Как провести исследование факторов спроса
27.11.2014
Для победы в чемпионате мало хорошо разбираться в знать фишки и баги GMC симулятора, надо еще уметь правильно и точно прогнозировать спрос для каждого продукта. Ниже описана базовая методика исследования факторов спроса.
Факторы спроса
В игре присутствуют 3 рынка (ЕАЭС, ЕС, Интернет) и 3 продукта (1, 2 и 3). В результате получается матрица 3х3. Каждая из ячеек матриц зависит от определенного набора факторов спроса. Часть факторов влияет на всю матрицу целиком, часть только на определенный рынок или продукт, оставшиеся строго на одну из ячеек матрицы. Для точного прогноза спроса надо определить зависимость каждой из ячеек матрицы от всего набора факторов спроса.
Например, Имиджевая реклама влияет на конкретный рынок в целом, Время сборки на конкретный продукт, Прямая реклама только на конкретную ячейку матрицы.
Тестирование факторов
Установив влияние факторов спроса на каждую из ячеек матрицы можно переходить к уточнению силы влияния. Здесь следует применить практические тесты. Тесты бывают двух видов - чистые тесты и все остальные. Чистые тесты самые ценные, поскольку дают абсолютно точную оценку влияния фактора на спрос. Как это происходит на примере тестирования Имиджевой рекламы:
- В одной группе оказываются 2 или более ваших команд. Главное, чтобы команды были в одной группе, иначе тест не будет чистым (а для факторов со слабым влиянием и вовсе бессмысленным). Корректно сравнивать результаты тестирования 2 команд из разных групп нельзя, т.к. сильное влияние на полученные результаты будут оказывать конкуренты в группе.
- Для обоих команд готовится общее идентичное решение, но у одной из команд изменяется решение по тестируемому фактору. Например, чистый тест имиджевой рекламы проводился со значениями 30 (базовое) и 80 (тестируемое). В случаях, когда выход команды из группы не обязателен (скажем, если у вас их 200+) или вы играете в демонстрационном раунде, то для общего решения по командам за основу берется решение из 5 отчета истории. Часть факторов имеет сильное остаточное влияние от прошлых решений и это позволяет нивелировать их значение при оценке.
- 1 период - вы ввели решения и получили отчеты от своих команд из одной группы. У команды с базовым решением (имиджевая реклама 30) продажи составили 900-450-225, у тестируемой (имиджевая реклама 80) 900-450-225. Вывод, что имиджевая реклама не оказывает влияния на продажи в текущем периоде.
- 2 период - продажи базовой команды (30) 1000-500-250, продажи тестируемой команды (80) 1070-55-268. Рассмотрим 1 продукт. Если бы у нас не было команды с базовым решением в группе, то, мы могли бы подумать, что вложения в имиджевую рекламу увеличили продажи с 900 (1 период) до 1070 (2 период). Т.е. прирост равен 1070 / 900 = +19%, но это ошибка. Сезонные колебания спроса и действия конкурентов изменили продажи в группе. Чтобы учесть данные изменения нужна базовая команда. По сравнению с продажами 1 продукта базовой команды, прирост равен 1070 / 1000 = +7%, т.е. гораздо меньше. Это и называется чистый тест, т.к. позволяет найти истинное влияние оцениваемого фактора.
- 3 период и последующие продолжаем тестирование со значениями 30 и 80, оцениваем накопительное влияние имиджевой рекламы. Продажи базовой команды (30) 1100-550-270, тестируемая команда (80) 1212-606-298. Проводим оценку 1 продукта 1212 / 1100 = +10,2%, разница увеличилась, проявился накопительный эффект. Для оценки накопительного эффекта продолжаем тестирование тех же параметров до 5 периода.
- Параллельно проводим несколько чистых тестов для значений имиджевой рекламы 30-0, 30-45, 30-60, 30-80, 30-99. Получаем результаты для контрольных точек всего диапазона имиджевой рекламы 0-99 и выстраиваем их на графике. Важно протестировать весь диапазон для определения зависимости между спросом и фактором для дальнейшего моделирования рынка - прямопропорциональная, квадратичная и т.д.
Оценка влияния факторов на спрос
Поскольку ранее уже было определено, что зависимость спроса от имиджевой рекламы прямопропорциональная, то для оценки нам было достаточно одного чистого теста. В Excel составляем таблицу с результатами. Для оценки спроса используем относительное изменение продаж, иначе вы не сможете применить полученную формулу для прогнозирования спроса в других группах.
| Team | Имиджевая реклама | Продукт 1 (относительные продажи) | Продукт 1 (абсолютные продажи) |
|---|---|---|---|
| Основная команда | 30 | 100% | 1000 |
| Тестовая команда | 80 | 107% | 1070 |
Далее рассчитаем коэффициент эластичности спроса от имиджевой рекламы: (107% - 100%) / (80 - 30) = 0,14%. Искомый коэффициент 0,14% - эластичность фактора, он означает, что увеличение имиджевой рекламы на 1 единицу дает увеличение спроса на 0,14%. Легко рассчитать что при имиджевой рекламе 99, спрос увеличиться на: (99 - 30) * 0,14% = 9,66%
Для оценки остаточного эффекта надо сопоставить результаты нескольких периодов и подобрать коэффициент, который учитывает сохранение влияния вложения имиджевой рекламы предыдущего периода исходя из общей формулы:
Δ cпрос (5 период) = Δ имиджевая реклама (4 период) * K + Δ имиджевая реклама (3 период) * K * X + Δ имиджевая реклама (2 период) * K * X² + Δ имиджевая реклама (1 период) * K * X³, где K = 0.0014, а все Δ нам известны из тестов. Получим, что Х = 0,6 - 60% вложений предыдущего периода продолжают оказывать влияние на спрос в следующем периоде.