Сегодняшний бизнес-мир находится в постоянном движении, и новинки становятся краеугольным камнем для роста компаний. Они не только укрепляют позиции бренда на рынке, но и привлекают внимание новых клиентов.
Amazon использует машинное обучение для прогнозирования будущего спроса на миллионы продуктов по всему миру за секунды. А размер рынка программного обеспечения для прогнозирования продаж был оценен в 61,15 миллиарда долларов США в 2022 году и, по прогнозам, достигнет 142,97 миллиарда долларов США к 2030 году.
Несмотря на важность новинок, многие компании сталкиваются с трудностями при их запуске. Одна из главных причин — это неточное прогнозирование. Без правильного понимания будущего спроса сложно определить, какие ресурсы будут необходимы для производства и продвижения новинки.
Исследования 2021 года по прогнозированию продаж показывают, что 68% компаний не достигают своего прогноза более чем на 10%.
В нашей компании мы часто сталкиваемся с различными проблемами клиентов, связанными с прогнозированием: от банального отсутствия исторических данных для новых продуктов до быстро меняющейся рыночной среды и непредсказуемости потребительского спроса.
Даже с, казалось бы, банальным понятием «новинка» все не так просто. Определение новинки и продолжительность времени, в течение которого продукт или товар считается новинкой, зависит от контекста и отрасли.
Полемика вокруг того, что именно следует считать новинкой, существует. Некоторые эксперты утверждают, что только совершенно новые и уникальные продукты или услуги могут считаться новинками, в то время как другие считают, что улучшенные или модифицированные версии существующих продуктов также могут относиться к категории новинок.
Например, смартфон с улучшенными характеристиками или обновленным дизайном может рассматриваться как новый продукт? Или это апгрейд той же модели? LinkedIn утверждает, что новыми для компании могут считаться продукты, которые компания никогда раньше не разрабатывала или не продавала, но другие компании могли уже иметь их в своем ассортименте. Вопрос нетривиальный, так как от того, считаем ли мы его новинкой, мы рассчитываем маркетинговые усилия, а уже от этого в том числе — прогноз успеха.
Для более точного прогнозирования мы используем различные методы, включая маркетинговые исследования, анализ данных о конкурентах и трендах рынка, а также экспертные оценки.
- Одним из наиболее распространенных методов прогнозирования является экстраполяция трендов, где аналитики анализируют текущие и прошлые данные для определения возможных будущих трендов. Этот метод часто используется для прогнозирования продаж или роста рынка на основе исторических данных.
- Технологическое дорожное картографирование и регрессионные модели также являются популярными методами прогнозирования. Они позволяют аналитикам учитывать различные переменные, такие как технологические изменения, экономические факторы или изменения в потребительском поведении, чтобы сделать более точные прогнозы. То есть анализ превращается в многофакторную модель.
- Симуляция предоставляет возможность моделировать различные сценарии и определить, какие факторы могут повлиять на успех нового продукта. Этот метод особенно полезен, когда рынок или технология находятся в состоянии быстрых изменений. Этот же метод позволяет определить коэффициенты значимости разных факторов.
- Опросы потребителей или рынка позволяют компаниям получать обратную связь непосредственно от своей целевой аудитории. Здесь мы можем ответить на вопросы о предпочтениях и ожиданиях и соизмерить, насколько наша новинка им отвечает.
- Мозговые штурмы и метод Дельфи или экспертные мнения также могут быть использованы для прогнозирования новинок. Эти методы основаны на сборе мнений экспертов.
- Что касается вычислительных методов прогнозирования, то они включают в себя использование сложных алгоритмов и моделей для анализа больших объемов данных. Именно эти методы сейчас на пике популярности: даже если вы ничего не знаете про рынок прогнозирования, новинки и пр., то вы точно слышали названия направлений вычислительного прогнозирования: нейронные сети, метод опорных векторов, алгоритмы случайного леса или градиентного бустинга, временные ряды или методы кластеризации и др.
В нашей команде собраны специалисты, которые успешно комбинируют разнообразные методы прогнозирования, будь то вычислительные методы, экстраполяция, симуляция или другие подходы. Мы понимаем, как важно для бизнеса быть на шаг впереди и предвидеть тренды рынка. Наш продолжительный опыт позволяет нам создавать точные и эффективные прогнозы, которые могут стать ключом к вашему успеху.
Если вы хотите узнать больше и получить профессиональную консультацию, обращайтесь к нам. А чтобы быть в курсе последних новостей и трендов в области прогнозирования, подписывайтесь на наш Telegram-канал.
Наша цель — помочь вашему бизнесу расти и развиваться, опираясь на точные и актуальные прогнозы.
