных определяются для выбранной территориальной базы (страна, область, район, город), после чего определяется средневзвешенный индекс для каждой зоны. Существует два подхода: использовать стандартный индекс покупательской спо­собности (ИПС), который предлагают фирмы по изучению рынка, или построить индекс специально для анализируемого сектора или гаммы то­варов.

территориями.

Стандартные ИПС обычно основаны на трех следующих индика­торах:

ИПСi=0,50(Ni)+0,30(Ri)+0,20(Vi)

N - % общего числа жителей данной зоны i,

R - % общего дохода в зоне i,

V - % розничных продаж в зоне i.

Весовые коэффициенты в этой формуле соответствуют используе­мым в американском журнале «Sales & Marketing Management», кото­рый ежегодно публикует ИПС для различных регионов США. Эти коэф­фициенты определены эмпирически с использованием регрессионного анализа и в основном применимы к товарам массового спроса. Анало­гичные индексы публикуются и в Европе, например изданиями «Чейз Эконометрикс» (Chase Econometrics) (для регионов ЕС) и «Бизнес Интернэшнл» (Business International) (1991) для стран во всем мире. В случае необходимости можно применять другие коэффициенты.

Если в ходе такого анализа выяснится, что какой-то регион недостаточно хорошо разработан, то можно продолжить исследования других составляющих, (например, конкурентной среды), чтобы выяснить причину недостаточного уровня продаж.

Индекс такого типа можно также применять для распределения рас­ходов маркетинга между различными Задача. Прогнозирование спроса на основе стандартного ИПС.

Компания, производящая FMCG, решила организовать продажи своей продукции в 5 штатах США: в Балтиморе, Вашингтоне, Филадельфии, Нью-Йорке и Бостоне. В статистических справочниках удалось найти данные по ИПС (BPI) в этих штатах (см. таблицу).

Задание. Спрогнозируйте соотношение объемов продаж и, соответственно, маркетинговых усилий, в рассматриваемых регионах.

Таблица. Значения ИПС в 5 регионах США.

Регион	BPI	Приведенный BPI (Соотношение объемов продаж по регионам)
Балтимор	0,9923
Вашингтон	1,9756
Филадельфия	2,1747
Нью-Йорк	8,5369
Бостон	1,9099
Всего	15,5894

Специальные индексы ИПС основываются на тех же составляющих потенциала рынка, но используют индикаторы, лучше адаптированные к исследуемой области деятельности, с дополнительным привлечением ин­дикаторов, характеризующих местные условия.

Анализ и декомпозиция трендов

Целью анализа тренда является разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярность эволюции факторов среды, что делает возможным использование экстраполяции

Метод декомпозиции

Исторические продажи

Квартал	год	Квартальное среднее за три года	Сезонный индекс
	$110	$113	$120	$114,33	0,85
	$98	$83	$99	$93,33	0,69
	$150	$142	$149	$147,00	1,09
	$190	$168	$193	$183,67	1,36
	Среднее в квартал =$134,58

Чтобы исключить фактор сезонности, данные умножаются на индекс сезонности

Данные с учетом фактора сезонности:

Квартал	год

Данные из таблицы 2 можно использовать для прогноза продаж: если скорректированные данные за 2 квартал 1992 года равны 142, то план продаж на 3 квартал будет 142*1,09 (индекс сезонности)=155. Однако продажи исторически составили 150, то есть план был не выполнен на (155-150)/150=3,3%.

Метод плавающего среднего

Этот статистический подход основан на усреднении результатов продаж за несколько месяцев таким образом, что высокие и низкие значения сглаживаются. Для каждого нового периода рассчитывается новое среднее, поэтому это среднее и называется плавающим или движущимся. Необходимо решить, какое количество месяцев будет оптимальным для усреднения. Плавающее среднее за периоды разной длительности должны давать наибольшее точные предсказания продаж. Но чем больше период усреднения, тем менее чувствительно будет среднее к движениям в цифрах. Метод пл. среднего сглаживает влияние цифр за последние периоды, то есть уменьшает влияние фактора сезонности, а также влияние случайных элементов в данных. Недостаток метода в том, если в данных есть какой-либо тренд, то метод не позволяет его обнаружить. Этот метод предполагает, что события, случившиеся в прошедший период, случатся и в будущем.

Пример.

Месяц	Прогноз продаж
Исторические данные	Плавающее среднее за 3 месяца	Плавающее среднее за 6 месяцев
Январь	1,002
Февраль	1,38
Март	1,19
Апрель	2,016	1,191=(1,19+1,38+1,002)/3
Май	1,842	1,528
Июнь	1,543
Июль	1,328
Август	1,276
Сентябрь	1,762
Октябрь	1,981
Ноябрь	1,49
Декабрь	1,206

Задание. Рассчитайте методом плавающего среднего прогноз продаж на оставшиеся месяцы с периодом усреднения равным трем месяцам, а также с периодом усреднения равным шести месяцам.