4.1 Analiza informaţiilor din cercetările de marketing Pentru analiza informaţiilor rezultate din cercetările de marketing,

cercetătorii au la dispoziţie o varietate de metode de analiză, care pot fi grupate după diferite criterii.

Analiza informaţiilor presupune conversia unor serii de observaţii în generalizări despre variabile precum şi/sau relaţiile existente între variabile. În esenţă, analiza informaţiilor furnizează răspunsuri la întrebări pe care le putem formula referitor la o serie de date, întrebări cum ar fi:

- Care este tendinţa centrală a variabilelor analizate? - Cum poate fi caracterizată variaţia fenomenului cercetat? - Ce relaţii există între variabilele considerate şi cât de puternice

sunt? În principal, obiectivele analizei informaţiilor sunt: determinarea

tendinţei centrale a fenomenului studiat, identificarea variabilelor şi a asocierii dintre acestea, caracterizarea variaţiei şi a repartiţiei acestora, efectuarea de previziuni, determinarea legăturilor de cauzalitate dintre variabile etc.1

Până la utilizarea calculatoarelor electronice cele mai uzuale metode de analiză a informaţiilor erau preponderent metodele care studiau relaţia existentă între două variabile, metode bivariate, apoi s-au utilizat pe scară

1 C. Florescu, V. Balaure, St. Boboc, I. Cătoiu, V. Olteanu, N. Al Pop - MARKETING,

Bucureşti, Editura Marketer - Grup Academic de Marketing şi Management, 1992, p.136

PREVIZIONAREA ŞI ANALIZA

INFORMAŢIILOR ÎN MARKETING

largă metodele de analiză multivariată. Alegerea uneia sau alteia din metode presupune cunoaşterea naturii variabilelor supuse analizei.

4.1.1 Determinarea tendinţei centrale Pentru identificare tendinţei centrale a fenomenului se are în vedere

tipul de scală cu ajutorul căruia s-au obţinut informaţiile supuse analizei. Astfel, dacă s-a utilizat scala nominală, pentru caracterizarea

tendinţei centrale se va calcula grupul modal. Variabilitatea unui fenomen este explicată de complexul dinamic de

influenţe, care îl generează şi care face ca de fiecare dată să se producă o manifestare aparte, un element distinct al colectivităţii. Deseori se pune problema de a evidenţia ceea ce este tipic, de a găsi o valoare capabilă să informeze asupra întregii colectivităţi. Din punct de vedere statistico-matematic, o asemenea valoare este un nivel separat, un nivel abstract în jurul căruia să se concentreze toate variantele reale ale colectivităţii formate din manifestările fenomenului cercetat. O astfel de valoare se numeşte medie. O formă particulară a mărimilor medii o constituie mediana şi grupul modal.

Grupul modal este reprezentat de varianta care prezintă frecvenţa maximă în seria de date considerată:

grupul modal = max ( fi ), unde fi este frecvenţa elementului i din

serie. Dacă la obţinerea informaţiilor de marketing s-a utilizat o scală de

tip ordinal, atunci pentru evidenţierea tendinţei centrale se impune calcularea medianei.

Mediana este varianta care ocupă locul central într-o serie aranjată în ordinea crescătoare (descrescătoare) a termenilor săi.

Pentru datele obţinute cu ajutorul unei scale interval, determinarea tendinţei centrale a seriei se realizează cu ajutorul mediei aritmetice. Media aritmetică este acel nivel al caracteristicii care, dacă înlocuieşte fiecare variantă observată, nu schimbă nivelul totalizator al acesteia.2

nx

x i=

unde: x = media aritmetică; xi = valoarea i a seriei de date; n = numărul de valori al seriei.

2 T. Baron, M. Korka, E. Pecican, M. Stănescu - Statistică, Bucureşti, Editura Didactică şi

Pedagogică, 1981, p. 43-44

Atunci când variante ale caracteristicii se înregistrează de mai multe ori, având deci de a face cu o serie de distribuţie, media aritmetică simplă este înlocuită cu media aritmetică ponderată. Dacă fiecare variantă xi a caracteristicii are o anumită frecvenţă de apariţie fi în colectivitate, atunci în locul sumei simple se preferă agregatul ∑ ii fx care se stabileşte mult mai repede. Media aritmetică ponderată este obţinută pe baza relaţiei:

∑∑=

i

ii

ffx

x

Dacă datele au fost colectate folosindu-se o scală de tip proporţional,

atunci se impune, pentru determinarea tendinţei centrale, calcularea mediei geometrice.

Media geometrică este acea valoare xg care, înlocuind fiecare variantă a caracteristicii, nu modifică nivelul produsului lor.

n21g xxx

nxK⊕

=

Media geometrică ponderată se întâlneşte mai rar în analiza

fenomenelor social-economice. Media geometrică este mai puţin sensibilă la valorile extreme decât la celelalte tipuri de medie, ceea ce permite şi aprecierea că este cea mai exactă mărime medie.

4.1.2 Testarea semnificaţiei statistice a diferenţelor dintre grupuri Testarea semnificaţiei statistice a diferenţelor dintre grupuri

reprezintă o modalitate de a evidenţia existenţa unor diferenţe semnificative dintre două sau mai multe grupuri considerate în analiză.

Între scalele neparametrice, scala nominală este cea mai des utilizată în cercetările de marketing, de aceea pentru testarea gradului de semnificaţie a diferenţelor dintre grupuri vom utiliza testul neparametric Hi-pătrat (ξ2).

