Основы маркетинга (стр. 54 )

Можно выделить следующие основные этапы экспертных опросов, проводимых в один тур:

А. Подбор экспертов и формирование экспертных групп.

Б. Формирование вопросов и составление анкет.

В. Формирование правил определения суммарных оценок на основе оценок отдельных экспертов.

Г. Работа с экспертами.

Д. Анализ и обработка экспертных оценок.

Содержание отдельных этапов экспертных опросов раскрыто в работе [З].

Одним из наилучших методов использования суждений экспертов является метод «Дельфи», предусматривающий проведение экспертного опроса в несколько туров.

Создатели этого метода назвали его «Дельфи» по имени древнегреческого города Дельфы, который заслужил свою известность оракулами, занимавшимися предсказанием будущего.

В методе «Дельфи» делается попытка усовершенствовать групповой подход к решению задачи разработки прогноза или оценки путем взаимной критики субъективных взглядов, высказываемых отдельными специалистами без непосредственных контактов между ними и при сохранении анонимности мнений или аргументации в защиту этих мнений.

В одном из вариантов этого метода прямое обсуждение заменяется обменом информацией и мнениями с помощью тщательно разработанных вопросников. К участникам обращаются с просьбой не только высказать свои мнения, но и привести их обоснование, а в каждом из последующих туров опроса им выдается новая и уточненная информация по высказанным мнениям, которая образуется в результате расчета совпадения точек зрения по ранее выполненным этапам работы. Этот процесс продолжается до тех пор, пока продвижение в направлении повышения совпадения точек зрения не становится незначительным. После этого фиксируются расходящиеся точки зрения.

Для уяснения сущности метода «Дельфи» рассмотрим пример оценки спроса на какой-то товар, при проведении которой могут существовать различные точки зрения и суждения. Будем решать эту задачу в следующей последовательности. Во-первых, попросим отдельно каждого эксперта дать свою оценку спроса С, затем расположим ответы в порядке возрастания предлагаемых значений и определим квартили Q1 M и Q3, таким образом, чтобы каждый из четырех интервалов, образованных этими тремя точками на линии значений С, содержал одну четвертую часть оценок. Для 11 участников это будет выглядеть следующим образом:

 

 

Во-вторых, значения Q1 M и Q3 (мнение экспертной группы) сообщаем участникам опроса и в том случае, если первоначальная оценка выходит за междуквартальное значение (Q1-Q3), просим пересмотреть ее, а также высказать свои соображения, почему ответ должен быть ниже (или выше) значений, определенных 75% участников первого тура.

В-третьих, мы передаем результаты второго тура (которые, как правило, имеют меньшее расхождение, чем в первом туре) в обобщенной форме всем участникам опроса, включая сюда новые квартили и медиану. Кроме того, фиксируются обоснования уменьшения или увеличения значений, предложенных участникам опроса во втором туре (конечно, при их обобщении и редактировании сохраняется анонимность авторов). После этого экспертов просят рассмотреть новые оценки и их обоснования, высказать свои сомнения относительно их весомости и пересмотреть свою предыдущую оценку. В том случае, если пересмотренные оценки выпадают из междуквартильных значений, автора просят кратко изложить причины его несогласия с аргументами, которые привели бы его оценку ближе к значению медианы.

Наконец, в четвертом туре участникам опроса сообщают квартили третьего распределения ответов и контраргументы, высказанные в третьем туре, и просят еще раз пересмотреть оценки. Медиана, получаемая в результате четвертого тура, принимается в качестве значения групповой экспертной оценки величины спроса. Зачастую требуемый уровень консенсуса экспертов достигается за два тура.

Метод коллективной генерации идей (по американской терминологии, метод «мозговой атаки») относится к третьему типу групповых экспертных оценок и направлен на получение большого количества идей, в том числе и от лиц, которые, обладая достаточно высокой степенью эрудиции, обычно воздерживаются от высказываний.

При проведении экспертного опроса с помощью метода коллективной генерации идей проблема должна быть сформулирована в основных терминах с выделением центрального вопроса. Кроме того, предусматриваются отсутствие любого вида критики, препятствующей формулировке идей, свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса, стремление к получению максимального количества идей, учитывая принцип повышения вероятности полезных предложений с увеличением общего их количества, и, наконец, поощрение различных комбинаций идей путей их усовершенствования.

Процесс выдвижения идей протекает в определенном смысле лавинообразно: высказываемая одним из членов группы идея порождает творческую реакцию у других. Исследования эффективности метода коллективной генерации идей показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек, хотя имеются примеры использования и более многочисленных групп – до 200 человек.

Так как результаты этого метода представляют не совокупность несвязанных высказываний, а систему идей, ни одно предложение не персонифицируется. Результаты обсуждения считаются плодом коллективного труда всей группы. Это вполне закономерно. Ведь любая идея, высказанная в данный момент одним из участников опроса, могла уже ранее «мысленно принадлежать» его коллеге, ожидающему слова. Кроме того, конкретное предложение может быть прямо подсказано идеей, поданной кем-то несколькими минутами раньше. Принимая во внимание указанный аспект, на рассмотрение не рекомендуется выносить проблемы, затрагивающие чей-либо приоритет в рассматриваемой области.

С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи маркетинговых исследований, например:

·         определение возможных путей развития прогнозируемого процесса или объекта, один из которых оптимальный; при решении подобных задач данный метод применяется с целью определения полного набора возможных путей развития;

·         определение наиболее широкого круга применяемых методов, если решение проблемы требует параллельного или последовательного использования ряда разнообразных методов;

·         выявление круга факторов, которые необходимо принимать во внимание, определяя окончательный вариант решения – например, величину спроса.

К числу важнейших недостатков метода коллективной генерации идей относятся значительный уровень информационного шума, создаваемого тривиальными идеями, спонтанный и стихийный характер генерации идей.

 

7.2.6. Прогнозирование спроса, основанное на методах математической статистики

Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

В первом случае в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения, конечно, на срок не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.

Во втором случае строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь место, и характер их влияния на изучаемый параметр.

Данные модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях.

При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии:

у = а + bх,

где у – оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);

а – свободный член уравнения;

х – независимая переменная (факторный признак), используемая для определения зависимой переменной.

b – коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения – вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

Коэффициенты а и b рассчитываются на основе наблюдений величин у и х с помощью метода наименьших квадратов [5].

Предположим, что торговый агент продает детские игрушки, посещая квартиры случайным образом. Отсутствие посещения какой-то квартиры означает отсутствие продажи, или а = 0. Если в среднем каждый десятый визит сопровождается продажей на 62 доллара, то стоимость продажи на один визит составит 6,2 доллара, или b = 6,2.

Тогда у = 0 + 6,2х.

Таким образом, можно ожидать, что при 100 визитах доход составит 620 долларов. Надо помнить, что эта оценка не является обязательной, а носит вероятностный характер.

Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Однако регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.

Так, например, при прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос, определяются взаимосвязи, существующие между ними, и прогнозируются их вероятные будущие значения; из них при условии реализации условий, для которых уравнение множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.

Все, что касается множественной регрессии, концептуально является идентичным парной регрессии, за исключением того, что используется более чем одна переменная. Под этим углом зрения слегка изменяются терминология и статистические расчеты.

Многофакторное уравнение множественной регрессии имеет следующий вид: