Маркетинговые исследования

Предпринимателя, конечно, всегда интересуют со­вершенно естественные вопросы: какая из ценовых моделей темпа сбыта (например, из пяти моделей, рассмотренных выше) больше всего подходит для его конкретного бизнеса и как выбрать из нескольких возможных моделей наилучшую для фирмы при данном состоянии рынка? В дальнейшем мы будем подробно рассматривать вопрос о методике выбора наилучшей модели для конкретного предприятия. И такой выбор среди двупараметрических моделей становится возможным только в том случае, когда минимальный маркетинговый эксперимент проведен не менее чем при трёх различных ценах.

Будем считать, что в нашем распоряжении имеется п > 2 пар численных данных проведенного ценового эксперимента:

Уі , ^кі ;

^У 2 ’ ^Я2 ’ Уз > Я ;

Я

п

Нанесём эти данные в виде п точек, каждая из которых имеет координаты (у ., Я.) (при этом у = 1, 2, 3, . . ., п ), на график, показанный выше на рис. 3.4. В том случае, когда условиям рынка вполне соответствует линейная ценовая модель темпа сбыта (2.1), все экспериментальные точки достаточно хорошо ложатся на одну прямую (например, так, как показано на рис. 2.12).

При этом отсечки этой прямой линии на координатных осях сразу показывают величину параметров ценовой модели Я_£ и у_ь . Если же точки плохо укладываются на прямую линию (см. выше рис. 3.5), мы делаем вывод о непригодности линейной ценовой модели вида (2.1). Здесь мы использовали слова «хорошо» и «плохо». В дальнейшем мы введём опре­делённую численную меру, которая придаст этим пока не очень определённым здесь понятиям достаточно точный смысл.

Представленная здесь простая схема совершенно не годится в прежнем виде для других ценовых моделей (см. формулы (2.3), (2.5), (2.7) и (2.9)), потому что в них связь между темпом сбыта Я и ценой продажи у является нелинейной. Для них график Я(у) не является прямой линией (см. рис. 2.6, 2.8, 2.12 и 2.14). Чтобы иметь возможность и в таких случаях использовать удобство работы с линейной моделью, вы­ражающееся в полной наглядности размещения экспе­риментальных точек на графике (см., например, рис. 3.4), следует попытаться придать выражениям (2.3), (2.5), (2.7) и (2.9) такой вид, который бы формально отражал линейную связь между некоторыми величинами, одна из которых зависит только от темпа сбыта Я, а вторая — только от цены у.

Отметим, что вся методика линейного регрессионно­корреляционного анализа может быть с успехом использована только в том случае, если нам удастся исследуемым зависимостям придать вид формально линейных соотношений (см. ниже).

Напомним, что линейной функцией М(г) называется функция вида (см. 3.14)

М = а + Ь г ,

где а и Ь - произвольные числа (они являются параметрами функции (3.14); могут иметь любой знак и быть нулём), а величина г может принимать любые значения от минус до плюс бесконечности.

Теперь проделаем некоторые простые операции над формулами (2.3), (2.5), (2.7) и (2.9) с целью представить все ранее рассмотренные ценовые модели в виде формально

линейных зависимостей (по типу (3.14)) между удобными для графических построений величинами. Для начала выберем и зафиксируем единицы измерения. Например, один доллар и один день. После этого будем обращаться со всеми величинами, входящими в ценовые модели (2.1), (2.3), (2.5), (2.7) и (2.9), как с безразмерными величинами, и только в самом конце припишем результирующим величинам их совершенно очевидные размерности. В итоге приходим к нижепри­веденным выражениям.

1). Линейная модель

Представим формулу (2.1) в таком виде:

Я(у) = Я_ь — (Я_£/ у_ь) х (у) . (у < у₁) (3.28)

Детальное сравнение этого выражения с формулой (3.14) показывает, что в данном случае роль линейной функции М играет величина Я(у) , роль параметра а - величина Я_£ , роль параметра Ь - комбинация (-Я_ь/ у_£), роль независимой переменной (аргумента) г - величина у .

 

« Содержание

» следующая страница »
1  ... 31 32 33 34 35 3637 38 39 40 41  ... 113