În aplicarea testului Hi-pătrat se porneşte de la formularea ipotezei nule Ho, respectiv acea ipoteză conform căreia apreciem că nu există nici o diferenţă semnificativă între grupurile considerate. Apoi se calculează valoarea lui ξ2

c cu ajutorul formulei următoare: ( )

∑∑= =

−=ξ

n

1i

k

1j ij

ijij2c A

AO

unde: r şi k - numărul de rânduri şi, respectiv, de coloane ale tabloului de contingenţă;

Oij - frecvenţele rândului i şi ale coloanei j, care rezultă din observare; Aij - frecvenţele rândului i şi ale coloanei j, care se aşteaptă să rezulte

conform ipotezei nule. Valorile rezultate prin utilizarea formulei au o repartiţie de

eşantionare, care poate fi aproximată de o repartiţie ξ2 cu ( r-1)(k-1) grade de libertate.

Se compară valoarea teoretică a lui ξ2t cu valoarea calculată a lui ξ2

c şi:

- dacă ξ2c f ξ2

t atunci ipoteza nulă se respinge; - dacă ξ2

c < ξ2t atunci se acceptă ipoteza nulă.

Este esenţial de reţinut că testul hi-pătrat nu poate fi aplicat cu

succes decât dacă frecvenţele Aij, care se aşteaptă să rezulte din observare, nu trebuie să aibă valori prea mici (fi f 5), iar efectivul colectivităţii cercetate să fie de cel puţin 40 de subiecţi.

Pentru măsurarea gradului de asociere între variabilele unui tabel de contingenţă se poate utiliza coeficientul de contingenţă C, care se calculează după formula:

NC 2

c

2c

+ξξ

=

Coeficientul de contingenţă ia valori în intervalul (0,1) şi cu cât se

apropie valoarea calculată a lui C de 1, spunem că asocierea dintre cele două variabile este tot mai puternică.

Dacă datele rezultate din cercetare au fost obţinute cu scale de tip ordinal, atunci se poate testa semnificaţia statistică folosindu-se testul U (Mann-Whitney), iar măsurarea corelaţiei dintre variabile va fi realizată calculând coeficientul de corelaţie a rangurilor. Aplicarea testului U presupune următorii paşi:

a) formularea ipotezei nule; b) determinarea scorului obţinut de fiecare din cele două mărci; c) determinarea rangului în ordinea preferinţei; d) calcularea valorii testului U; e) efectuarea comparaţiei între valoarea calculată şi valoarea tabelată

a testului U.

Formula pentru calcularea testului U este:

( )2

R1nnnnU 11121 −++=

sau ( )2

R1nnnnU 22221 −++=

unde n1, n2 reprezintă mărimea grupului 1 şi respectiv 2 considerate;

R1,R2 = suma rangurilor atribuite grupurilor 1 şi 2 Pentru eşantioane reduse, valoarea critică a lui U pentru un anumit •

este dată în tabele şi această valoare teoretică se compară cu valoarea calculată urmând a se accepta sau a se respinge ipoteza nulă.

Pentru eşantioane cu volum mai mare, se calculează valoarea testului Z şi comparată apoi cu valoarea standard a lui Z din tabelele distribuţiei normale, caz în care se acceptă sau se respinge ipoteza nulă.

( )( )( )12

1nnnn2nnU

Z2121

21

++

−=

Testul t reprezintă o metodă statistică utilă pentru testarea

semnificaţiei legăturilor între variabile, atunci când s-a folosit o scală de tip interval sau proporţională pentru obţinerea informaţiilor de marketing.

Dacă mărimea singurului eşantion considerat este n < 30, atunci valoarea calculată a testului t este obţinută în urma parcurgerii etapelor următoare:

descrierea ipotezei nule: Ho: Valoarea factorului M[ 50 specificarea nivelului erorii de eşantionare acceptat: pentru α = 0,05, pentru care t pentru 19 grade de libertate este = 1,73.

calcularea erorii standard estimate: ρ = s

unde: s - reprezintă deviaţia standard, iar n - reprezintă mărimea eşantionului studiat

Formula deviaţiei standard este:

( )1n

xxS

n

1i

2i

−

−=∑=

se calculează valoarea critică

valoare critică = M + 1,73 (ρ) valoarea calculată a testului t este dată de formula:

ρ

−=

xMt

Testul Fisher (testul probabilităţii exacte) constituie o a doua

posibilitate de a analiza diferenţele semnificative dintre variabile analizate. În mod asemănător cu aplicarea celorlalte teste şi în acest caz se

impune, de la început, formularea ipotezei nule Ho ce urmează a fi testată. Apoi se determină suma abaterilor pătratice pe total

2

N

2ijT ..TxSS −= ∑∑

unde xij sunt valorile înregistrate în tabelul de contingenţă, T.. reprezintă suma tuturor valorilor cumulate ale celei de a doua variabile din tabelul de contingenţă alăturat.

V1 V2 a2 b2 … n Total

a1 x11 x12 … x1n T1. b1 x21 x22 … x2n T2. … … … … … … R xr1 xr2 …. xrn Tr. Total T.1 T.2 … T.n T..

Următorul pas presupune calcularea sumei abaterilor pătratelor între

grupuri (SSA), care exprimă influenţa variabilei V2, conform formulei:

n..TnTSS

2

N

2A −⋅= ∑

Se determină imediat şi suma abaterilor în cadrul grupurilor, ştiind că SST = SSA + SSw, de unde SSw = SST – SSA.

Valoarea calculată, pentru r – 1 grade de libertate de la numărător şi N – r grade de libertate de la numitor, se determină cu formula:

rNSS

:1r

SSrN,F WA1r −−

=−−

Dacă această valoare este mai mare decât valoarea teoretică a lui F

(aceasta se ia din tabele statistice), pentru un anumit nivel de semnificaţie, ipoteza nulă nu va fi acceptată.

4.1.3 Măsurarea corelaţiei dintre variabilele analizate Măsurarea corelaţiei dintre variabilele analizate este posibilă datorită

unui arsenal de metode puse la dispoziţie de statistică. Astfel, dacă pentru analiza neparametrică, realizată cu testul Hi-pătrat se foloseşte cu succes coeficientul de corelaţie C, în cazul celorlalte tipuri de date (obţinute cu alte tipuri de scale, altele decât scala nominală) se folosesc alţi coeficienţi a căror aplicare şi interpretare o vom descrie în cele ce urmează.

