Хотя используемые математические методы улучшились, а мощь компьютеров значительно выросла, по своей сути прогнозирование до сих пор сильно зависит от человека и от его способности…
· Задать правильным людям правильные вопросы
· Их готовности отвечать полно и правдиво
· Его способности отделять значимые элементы от шума
· Открытости составляющего прогноз к предложениям, способным улучшить процесс
Последний элемент особенно значим: улучшение процесса. Хорошее прогнозирование – это не упражнение в математике, проводимое через определенные интервалы времени (например, раз в квартал), это – непрерывный процесс сбора и оценки десятков или сотен типов информации и построение на его основе структуры для принятия решений.
А уже затем, когда возникает необходимость (пусть раз в квартал), эта структура обеспечивает выбор одного, наилучшего из возможных, взгляда в будущее. Хотя соответствующее программное обеспечение может облегчить процесс, само по себе оно не может судить о качестве используемой информации. Если внутрь подать мусор, на выходе также получится мусор.
Это помогает понять, что имеет в виду Йоги: хотя бейсбольная статистика копилась на протяжении более чем ста лет, и вся информация сегодня загружена в мощнейшие компьютеры, человеческий фактор делает практически невозможными любые прогнозы (с приемлемой точностью) даже относительно того, кто выиграет конкретную игру, не говоря уж обо всем чемпионате.
Выгоды более точного прогнозирования
Наша работа, как маркетологов, заключается в том, чтобы постоянно готовить прогнозы, которые помогут нашим компаниям создавать, планировать, испытывать и продавать удачные продукты и услуги. Маркетинг же, как дисциплина, получает, по крайней мере, две важнейшие выгоды от более точного прогнозирования.
Во-первых, хорошее прогнозирование является основой системы «раннего обнаружения», способной предупредить остальную организацию насчет необходимости пересмотреть систему ориентиров на рынке. Прогнозирование становится рулем, помогающим компании держать курс, менять направление движения или уверенно плыть в незнакомых водах. Таким образом, маркетинг из тактического игрока становится стратегическим ресурсом руководства, если его прогнозы становятся более точными, своевременными и надежными.
Во-вторых, более точное прогнозирование помогает маркетингу отвечать на запросы нынешних генеральных директоров и главных бухгалтеров, требующих все более точные данные о возврате на инвестиции и эффективности маркетинговых программ. Точные и сбывающиеся прогнозы добавляют доверия и самим маркетологам.
Пять способов повысить качество ваших прогнозов
1. Будьте конкретны
Как бы просто это не звучало, точно определиться с тем, что именно вы предсказываете – важнейший шаг к успеху. Это может показать несложным: если прогнозируете продажи, прогнозируйте продажи. Но на какие именно вопросы вы даете ответ? Продажи в штуках? Объем продаж? Доля рынка? Продажи на одного клиента?
Какой период времени вы подразумеваете? Чем долговременнее прогноз, тем менее он точен. Это особенно важно, если на основе вашего прогноза делается вывод, например, о емкости нового сегмента на рынке, выход на которой обойдется в десятки миллионов.
В целом прогнозы делятся на две категории: операционные и стратегические. Операционные имеют дело с ближайшим будущим. Стратегические смотрят дальше и помогают при долговременном планированию. В зрелых рыночных категориях (зубная паста, персональные компьютеры и т.п.) горизонт операционных прогнозов составляет 2-5 лет, стратегических – 10 лет и более. Для более молодых или не спокойных категорий горизонт операционных прогнозов измеряется в месяцах, а стратегических, в лучшем случае, в год – два. На заре поисковых сайтов, трафик Excite удваивался каждые несколько недель, а новые конкуренты появлялись чуть ли не ежедневно. Операционный горизонт составлял 10-30 дней, а стратегический – 3-6 месяцев, поскольку никто просто не мог заглянуть дальше. Конечно, и в подобных случаях хочется попытаться предсказать будущее и заранее вычислить конкурентное преимущество. Но риск растет, а достоверность падает, и если ваша компания не поощряет культуру «все или ничего», попытка заглянуть слишком далеко в будущее является пустой (или даже вредной) тратой времени.
Наконец, какая степень точности вам необходима? BASES, знаменитая методика прогнозирования ACNielsen для фасованных товаров, содержит информацию о тысячах запусков продуктов в сотнях категориях в десятках стран на протяжении 25 лет. Однако ее точность +/- 20%. Мы не утверждаем, что в своей категории вы не сможете выдать более точный прогноз. Но стоит все же различать точность в 5% или 50%.
