Но чем дольше продолжается процесс сбора базы данных о прошлых продажах, тем менее надежной основой для выводов о будущем она становится из-за возрастающей возможности того, что на динамику объемов покупок большее влияние станут оказывать факторы иные, чем цены (см. мини-кейс 9.1). И тогда исследователь рискует попасться в известную ловушку: чем больше времени необходимо для сбора данных, тем больше параметров исследуемой ситуации изменяется, а это требует сбора дополнительных данных. В результате процесс формирования надежной базы для расчетов становится бесконечным.
3. Агрегированность данных, т. е. сводный (а потому как бы усредненный) характер получаемой информации. Это особенно существенно для средних и крупных фирм, которые ведут продажу своих товаров в регионах или через торговых посредников (особенно если последние обладают правом варьировать цены конечных продаж в достаточно большом диапазоне). В результате в один и тот же период времени на рынке могут существовать достаточно различающиеся уровни цен на один и тот же товар и соответствующие им объемы покупок. Например, в сентябре 1996 г. в Москве монитор фирмы Samsung марки 17 Sync Master GLsi можно было приобрести по цене и 825, и 920 долл.[15]. Таким образом, разница в цене составляла более 11 %, что, естественно, сказывалось на объемах продаж отдельными фирмами. Но при использовании агрегированных данных аналитик вынужден был бы оперировать лить средневзвешенной ценой продаж этих мониторов в Москве (на уровне, скажем, 860 долл.). А значит, выводы, которые бы он сделал на этой основе, могли быть столь же близки к реальному отношению покупателей к ценам на мониторы Samsung, как оценка здоровья пациентов больницы, сделанная на основании информации о средней температуре всех пациентов.
Поэтому информационная ценность агрегированных данных всегда ниже, чем индивидуальных рядов, характеризующих продажи данного товара в одном конкретном магазине.
Особенно дезориентирующим может быть использование агрегированных данных при оценке чувствительности к ценам тех покупателей, которые приобретают продукцию промышленного назначения. Здесь на формирование рыночной ситуации накладывается еще один, весьма мощный фактор производности спроса, который связан с тем, что спрос на такую продукцию прямо определяется спросом на конечные изделия, для изготовления которых она приобретается.
И если изготовители промежуточной продукции начинают делать выводы о чувствительности покупателей к тем или иным элементам своей маркетинговой политики на основании лишь собственных данных о прошлых продажах, ценах, затратах на рекламу и т. п., они рискуют прийти к ошибочным выводам. Причиной окажется неучет данных о динамике продаж на рынках следующего уровня, которые неспециализированной фирме собрать крайне трудно.
Вышесказанное не следует понимать как рекомендацию вообще не пользоваться агрегированными данными о продажах при оценке чувствительности покупателей к ценам. Такой анализ может быть полезен как источник дополнительной информации. Важно лить помнить описанные выше его слабости и не позволять экономико-статистическим расчетам (внешне вполне строгим) стать единственной основой принятия маркетинговых решений.
Этап 2. Изучение панельных данных, т. е. информации о динамике покупок специальным образом отобранной группы покупателей (покупательской панели).
Для некоторых типов товаров изучение рынка, и в частности чувствительности покупателей к ценам, может быть проведено на куда более надежной основе по итогам постоянного обследования репрезентативной группы покупателей. Размер такой панели может варьироваться в достаточно большом диапазоне, доходя иногда до нескольких тысяч семей (к этому близка, скажем, панель, с помощью которой Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации изучает закономерности формирования семейных бюджетов граждан страны). Все семьи, включенные в панель, за определенную плату ведут ежедневный учет всех своих покупок (с указанием марки и цены приобретаемых товаров и объема покупки). Затем с определенной периодичностью (например, еженедельно или два раза в месяц) такие данные агрегируются и направляются для изучения.
При корректном формировании панели и хорошо организованном сборе и обработке получаемой с ее помощью информации она становится источником данных, обладающих рядом существенных достоинств.