Coeficientul de corelaţie statistică permite evidenţa existenţei unei

legături între două variabile x şi y considerate. Formula de calcul a coeficientului de corelaţie statistică este următoarea:

( )( ) ( )( )∑ ∑∑ ∑∑ ∑ ∑

−⋅−

−=

2222 yynxxn

yxxynr

Coeficientul de corelaţie ia valori între +1 şi -1, semnul lui arătând

direcţia legăturii dintre variabile (legătură directă sau inversă). Cu cât coeficientul de corelaţie are valori mai apropiate de +1 sau -1, cu atât legătura dintre caracteristici este mai puternică şi, dimpotrivă, cu cât valoarea sa se apropie mai mult de zero se poate trage concluzia că legătura este slabă sau lipseşte.

Coeficientul de corelaţie a rangurilor ( Spearman)

( )1nnd6

1r2

s −−= ∑

unde: d = diferenţa dintre rangurile atribuite în cazul fiecărei variabile;

n = numărul de elemente ierarhizate (care au primit un rang). Coeficientul Spearman ia valori cuprinse în intervalul (0, 1) iar cu

cât se apropie de valoare 1 spunem că intensitatea corelaţiei dintre cele două variabile considerate este mai puternică.

Coeficientul de corelaţie a rangurilor (Kendall)

( )1nn21

krS−

=

unde S = suma algebrică între numărul de ranguri ½ n (n-1)

superioare fiecărui rang şi numărul de ranguri inferioare fiecărui rang, calculate numai pentru caracteristica rezultativă condiţionată de caracteristica factorială.

Coeficientul Kendall variază în intervalul -1 şi +1, aşadar permite atât precizarea intensităţii legăturii, cât şi direcţia acesteia.

4.1.4 Coeficientul de elasticitate utilizat în cunoaşterea cererii Prin elasticitate se înţelege flexibilitatea sau sensibilitatea unui

fenomen efect la variaţia unui fenomen cauză. Această dependenţă este caracterizată prin prisma modificării relative, elasticitatea fiind exprimată prin raportul în care se află modificarea relativă a unei variabile faţă de modificarea relativă a unei alte variabile.

Coeficientul de elasticitate a fost utilizat iniţial în studiul teoretic al cererii de consum. În prezent, coeficientul de elasticitate îşi găseşte largi posibilităţi de aplicare şi în alte sectoare ale activităţii economice.

Coeficientul de elasticitate (E) se poate calcula astfel:

00 xx:

yyE ∆∆

=

în care: x0,y0 reprezintă nivelul înregistrat în perioada de bază atât de

variabila explicată şi cât de cea explicativă. ∆ x = modificarea variabilei explicative în intervalul de timp

considerat; ∆ y = modificarea variabilei explicate în intervalul de timp

considerat. În cazul cererii de consum, în mod curent, se folosesc doi factori

pentru explicarea variaţiei cererii, şi anume preţul produselor şi veniturile populaţiei.

Coeficientul de elasticitate este o mărime relativă cu un domeniu de

variaţie teoretic nelimitat. În figura de mai jos, sunt prezentate trei situaţii limită privind elasticitatea cererii unui produs în raport cu preţul:

- situaţia în care la orice modificare a preţului, cererea, sub raport cantitativ, rămâne aceeaşi - cerere total inelastică, insensibilă la modificarea factorului (a);

- situaţia opusă în care cererea se modifică nelimitat indiferent de nivelul preţului (b) ;

- situaţia de proporţionalitate în ceea ce priveşte reacţia efectului la modificarea factorului (c).

În funcţie de mărimea coeficientului de elasticitate, cererea

populaţiei pentru diversele produse poate fi calificată drept: elastică, atunci când E > 1 inelastică, atunci când E < 1 de elasticitate unitară, când E = 1

Factorul în raport cu care apreciem gradul de sensibilitate al cererii

poate reprezenta: venitul, preţul, preţul unui înlocuitor, oferta, cheltuielile cu promovarea vânzărilor, desfacerile totale, mărimea populaţiei, etc.

În raport cu venitul, cererea este inelastică la produsele de uz curent (alimentare şi nealimentare) şi se prezintă ca elastică sau chiar foarte elastică la produsele de uz îndelungat, produse de lux, servicii.

În raport cu preţul, cererea prezintă, de regulă, o elasticitate cu semnul minus întrucât dependenţa este inversă.

Elasticitatea este unitară (E = 1), atunci când modificarea cererii este proporţională cu modificarea venitului (sau a preţului). De exemplu, creşte venitul cu 10%, iar cererea de îmbrăcăminte creşte tot cu 10%.

Analiza elasticităţii cererii poate fi făcută pe baza datelor expuse în serii cronologice. Coeficientul de elasticitate, fiind o mărime comparabilă, face posibilă analiza evoluţiei sale în dinamică, precum şi pe produse sau grupe de produse.

4.2 Previziuni de marketing Trei etape sunt critice în elaborarea unor bune previziuni. Prima

priveşte determinarea variabilei, care afectează nivelul celei care urmează a fi previzionată, a doua este deciderea asupra metodei de previziune ce va fi utilizată, iar a treia priveşte alegerea modelului specific de previziune în cadrul metodei respective.

Previziunea este o parte necesară a procesului decizional. O alegere între variantele decizionale înseamnă cunoaşterea efectelor fiecărei variante în viitor. Nu pot fi evitate previziunile atât timp cât nu se poate evita adoptarea unor decizii.

