Маркетинговые исследования

^Я1^-Я 2

Эти формулы совпадают с полученными ранее вы­ражениями (3.3) и (3.4). Точно так же могут быть проверены и рабочие формулы расчёта рыночных параметров и для других ценовых моделей.

3.5.    ВЫБОР НАИЛУЧШЕЙ ЦЕНОВОЙ МОДЕЛИ

До сих пор мы обрабатывали экспериментальные данные по пяти различным ценовым моделям. Один раз, в Разделе - 3.2.1, мы уже ставили вопрос о применимости 90 линейной ценовой модели. Поставим теперь вопрос не­сколько шире: как из пяти рассмотренных нами ценовых моделей выбрать наилучшую для нашей фирмы? Пра­вильное решение этого вопроса является одним из основных инструментов оптимизации коммерческой деятельности фирмы.

Представим здесь несколько возможных процедур выбора ценовой модели, наилучшей для конкретной фирмы.

Будем считать, что в нашем распоряжении находятся данные п маркетинговых экспериментов (п > 2) . Если п = 2 , у нас нет возможности ни выбрать наилучшую модель из нескольких, ни проверить применимость какой-либо одной принятой к рассмотрению модели. Мы можем лишь для отдельной двупараметрической модели, принятой для работы исключительно из интуитивных соображений, рассчитать два маркетинговых параметра, входящих в формулу для темпа сбыта. При п > 2 ситуация меняется к лучшему - появляется весьма привлекательная возможность выбрать из нескольких ценовых моделей темпа сбыта самую подходящую, наилучшим образом отражающую ситуацию на рынке.

Итак, мы считаем, что предприниматель провёл п ценовых экспериментов (п > 2) и получил п пар данных:

^у, ^яі⁾ , ⁽у₂, ^Я2⁾, ..., ⁽у_п, Ю .

К непосредственному рассмотрению ниже привлекаются пять рассмотренных ранее двупараметрических ценовых моделей. Из них и будем выбирать.

Рассмотрим здесь три варианта выбора наилучшей ценовой модели на основании данных маркетингового эксперимента.

3.5.1.   Способ, основанный на сравнении оценочных чисел В этом варианте первым этапом выбора наилучшей из предложенных пяти моделей является простейший расчёт маркетинговых параметров, входящих во все рассматри­ваемые модели. Проведём эти расчёты по несложной схеме, развитой в Разделе 3.2. Для расчёта параметров выберем из всех п экспериментальных точек, если их больше двух, две

достаточно удалённые точки (например, крайние) и будем считать их первой и второй рабочими точками. Далее расчёт проводится по формулам (3.3) - (3.13). Будем считать эту часть программы выполненной и маркетинговые параметры для всех моделей известными. Составим с помощью этих параметров и с помощью экспериментальных данных (3.54) пять следующих комбинаций (оценочных чисел, или оценочных показателей):

Ж, = (Я_ь /п) £ (1/Я_к )(1 - Ук /У_Ь)^,

к=1

= (Я_н /п) £ (1/Я_к )(У / Ук -1),

к=1

ъ = (£» £ (1/ ЯкУк^л),

к=1

Ъ _г =(Я_у /п )£ (1/Як ) ехр(-У к /V) ,

к=1

ж.      = (Я. /п) £ (1/ Як ^1 - Ук²/у.² .

к=1

Какая из приведенных пяти величин окажется после соответствующего численного расчёта ближе к единице, та и укажет наиболее подходящую ценовую модель.

Если ближе всех к единице величина (3.55), наилучшей ценовой моделью является линейная.

Если ближе всех к единице величина (3.56), наилучшей ценовой моделью является гиперболическая.

Если ближе всех к единице величина (3.57), наилучшей ценовой моделью является изоэластичная.

Если ближе всех к единице величина (3.58), наилучшей ценовой моделью является экспоненциальная.

Если ближе всех к единице величина (3.59), наилучшей ценовой моделью является эллиптическая.

3.5.2.    Способ, основанный на сравнении коэффициентов корреляции

В этом случае проводится регрессионно-корреляционный анализ экспериментальных данных. Они обрабатываются по различным ценовым моделям, допускающим линеаризацию (например, по исследованным выше пяти моделям), и для каждой моделирассчитывается коэффициенткорреляции. Какая из моделей покажет более высокую корреляцию (наибольший коэффициент корреляции), ту и следует признать наилучшей.

 

« Содержание

» следующая страница »
1  ... 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45  ... 113