Тестирование факторов спроса

Для победы в чемпионате мало знать фишки и баги симулятора, надо еще правильно и точно прогнозировать спрос для каждого продукта. Ниже описана базовая методика тестирования факторов спроса.

Факторы спроса
Как все знают, в игре присутствуют 3 типа рынка (РФ, ЕС, Интернет) и 3 типа 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 тип рынка или продукта, оставшиеся строго на одну из ячеек. Для точного прогноза спроса надо определить зависимость каждой из ячеек матрицы от общего набора факторов.

Например, имиджевая реклама влияет на свой тип рынка, Время сборки на свой тип продукта, прямая реклама на свою единственную ячейку.

Тестирование факторов
Установив влияние факторов спроса на каждую из ячеек матрицы можно переходить к уточнению силы влияния. Здесь следует применить практические тестам. 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 из прошлого топика:
  1. 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.
  2. 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 демо-раунде, 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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 точке всего диапазона имиджевой рекламы 0-99 и выстраиваем их на графике. Важно протестировать именно весь диапазон для определения типа связи 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.
Википедия: Тестирование факторов спроса

Добавляем линию тренда и выводим формулу на график. Искомый коэффициент 0,0014 — 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 (99 — 30) * 0,0014 = 0,0966, т.е. +9,66%

Википедия: Тестирование факторов спроса

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.

2 комментария

avatar
Данные по имиджевой рекламе взяты выдуманные для того чтобы объяснить на примере как это считается? или же эти данные по имиджевой рекламе можно использовать.
И можно ли использовать вот такие данные выведенные на основе истории 12С3, но использовать их на истории 14С1, как вы считаете?
avatar
Это выдуманные данные, чтобы показать сам принцип.

Оставить комментарий