Previziunea vânzărilor atât pentru produsele actuale cât şi pentru produsele potenţiale, parte integrantă a majorităţii deciziilor de marketing, este de obicei responsabilitatea compartimentului de marketing. Un studiu al Asociaţiei Americane de Marketing arată că peste 51% din activitatea compartimentelor de marketing constă în elaborarea de previziuni pe termen scurt şi 49% constă în previziuni pe termen lung.

Pentru a fi o previziune trebuie să furnizeze un anumit nivel de precizie pentru un anumit orizont de timp. În general, previziunile pe termen scurt sunt mult mai precise decât cele pe termen lung.

Previziunea consolidează legătura agenţilor economici cu mediul lor economic şi social, în care acţionează şi crează condiţiile pentru integrarea organică a acestora în mediul respectiv.

Determinarea corectă a bazelor rezolvării unei probleme de marketing se sprijină pe previziunea schimbării factorilor ambientali de care depind vânzările, de unde vine necesitatea prognozelor de diferite tipuri: economice, tehnice, politice, demografice, etc. Problema de a şti ce să prevezi în marketing este de o mare importanţă pentru cercetarea de marketing.3

3 P. E. Green, D. S. Tull - Recherche et decision en marketing, Presse Universitaires de

Grenoble, 1974, p. 310

Pentru o mai bună înţelegere a problematicii previziunilor de marketing se impune necesitatea diferenţierii conceptelor: proiecţie, predicţie şi prognoze sau previziuni.

Proiecţiile sunt elaborate prin extinderea unei serii de cifre în viitor numai pe baza analizelor şi datelor istorice, luând în considerare nivelul vânzărilor şi timpul.

Predicţiile sunt derivate din aplicarea unor modele mai largi prin care variaţiile nivelurilor vânzărilor din trecut sunt legate de modificările altor variabile, necontrolabile sau controlabile de către firmă. Factorii necontrolabili sunt cei asupra cărora firma nu poate exercita nici o influenţă, sau exercită o influenţă extrem de redusă: tendinţe demografice, economice interne şi internaţionale, forţele culturale, sociologice şi psihologice. Factorii controlabili exprimă acţiunile proprii ale firmei, de exemplu: resursele interne, producţia, personalul, eforturile ei de promovare, reputaţia produselor şi serviciilor firmei şi diverse elemente pe care firma le poate angaja în timp.

Prognoza (previziunea) este reunirea proiecţiilor şi predicţiilor exprimate prin procedee statistice pe baza datelor istorice, cu experienţa şi cunoştinţele specialiştilor în probleme de marketing privind condiţiile viitoare posibile ale pieţei. Prognoza operează în procesul de alegere între direcţiile alternative de acţiune.

4.2.1 Clasificarea previziunilor de marketing a) Din punct de vedere al obiectului previziunii se identifică:

previziunea cererii şi previziunea vânzărilor, cele două categorii aflându-se într-o strânsă interdependenţă.

Estimări de bază ale cererii sunt prezentate în tabelul următor.

Tipuri de previziuni ale cererii Tabelul 1

Tipul de previziune Explicarea fiecărui tip de estimare a cererii Potenţialul pieţei Maximum vânzărilor fiecărui produs sau linie de produs

la care toate firmele împreună se aşteaptă într-o perioadă specifică în cadrul planurilor de marketing respective

Previziunea de marketing O previziune a vânzării unui produs sau linie de produse la care toate firmele se aşteaptă într-o perioadă de timp ca urmare a planului de marketing.

Potenţialul vânzărilor Maximum vânzărilor produsului sau liniei de produse la o firmă într-o perioadă specifică de timp

Previziunea vânzărilor O estimare a vânzărilor produselor sau liniei de produse, pe care o firmă le realizează într-o perioadă de timp specifică ca urmare a planului de marketing

Cercetătorul de marketing poate dori să previzioneze mărimea unei pieţe potenţiale pentru produsele firmei sale, cât de mult din această piaţă totală poate fi ocupat de produsele firmei şi cât de mult îşi doreşte să vândă, dat fiind planul de marketing după care se coordonează.

După cum s-a remarcat previziunea cererii şi cea a vânzărilor nu pot fi demarcate ca două noţiuni sau activităţi de sine stătătoare, ci ele sunt interdependente, previziunea vânzărilor constituind chiar un tip de previziune a cererii.

Previziunile privind vânzările constituie un instrument major al conducerii de marketing şi sunt folosite pentru elaborarea deciziilor în programarea producţiei şi a stocurilor de produse finite, de materii prime, în stabilirea desfacerilor, calcularea preţurilor, dezvoltarea sau restrângerea unor capacităţi de producţie, adaptarea măsurilor organizatorice şi de personal adecvate, programarea activităţilor de cercetare-dezvoltare etc.

Previziunea vânzărilor poate fi segmentată în mai multe etape: determinarea scopurilor, împărţirea produselor firmei în categorii omogene, identificarea factorilor ce afectează vânzările fiecărui produs şi a importanţei acestor factori, alegerea unei metode de previziune adecvată, alegerea tuturor datelor disponibile şi analiza lor, verificarea, reverificarea şi interpretarea prognozelor rezultate, elaborarea unor ipoteze consistente asupra factorilor ce nu pot fi măsuraţi, transformarea concluziilor şi ipotezelor în previziuni specifice de vânzare, utilizarea previziunilor pentru elaborarea strategiilor de marketing, urmărirea realizării previziunii, analiza cheltuielilor şi revizuirea periodică a predicţiei şi eliminarea pe viitor a cauzelor care au dus la erori însemnate.

b) Previziunile de marketing se pot clasifica şi în funcţie de perioada acoperită de previziune (orizontul de previziune), ce depinde de scopul previziunii. În tabelul următor sunt descrise categorii de previziuni în funcţie de orizontul de previziune vizat după cum urmează:

Previziunile pe termen scurt sunt mai puţin influenţate de schimbările mediului decât cele pe termen lung, iar realizarea acestora necesită o precizie mai mare.

