市场规模预测模型

2023-03-20 23:25:18 文档大全网 [ 字体：小中大 ] [ 阅读： ]

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市场规模预测模型

在工业品研究中，不能使用一般消费品研究中的U&A模型对消费者接触渗透情况进行测算以获得市场规模数据。那么，我们怎样推估一个公司的产品所进入的市场的整体规模，以对生产目标进行设定呢？这对工业品生产计划、资金计划、市场营销计划等的制定是非常重要的；不断地对市场变化进行预估、测试，分析生命周期，这对订立流通销售计划更是必须的；如果是尚处在开发阶段的新产品的话，市场规模的估计，更可以作为是否进入市场的决定性指标。因此，我们在工业品研究中常常需要进行规模的分析推算。本文根据我们ARC 的经验、尝试，略做一些介绍：

一、ARC 量度市场规模的常见指标销售量：零售商的销售量，可由零售商固定样本调查推测得知。由零售商的固定样本调查，除了整体市场、公司本身及竞争对手的产品销售量外，亦可以推测出市场占有率、商店及经销商的数量或比率等资讯。出货量：关于公司的产品出货量可由公司的内部资料取得。但是，竞争对手公司的出货量，则必须由同业情报等资料进行推测。购买量：用户的购买量，可由用户固定样本调查得知。跟零售商固定样本调查一样，也可以推测出自己公司及竞争对手公司产品的购买量，及市场占有率。此外，从用户固定样本调查也可以得到的购买（家庭）率、购买者（使用者）等重要指标。潜在的市场规模：也就是在目前及未来的某段时间内，特定商品可能的销售量之多少（潜在 + 目前存在）。定义的方法有以下的范围： (1) 最大值：其产业整体的最大可能销售量。 (2) 最小值：有可能购买的估计顾客数。

二、ARC 市场规模的推估方法专家座谈会法：专家座谈会又称为德尔菲法（ Delphi Technique ），是 60 年代初美国兰德公司的专家们为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲目服从多数的缺陷提出的一种定性预测方法。为消除专家成员间的相互影响，ARC 邀请参加的专家一般是互不相识或熟识的，它运用匿名方式反复多次征询意见和进行背靠背的交流，以充分发挥专家们的智慧、知识和经验，最后汇总得出一个能比较反映群体意志的预测结果。时间序列分析法：时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。时间序列法的方法之一是把一个时间序列的数值变动，分解为几个组成部分，ARC 通常分为：（ 1 ）倾向变动，亦称长期趋势变动 T ；（ 2 ）循环变动，亦称周期变动 C ；（ 3 ）季节变动，即每年有规则地反复进行变动 S ；（ 4 ）不规则变动，亦称随机变动 I 等。然后再把这四个组成部分综合在一起，得出预测结果。时间序列预测法是一种重要的预测方法，其预测模型都比较简单，它对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，因此，被ARC 广泛应用。

Logit 模型： Logit 模型是假设事件发生概率服从标准 Logistic 的累积概率分布函数，其基本形式和一般的线性回归形式相同，但因变量（被解释变量） Y 不象线性回

归中所要求的连续变量而且服从正态分布，而是属于二分类（ Dichotomous ）变量，如事件发生与否，是否属于某类范畴等，其模型称为二项 Logit 模型（ Binary Logit Model ）；或为多分类（ Polytomous ）变量，如属于哪一类范畴，定序尺度（如满意、一般、不满意）等，其模型为多项 Logit 模型（ Multinomial Logit Model ）。 Bases Ⅱ Model模型： Bases Ⅱ Model模型由 SAMI/Burke Marketing Research 于 1978 年开发出来的，用来预测新产品销售情况（ New Product Sales volume forecasting ），使用调查的数据作为分析基础。该模型描述了用户对新产品从不知道（ Unaware ）到知道（ Aware ），到试用该产品（ Trail ），最后到重复购买和使用（ Repeat ）的过程。因此，使用该模型预测新产品销售情况的关键在于估计用户由知道该产品到试用该产品的概率和有试用到重复购买和使用的概率。

结合分析（ Conjoint Analysis ）法：市场研究中一个经常遇到的问题是，在所研究的产品或服务中，具有哪些属性的产品最能受到用户的欢迎，哪种类型的用户对产品或服务的哪些属性最感兴趣，即产品或服务的不同属性对用户的重要程度是怎样的？这就是调查公司所谓的结合分析技术，也称联合分析。其中，ARC 最常用的结合分析方法的基本思想是：通过提供给用户以不同的属性水平组合形成的产品，并请用户作出心理判断，按其意愿程度给产品组合打分、排序，然后采用树立分析方法对每个属性水平赋值，是评价结果与用户的给分尽量保持一致，来分析研究用户的选择行为。 ARC通常使用结合分析实现解决以下几个方面问题： 1 ）决定各种属性在用户选择品牌（产品）时的相对重要性； 2 ）估计不同属性水平的市场占有率； 3 ）确定最受欢迎品牌的属性水平组合； 4 ）根据用户对属性水平喜好的相似性，作用户市场分类。