- •Понятие "новый товар". Обзор подходов к трактовке понятия "новый товар". Определение степени новизны изделия. Факторы успешности нововведений.
- •3 Осн. Фактора успеха нового товара:
- •Этапы процесса разработки нового товара и роль маркетолога на каждом этапе.
- •5.Позиционирование нового товара на сегментах. Карты восприятия и карты предпочтений как инструменты технологии позиционирования нового товара. Построение и анализ карт позиционирования.
- •6.Разработка концепции нового товара. Понятие концепции товара. Комплекс предварительных работ по разработке концепции нового товара.
- •7.Тестирование концепции нового товара. Цели и задачи тестирования. Предварительное тестирование концепции нового товара - метод фокус-группы.
- •8.Метод совместного анализа при тестировании концепции нового товара: сущность, решаемые задачи.
- •9.Разработка упаковки нового товара: этапы, основные проблемы, роль маркетолога.
- •10.Основы прогнозирования экономических показателей. Понятие прогноза. Виды прогнозов и их характеристика. Обзор методов прогнозирования, их достоинства и недостатки.
- •11.Процедура разработки прогнозов спроса с использованием кривых роста. Возможности применения моделей роста к прогнозированию спроса.
- •Оценка адекватности и точности моделей прогнозирования.
- •13.Адаптивные методы прогнозирования спроса. Условия их применения. Достоинства и недостатки методов.
- •14.Прогнозирование спроса. Обзор применяемых методов. Факторные модели прогнозирования спроса. Этапы прогноза спроса.
- •15.Комбинированные методы прогнозирования спроса: задачи, модели.
- •16.Прогнозирование себестоимости новой продукции: роль и методы прогноза себестоимости.
- •18.Прогнозирование цены нового товара.
- •19.Технико-экономический анализ проектных решений при разработке нового товара: сущность, цели, методы, этапы анализа.
- •21.Выбор проекта нового товара. Критерии отбора приоритетных проектов.
- •22.Анализ чувствительности и сценарный анализ в технико-экономическом анализе
- •23.Содержание комплекса работ по введению нового товара на рынок. Прогнозирование первичного и вторичного объема продаж и доли рынка нового товара.
- •24.Пробный маркетинг: сущность, виды. Критерии отбора пробных рынков. Роль пробного маркетинга при выводе на рынок нового товара.
- •25.Разработка стратегии пробного маркетинга при выводе на рынок товара.
- •26.Оценка риска при выводе на рынок нового товара
- •27.Анализ условий безубыточности при выводе на рынок нового товара.
Оценка адекватности и точности моделей прогнозирования.
На основе проверки адекватности и оценки точности осуществляется окончательный выбор прогнозной модели. Адекватность – соответствие модели характеру прогнозируемого процесса.
Модель адекватна исследуемому процессу, если ряд ошибок, определяемые по формуле:
et = yt – Ŷt
yt – фактическое значение спроса в период t, Ŷt – расчетное.
…обладает следующими св-ми:
-случайность колебаний уровней рядов, -расп-ен по закону НР, -не д.б. автокорреляций, зависимостей значений уровней ряда между собой (тест Дарвина-уотса).
Точность модели оценивается с помощью расчета ошибки прогноза.
1.Абс ошибка. ∆t = Ŷt – yt
2.Относит ошибка. δt = ((Ŷt – yt)/ yt)*100%
3.Абс сред ошибка. |∆| = ∑(Ŷt – yt)/n , n-кол-во значений.
4.Относ сред ошибка. |δ| = (1/n)* ∑ ((Ŷt – yt)/ yt)* 100%
10% - высокая точность, 10-20% - хорошая точность, 20-30% - удовлетворит точность.
5.Средняя квадратич ошибка. S = корень из (∑(Ŷt – yt)2)/n
13.Адаптивные методы прогнозирования спроса. Условия их применения. Достоинства и недостатки методов.
Эти методы позволяют строить самокорректирующиеся эк-мат модели, способные оперативно реагировать на изменения условий внешней среды. Такие методы хорошо исп-ся в оперативном и краткосрочном прогнозировании. Особенности: -способность адаптации к новой, более свежей информации, - способность адаптации к ошибке прогноза. Учитывается степень устаревания данных.
Метод простой экспоненциальной средней.
Ŷt+1 = αyt+(1-α) Ŷt
Yt – фактическое значение спроса в период t. Ŷt – расчетное значение спроса в период t. Альфа – параметр сглаживания = 1, модель абсолютно адаптивна. Другие методы: - Брауна, Хольта, сезонных колебаний и т.д. ля грамотного выбора метода необходимо определить компоненты временного ряда.
yt = ut + St + Vt + εt
ut – тренд, основные тенденции развития процесса во времени (присутствует не всегда). St-сезонная компонента временного ряда (менее года), адаптивные (с постоянной амплитудой) или мультипликативные. Vt-цикличная компонента временного ряда. εt – случайная компонента, влияние посторонних факторов.
Недостатки: -нет научно обоснованных и точных методов определения альфа. – методы не способны спрогнозировать экстремальные значения. – методы не учитывают влияние др. факторов на объем спроса.
14.Прогнозирование спроса. Обзор применяемых методов. Факторные модели прогнозирования спроса. Этапы прогноза спроса.
Прогнозир-ие спроса – оценка буд-го сост-ия спроса при предпол-ии об опр-ом поведении пок-ей в заданных усл-х. Этапы прогнозир-ия спроса:
1.прогноз внешней среды
2.прогноз отрасли
3.прогноз спроса фирмы
Методы прогнозирования спроса:
1.Качественные (экспертных оценок, сценарный анализ)
2.ЭММ (трендовые, однофакторные, на основе кр-х ЖЦТ)
3.Комбинированные (кач-ые (ранжир-м по возр-ию), усреднения (берем средний прогноз), интегр-го прогноз-ия (из получ-х пронозов делаем еще обиг прогноз)
4.Адаптивные
Факторы: - доходы; цены на продукцию, товарную группу; число потребителей; расходы на МГ и тд.
Факторные Модели:
1.Зависимости спроса в тек и прошлом периоде. Ŷt = a0+a1Dt+a2Dt-1 , D – доход в прошлом и наст периоде.
2.Зависимоть спроса от дохода в тек периоде и спроса в прошлом. Ŷt = a0+a1Dt+a2yt-1
3.Зависимость спроса от уровня ткущих доходов и среднего уровня цен на потребительские товары в прошлом периоде. Ŷt = a0+a1Dt+a2Рt-1