Tipuri de previziuni în funcţie de orizontul de previziune vizat Tabelul 2

Nr crt

Previziune Orizont de previziune

Factori care determină orizontul de previziune

Utilizări

1. Previziuni pe termen foarte scurt

1-6 luni Ciclurile de producţie şi de marketing de la comanda materialelor la distribuirea produselor finite la consumatori (clienţi) şi încasarea c/v acestora

Planificarea cumpărărilor, producţie, organizarea muncii, capitalul alocat

2. Previziuni pe termen scurt

1, 2 ani, deseori detaliat pe trimestre sau luni

Anul fiscal al companiei, fluctuaţii sezoniere ale mediului de afaceri

Programe de marketing, planificarea resurselor umane, etc.

3. Previziune pe termen mediu

3-5 ani Lungimea ciclului de producţie, timpul necesar pentru a aduce noi facilităţi în producţie, pentru a angaja şi pregăti muncitori, pentru a aduce noi produse în stadiul comercial

Planificarea strategiei de marketing, evoluţia personalului angajat, evoluţia producţiei şi a pieţei, programe de cercetare şi de achiziţii

4. Previziune pe termen lung

5-15 ani Viaţa economică a majorităţii echipamentelor, ciclurile de viaţă ale produsului (din faza de noutate până la maturitate)

Evoluţia obiectivelor companiei

5. Previziune pe termen foarte lung

15-30 ani Existenţa depozitelor minerale, petrol şi rezerve gazoase, terenuri forestiere posedate de companie şi timpul necesar pentru schimbări radicale, tehnologice şi economice

Stabilirea obiectivelor globale ale companiei, planificarea surselor majore de materii prime, evoluţia politicilor de cumpărare.

c) Depinzând de cum este organizată compania şi de felurile în care ea vizează piaţa, previziunea poate fi împărţită din punct de vedere geografic (în regiuni de vânzare sau teritorii ale vânzărilor), din punct de vedere al tipului de piaţă (de consum, instituţională sau industrială).

d) Deoarece este imposibil să se prevadă toate condiţiile ce vor afecta vânzările reale viitoare, multe companii pregătesc mai multe previziuni: optimistă, probabilă şi pesimistă. Previziunea optimistă (the high forecast) este o estimare a vânzărilor posibile, dacă totul merge bine. Previziunea probabilă (the medium forecast) este nivelul cel mai probabil, posibil estimat de vânzător. Previziunea pesimistă (the low forecast) este nivelul vânzărilor ce poate fi realizat doar în circumstanţele negative.4

e) Din punct de vedere al ariei de cuprindere, previziunile se pot împărţi în două categorii: macroeconomice şi microeconomice.

Previziunile macroeconomice sunt foarte cuprinzătoare incluzând

mai mult decât mediul direct al firmei. O previziune macroeconomică poate ajuta la identificarea unor noi oportunităţi de creştere care pot fi scăpate din vedere, dacă previziunea este realizată dintr-o perspectivă mai îngustă.

Se pot identifica patru tipuri de previziuni macroeconomice, trecând de la foarte cuprinzător la specific:

- previziunile la nivel mondial - se referă la activităţile desfăşurate pe piaţa mondială, cea mai largă piaţă. Ele reprezintă un instrument valoros pentru planificarea strategică pe termen lung, pentru identificarea situaţiilor de creştere pe termen lung. Aceste previziuni sunt realizate de Naţiunile Unite, de diverse ţări, grupuri de comerţ, corporaţii multinaţionale.

- previziunile la nivel regional - pe zone de comerţ (Europa, Nordul Africii, Sudul Americii) - După estimările Comisiei Comunităţii Europene, programul ambiţios de unificare economică a Europei va duce la o piaţă cu 320 milioane de consumatori, ceea ce ar determina creşterea cu circa 5% a nivelului de trai în comunitatea europeană.5

- previziunile economiei naţionale realizate de diferite bănci, grupuri industriale, ministere, universităţi.

- previziunea în domeniul industriei.

4 Victor P. Buell- Marketing - Management Strategic Planning Approch, Amherst,

University of Massachusetts, 1982, p.150 5 X-e plan 1989-1992 La France - L’Europe 1989 - Le Secretariat d’etat en Plan, p.90

Previziuni microeconomice - în timp ce previziunile macroeconomice ne descoperă mediul viitor de operare al firmei, cele microeconomice lucrează direct cu propriile vânzări ale firmei.

Se pot diferenţia patru niveluri de previziuni microeconomice: - de vânzări ale companiei - de vânzări ale unui produs - de vânzări pe piaţă - vânzări teritoriale. f) Din punct de vedere al tehnicilor de previziune utilizate, teoria şi

practica previziunilor de marketing au consacrat două metode: metode cantitative şi metode calitative de previziune. Metodele cantitative de previziune pot fi aplicate atunci când există date despre trecutul variabilei şi ele pot fi cuantificate şi se presupune că evoluţia viitoare a variabilei de previzionat va continua să aibă aceeaşi configuraţie cu cea din trecut. Metodele calitative de previziune - numite şi metode tehnologice - sunt în general, rezultatul gândirii intuitive, al evaluărilor subiective şi al gândirii acumulate. De obicei, aceste metode necesită participare unui număr de specialişti care să furnizeze informaţii de pornire.

Indiferent de categoria de care aparţine metoda de previziune folosită, specialiştii în cercetări de marketing trebuie să se asigure că au pornit de la nişte ipoteze adevărate, şi nu false, că au o bază de date din trecut suficientă ca volum pentru a evidenţia tendinţa fenomenului previzionat şi, nu în ultimul rând, sunt necesare evaluări ulterioare asupra preciziei previziunii realizate.

4.2.2 Metode cantitative de previziune Metodele cantitative folosite în efectuarea de previziuni sunt foarte

numeroase unele dintre ele nici nu sunt foarte riguroase din punct de vedere statistico-matematic, dar se apelează la ele deoarece sunt uşor de utilizat, flexibile şi au o grad de precizie acceptabil în raport cu costul lor.

