К сожалению, как было верно подмечено еще в древности, в одну реку нельзя войти дважды, и потому даже в рассмотренных выше ситуациях абсолютно достоверных прогнозов быть не может. Это порождается изменениями, происходящими год от года (сезон от сезона) в таких условиях реализации коммерческой, и в частности ценовой, политики фирмы, как:
1) текущее количество конкурирующих фирм и торговых марок;
2) масштабы и дата самого недавнего изменения цен конкурентами;
3) масштабы и эффективность рекламной кампании каждой из конкурирующих марок (фирм);
4) макроэкономическая ситуация в стране.
Существование таких изменений приводит к тому, что текущий рынок в текущем сентябре оказывается не совсем тем же, что рынок, скажем, в сентябре прошлого года.
Мини-кейс 9.1
Например, российский маркетолог, который попытался бы осенью 1996 г. сделать некоторые оценки возможного влияния изменения цены на сбыт определенной марки мониторов для персональных компьютеров, опираясь на данные о продажах в аналогичный период 1995 г., неизбежно столкнулся бы со значительными трудностями. Даже если бы он мог собрать информацию об объемах продаж мониторов различных марок и сопоставить объемы продаж аналогичных по техническим свойствам мониторов с уровнями их цен, то сделать достоверные выводы на будущее он бы все равно не смог.
Дело в том, что (даже если абстрагироваться от разницы в макроэкономической ситуации осени 1995 и 1996 гг.) ситуация на рынке принципиально изменилась вследствие перехода покупателей к новой модели формирования парка своего компьютерного оборудования. Если в 1995 г. и начале 1996 г. преобладали продажи полностью укомплектованных компьютеров, то к осени 1996 г. все более частыми стали обособленные покупки системных блоков и мониторов, т. е. произошла дифференциация рынка. А потому статистика продаж мониторов в 1995 г. оказывается совершенно непригодной для формирования оценок относительно возможного изменения продаж мониторов в 1996 г. при той или иной корректировке их цен.
Даже если фирма предлагает на рынок тот же товар, что в прошлом году, и намечает аналогичные прошлогодним изменения его цен, итогом может оказаться существенно иной масштаб изменения продаж. К тому же на все это накладываются происходящие год от года изменения в характере и масштабах рекламной кампании самой фирмы, уровне развития ее сбытовой сети, методах организации деятельности. И все это приводит к тому, что из общей динамики продаж становится крайне трудно вычленить влияние именно изменений цен.
Помня это, проанализируем теперь три типа аналитических процедур, которыми могут пользоваться маркетологи при оценке чувствительности покупателей к уровням цен определенных товаров (см. табл. 9.1).
Этап 1. Исследование агрегированных данных о продажах, т. е. обработка и анализ сводной информации о динамике продаж товаров определенной марки, полученной либо из собственной отчетности фирмы, либо из баз данных, формируемых специальными службами изучения рынка. Речь идет о тех данных, которые регулярно накапливаются в бухгалтерии фирмы, и поэтому служат наиболее доступным и дешевым источником сведений о продажах тех товаров, которые уже некоторое время предлагаются на рынке. Вместе с тем у такого рода информации имеются существенные недостатки, о которых маркетолог не может забывать.
1. Периодичность поступления информации, так как сбор и обработка данных о продажах осуществляются, как правило, лишь раз в месяц или даже квартал. Некоторое изменение в эту ситуацию вносит лишь появление штрих-кодов и компьютеризованных касс, что в принципе позволяет перейти к ежедневному сбору и анализу данных.
2. Косвенность получаемых данных. Большинство фирм продают свои товары не напрямую конечному покупателю, а через посредников. Но в этом случае статистика продаж фактически представляет собой лишь свод данных об отгрузке товаров торговым посредникам, но не о реальных продажах. Чтобы преодолеть этот недостаток, надо накладывать на статистику отгрузки статистику погашения дебиторской задолженности, что делает задачу формирования информационной базы ценовых расчетов крайне сложной.