2. Структурируйте
Есть много причин применять структурированный, методологический подход к прогнозированию. Главное, конечно, не пропустить важную информацию, которая может оказать влияние на качество прогноза. Плюс контроль качества и двойная или даже тройная проверка всех предположений и формул. Среди менее очевидных результатов:
· Избавление от персональных пристрастий, которые могут непреднамеренно исказить результаты или их интерпретацию
· Непрерывность постоянного улучшения процесса с течением времени, в результате чего он работает одинаково хорошо независимо от типа вводимых данных или специалистов
· Проверяемость всего процесса, с целью выяснить, на каких этапах могла бы быть допущена ошибка
· Уверенность, что ваш профессионализм, заставит других высоко оценивать вашу работу и, в случае необходимости, отдельные ваши субъективные оценки и предположения будут приняты на веру.
Структура не обязательно должна быть дорогой или требующей много времени. В самой простом виде время требуется только на составление списка всех документов и типов вводимой информации, описание (письменное) причинно-следственных связей, перечисление все сделанных допущений и представление расчетов в легком для понимания виде, а также упоминание о вновь возникающих факторах, которые могут повлиять на результат.
3. Будьте количественны – с «информацией» или без нее
Если у вас на руках есть много накопленной за прошлые периоды информации, количественные методики прогноза, скорее всего, дадут наиболее точный прогноз. Но даже если у вас есть лишь оценки взятые «из воздуха», вы, тем не менее, также можете применить количественный подход, построив симуляции на базе сценариев «что если».
Независимо от того, какой подход вы используете, помните, что, как и любой инструмент, математика может быть опасной в руках дилетанта. Чтобы проверить собственные выкладки, можно привлечь кого-то с сильными статистическими навыками для анализа вашей информации (или ее отсутствия).
Даже если вы не станете использовать составленный прогноз в работе, это упражнение, по крайней мере, даст вам возможность оценить собственные инстинкты. Вероятно также, что количественное исследование высветит вопросы, касающиеся предположений и информационных аномалий, которые выявят ранее незамеченные риски, связанные с прогнозом.
4. Найдите все причинно-следственные связи
Прямая статистическая экстраполяция подходит для простых ситуаций с коротким временным горизонтом. Но большее количество переменных может повлиять на долгосрочный прогноз. Эти факторы необходимо выявить и, насколько возможно, оценить их влияние.
Иногда они очевидны. Например, при прогнозировании роста продаж солнечных очков, нужно учесть прогноз погоды. В других случая причинно-следственные связи обнаружить сложнее. Поэтому очень трудно ожидать, что больше всего солнечных очков в Америке продается в дождливом Сиэтле. Оказывается, что солнечная погода там так редка, что люди в перерывах между ясными днями просто теряют свои очки и постоянно покупают новые.
Для начала стоит составить «экспертную группу» из людей вашей организации, проработавших там несколько лет. Включите в нее поставщиков и партнеров по каналам распространения и попросите их назвать и ранжировать факторы, влияющие на продажи. Постарайтесь привязать их ответы к факторам, по которым есть накопленная информация (погода, продажи сопутствующих товаров, состояние здоровья населения и пр.). Где необходимо, поищите заменители, которые могут быть подставлены вместо реального фактора – как рост населения может быть заменителем спроса на услуги парикмахерских.
Когда вы выявили причины либо их заменители, снова обратитесь к статистическим методам, таким как регрессивные модели, чтобы проанализировать, в какой мере они являются действительными причинными. Также постарайтесь устранить все дублирующие и избыточные причинные факторы.
Многие эксперты соглашаются, что лучший способ обеспечить наиболее полный прогноз – это сравнение результатов нескольких методик.
5. Чем проще, тем лучше
Как и во многих других случаях, простота в прогнозировании – не порок. Эйнштейн однажды сказал: «нужно все делать настолько просто, насколько возможно, но не проще этого». В прогнозировании точный и достоверный процесс должен быть достаточно сложным, чтобы выявить все значимые причинно-следственные связи, но достаточно простым, чтобы его поняли те, кто на его основе принимают решения. Нет смысла в прогнозе, если те, кому для кого он предназначен, не могут ему доверять или не способны его понять, или объяснить стоящую за ним логику.
Автор: Pat LaPointe
Источник: MarketingNPV, V-ratio