Dintre metodele cantitative de previziune vor fi prezentate în acest capitol următoarele: analiza seriilor dinamice, metoda mediilor mobile, nivelarea exponenţială şi metode cauzale de previziune.

1. Analiza seriilor dinamice O serie dinamică reprezintă un set de observaţii asupra unei

variabile, cum ar fi de pildă, vânzările, iar observaţiile sunt aşezate în serie în funcţie de timp, de perioada când au fost înregistrate. Previziunea bazată

pe analiza seriilor dinamice se bazează pe presupunerea că tipurile se schimbări observate în evoluţia volumul vânzărilor, în perioada trecută, pot fi folosite pentru a previziona evoluţia viitoare a vânzărilor. O serie dinamică are drept componente patru tipuri de variaţii: tendinţa, variaţia ciclică, variaţia sezonieră, şi variaţia aleatoare.

Trendul este caracteristica pe termen lung a configuraţiei seriei dinamice, aceasta poate arăta o creştere, o stagnare sau o scădere a nivelului fenomenului studiat.

Variaţia ciclică reflectă variaţia pe perioade mai mari de timp, diferite de la un ciclu la altul şi care se repetă la intervale fixe. Vânzările cresc sau scad datorită stării economice generale, nivelului cererii pentru produsele vândute de companie, activităţilor desfăşurate de concurenţă sau altor factori. Aceste fluctuaţii au o durată, în general, mai mare de un an, sunt destul de greu de izolat în cadrul seriei dinamice şi

Variaţia sezonieră este reprezentată de fluctuaţii regulate, cu o durată de un an şi mai mică de un an, ca de pildă, variaţiile cererii de produse înainte, şi de Crăciun, vânzările de băuturi răcoritoare iarna şi vara, etc.

Variaţiile aleatoare sunt numite uneori şi variaţii reziduale, sunt efectul unor întâmplări neprevăzute, cum ar fi schimbări bruşte ale vremii, evenimente politice şi sociale, etc. Este partea din seria dinamică care nu poate fi explicată aşa cum se poate explica tendinţa, variaţia ciclică şi cea sezonieră.

Un număr însemnat de metode de analiză a seriilor dinamice se bazează pe utilizarea unor modele statistico-matematice ce pornesc de la caracteristicile identificate şi luate în considerare privind evoluţia fenomenului previzionat. Aceste metode, de o complexitate diferită, unele fac doar o proiecţie simplă a trendului altele merg până la modele sofisticate de proiectare computerizată în care trendul, variaţia ciclică, şi sezonalitatea sunt analizate şi proiectate.

2. Metoda mediilor mobile centrate O metodă relativ simplă de izolare a tendinţei sezoniere într-o serie

dinamică este metoda mediilor mobile centrate. Utilizarea acestei metode presupune parcurgerea următorilor paşi:

1. Adoptarea deciziei privind numărul de ani care furnizează date pentru a fi incluse în seria dinamică. Se pot calcula medii şi numai dacă datele unui singur an au fost incluse în serie, totuşi sunt necesare date din cel puţin doi ani pentru ca determinarea variaţiei sezoniere să fie destul de precisă.

2. Calcularea mediei vânzărilor lunare pentru 13 luni, unde luna iunie a anului considerat este valoarea centrată. Se utilizează datele din 13 luni pentru ca media să fie centrată pe luna pentru care se efectuează previziunea. Dacă luăm intervalul dec. 1997 - dec. 1998, se ponderează cele două luni marginale cu 1 (dec. 97 şi dec. 98), iar suma vânzărilor din lunile ian. 98 – nov. 98 se ponderează cu 2, obţinem astfel o medie a vânzărilor de:

( )

lei.mil1524

1x.vânz.Vol2x.vânz.volSuma1x.vânz.Vol 98.dec98.nov98.ian97.dec =++ −

3. Calcularea indicelui de creştere a volumului vânzărilor prin

divizarea volumului vânzărilor din iun. 98 la media obţinută pentru tot anul şi, de pildă obţinem:

6,11615

1005,1710015

.vânz.VolI 98.iul =

×=×=

4. Se repetă paşii 2, 3, pentru cele 13 luni, în care iunie 1998 este

luna de mijloc şi presupunem că obţinem o medie de 115,9 5. Media pentru întreg anul obţinută după paşii 3 şi 4 este:

25,1162

9,1156,116=

+

6. Se adună indicii neajustaţi ai fiecărei luni din an şi se împart la

12. Dacă media obţinută nu este egală cu 100, se împarte fiecare indice neajustat al fiecărei luni la medie şi se multiplică cu 100 pentru a obţine indicele ajustat al lunii respective. Pentru calcularea indicilor sezonieri se folosesc şi metode computerizate mai avansate cum este metoda Census II. O aplicaţie informatică elimină componentele sezoniere şi ciclice din seria de date folosind o metodă mult mai complicată a mediilor mobile. Complementar, această metodă oferă posibilitatea de a îndepărta fluctuaţiile neregulate, aleatoare prin calcularea mediei indicilor sezonieri pentru întreaga perioadă acoperită cu date, având, astfel, un control asupra perioadelor cu fluctuaţii extreme. În cele din urmă, aplicaţia informatică furnizează o previziune a indicilor sezonieri pentru un an în viitor.

3. Metoda regresiei Pentru a utiliza metoda regresiei sunt necesare informaţii pentru cel

puţin trei ani consecutivi din trecut şi aplicarea metodei presupune parcurgerea următoarelor etape:

1. Se calculează panta dreptei de regresie formată prin reprezentarea grafică a datelor. Să presupunem că obţinem valoarea acestei pante b = 29,7 mii to.

2. Se calculează valoarea de trend folosind formula: DYt = Yt - bt

unde: Dyt - valoarea de trend pentru perioada t Yt - valoarea iniţială pentru perioada t b - panta dreptei de regresie t - perioada

De exemplu: Y78 = 17.736 mii to, t = 78, respectiv a 78 - a lună din seria de date considerată şi rezultă DY = 17.736 - (29,7)(78)= 15.419 mii to

3. Se calculează media pentru valorile calculate la pasul 2 pentru fiecare perioadă specifică.

4. Se calculează media pentru valorile … întregii perioade. 5. Se calculează indicii sezonieri neajustaţi împărţind fiecare

valoare pentru fiecare perioadă (calculate la pasul 2), la media valorilor pentru întreaga perioadă (pas 4) şi se multiplică rezultatul obţinut cu 100.

6. Se însumează indicii pentru fiecare perioadă şi se împarte la numărul de perioade (de ex. 12 luni). Dacă media obţinută nu este egală cu 100 se împarte fiecare indice neajustat la medie şi se multiplică cu 100. Această operaţiune va furniza indicii ajustaţi pentru fiecare perioadă.

Indicii sezonieri sunt utilizaţi atât pentru eliminarea sezonalităţii din seriile dinamice, cât şi pentru a imprima sezonalitatea datelor care nu conţin efecte sezoniere.

4. Metode naive de previziune Aceste metode se caracterizează prin legătura pe care o stabilesc în

ultima perioadă, când se cunosc vânzările, care devine previziunea pentru vânzările din imediat următoarea perioadă. Cea mai simplă metodă de previziune din această categorie este descrisă astfel: vânzările din perioada următoare vor fi aceleaşi cu vânzările din perioada prezentă.

Acest model de previziune este suficient de precis, dacă tendinţa este de menţinere la acelaşi nivel, şi când variaţiile aleatoare şi ciclice pot fi considerate neglijabile.

Aplicarea modelului presupune următorii paşi: 1. Determinarea valorii fără sezonalitate pentru, de pildă, nov. 98 Y nov, f. sez. = (Y nov. / indicele sezonalit. pt nov) 100. 2. Atribuirea componentei sezoniere pentru valoarea obţinută la

pasul 1 folosind indicele sezonier pentru decembrie, pentru a obţine previziunea pentru luna decembrie 98.

Y = (Y nov. f. sez. x indicele sezonalit. dec)/100 O altă metodă naivă de previziune poate fi descrisă astfel: vânzările

următoarei perioade vor fi egale cu vânzările ultimei perioade ajustate cu schimbările vânzărilor faţă de perioada anterioară.

Y t+1 = Yt + (Yt - Y t-1) Atât timp cât tendinţa vânzărilor constă într-o valoare relativ fixă de

creştere sau de descreştere, şi fără variaţii ciclice şi sezoniere, acestea sunt neglijabile, modelul lucrând foarte bine.

Nivelarea exponenţială reprezintă o tehnică utilizată pentru a obţine o medie mobilă ce se referă la cea mai recentă observaţie, aceasta având o pondere semnificativă în obţinerea valorii previzionate. În cea mai simplă formă, nivelarea exponenţială este realizată folosind ecuaţia:

( ) tt1t Y1YY α−+α=+

unde: Yt+1 = valoarea previzionată pentru perioada următoare;

α = constantă corespunzătoare vânzărilor din perioada actuală; Yt = vânzările din perioada curentă;

tY = vânzările nivelate din perioada curentă; Vânzările iniţiale nivelate exponenţial ( tY ) pot reprezenta o medie a

vânzărilor din ultimele câteva perioade. După prima nivelare exponenţială, previziunea este făcută şi vânzările nivelate din perioada prezentă sunt apoi folosite pentru calcularea lui tY .

Dacă datele arată o variaţie sezonieră trebuie mai întâi eliminată această sezonalitate şi apoi efectuată nivelarea exponenţială.

Un pas important în realizarea previziunii cu ajutorul nivelării exponenţiale îl reprezintă alegerea valorii constantei α. Valoare utilizată, de regulă în practică, variază între 0,10 şi 0,25. Metoda uzuală de selecţie a lui α este de a încerca câteva valori diferite pentru α, pentru a previziona

valorile cunoscute ale celei mai recente perioade din seria dinamică. Nivelul lui α, care dă cea mai bună previziune pentru valoarea cunoscută, va fi apoi utilizat pentru perioadele următoare. De obicei, aceste calcule sunt efectuate de computer, astfel că nu sunt restricţii în ceea ce priveşte numărul de încercări pentru a-l alege pe α.

Datorită ponderii însemnate a celor mai recente observaţii din seria de date, acurateţea metodei nivelării exponenţiale este în general mai bună decât cea a metodei mediilor mobile. Modelul nivelării exponenţiale, expus anterior, este unul dintre cele mai simple tehnici de acest tip, nivelarea exponenţială dublă şi modelul de nivelare exponenţială lineară şi sezonieră a lui Winter’s sunt doar două dintre metodele complexe derivate din această metodă expusă.

Analiza statistică a tendinţei implică determinarea trendului evidenţiat, prin creşterea, stabilitatea sau declinul seriei. Analiza regresională presupune utilizarea variabilei timp ca o variabilă în model, iar variabila de previzionat ca fiind cealaltă variabilă implicată în model.

Pentru regresia simplă, ecuaţia este: Yt+1 = a + b (t+1)

unde: Yt+1 = volumul vânzărilor previzionat pentru perioada viitoare a = constantă b = panta dreptei de regresie (cuantumul modificării per perioadă) t + 1 = numărul de perioade plus 1 a datelor din seria dinamică folosit

pentru obţinerea valorii lui b Dacă este necesar, valoarea previzionată cu ajutorul ecuaţiei de

regresie este ajustată cu indicii relevanţi ai sezonalităţii pentru a obţine previziunea finală. Se observă din practică o precizie foarte bună a acestei metode, dacă se efectuează previziuni pentru cel mult 6 luni.

4.2.3 Metode calitative de previziune Metodele calitative de previziune, impresionante prin diversitatea

lor, constituie un instrument util care, de obicei, suplimentează previziunile realizate cu ajutorul metodelor cantitative, dar uneori acestea sunt singurele posibilităţi de prefigurare a viitorului unei variabile de marketing. Metodele calitative utilizează anchete şi interviuri în rândul experţilor, vânzătorilor, şefilor de compartimente şi chiar consumatorilor.

Consultarea experţilor şi specialiştilor în vânzări, producţie, finanţe, administraţie prezintă avantaje multiple:

• oferă cu uşurinţă reviziuni rapide; • nu necesită pregătirea unor statistici elaborate; • permite colectarea unei varietăţi de puncte de vedere continuate

de o evaluare şi de o interpretare adecvată; • în absenţa unor date suficiente pot constitui, totuşi, unicul mijloc

de previziune realizabil. Previziunile care pot fi obţinute de la un expert sunt: a) estimări punctuale; b) indicaţii privind vânzările în funcţie de modificările factorilor de

marketing; c) evaluări ale incertitudinii care afectează estimarea parametrilor

funcţiei sau evenimentelor decisive viitoare. Estimările punctuale cerute de la experţi pot privi valoarea unei

variabile sau a unui coeficient, de pildă, mărimea cotei de piaţă, elasticitatea previzibilă a cererii, costuri viitoare etc. Previziunile adesea exprimate condiţional, trebui însoţite de premise, ipoteze explicite privind situaţia conjuncturală din punct de vedere demografic, economic, politic, competitiv şi programul de marketing al firmei.

d) Estimarea de către experţi a relaţiilor dintre nivelul vânzărilor şi

o serie de factori cauzali permite analistului să elaboreze previziuni. De pildă, experţii pot preciza mai multe niveluri ale relaţiilor dintre vânzări şi numărul de puncte de vânzare cu ajutorul cărora analiştii elaborează previziunile de vânzare.

e) Evaluările făcute de experţi trebui însoţite de unele măsurători ale incertitudinii, cu ajutorul unui interval de încredere care să arate gradul de siguranţă pe care-l au experţii în cifrele estimate de ei.6

Cele mai cunoscute metode calitative de previziune sunt: tehnica

Delphi, metoda Brainstorming, metoda juriului format din executiv, metoda bazată pe concentrarea opiniilor personalului vânzător, metoda analogiilor, metoda evenimentelor precursoare, metoda PERT, metoda lanţurilor Markov. 6 J. C. Drăgan, M. C. Demetrescu - Tehnica prospectării pieţei, Bucureşti, Editura Europa

Nova, 1996, pag. 260-262

1. Tehnica Delphi, previziune calitativă întemeiată pe interviu, poate fi o previziune pe termen scurt, mediu sau lung, macroeconomică, iar după opinia unor specialişti este una dintre cele mai utilizate modalităţi de previziune.

Utilizarea acestei tehnici de previziune presupune stabilirea unui consens de opinii din partea unui grup de experţi solicitaţi să facă estimări în legătură cu evoluţia viitoare a unor variabile sau fenomene de marketing.

Experţii selectaţi pentru punerea în practică a acestei tehnici de previziune sunt organizaţi într-un eşantion, iar fiecare primeşte un chestionar cu întrebări ce vizează evoluţia viitoare a fenomenului cercetat. Experţii nu se întâlnesc direct, faţă în faţă, ei răspund independent la chestionar. Se elimină astfel posibilele distorsiuni generate de o discuţie directă între experţi, unde se presupune că răspunsurile pot fi influenţate de presiuni de natură sociologică, în sensul dominării discuţiei de câţiva experţi, sau a descurajării argumentării opiniilor de către unii experţi. Reuşita aplicării metodei constă şi în păstrarea anonimatului cu privire la experţii interogaţi. În etapa următoare se colectează răspunsurile, se calculează nivele mediane ale previziunilor şi se trece la a doua rundă. În această a doua rundă, acelaşi eşantion de experţi sunt din nou interogaţi, de data aceasta pe baza unui chestionar, care este la fel ca şi primul, dar care conţine şi nivelele mediane ale previziunii. Procesul se repetă, în mai multe runde, iar decizia de a opri rundele delphi se ia când scorurile mediane se stabilizează şi se apreciază că o continuare nu ar mai schimba semnificativ rezultatele anterioare.

Tehnica Delphi nu conduce la un singur rezultat, opiniile având o anumită dispersie, reflectându-se, astfel, mai bine incertitudinile existente. Obiectivul tehnicii Delphi este, de fapt, reducerea cât mai mare a dispersiei opiniilor experţilor, fără a exercita presiuni asupra panelului de experţi, astfel încât să nu existe opinii deviante.

În punerea în aplicare a acestei tehnici trebuie să se acorde cea mai mare importanţă modului de selecţie a grupului de experţi şi a organizatorului, modului de formulare a chestionarului (întrebări clare şi care să nu sugereze un anumit răspuns), argumentelor prezentate. De aceea, se impune iniţial realizarea unui studiu pilot de mică dimensiune înainte ca cercetarea să se facă pe scară mare. Metoda Delphi are dezavantajul că unii participanţi consideră această acţiune ca un joc, în loc să considere profund poziţia în care se află, argumentele pe care le avansează pentru susţinerea punctului de vedere sau modul de a contracara opiniile diferite.

O metodă de a genera o participare mai activă este metoda concurenţială Delphi, care constă în selectarea unui grup de experţi ce au deja o anumită poziţie.

2. Metoda Brainstorming - este o metodă de previziune constatativă bazată pe interviu, prin intermediul căreia se realizează previziuni pe termen scurt, mediu şi lung, la nivel macroeconomic sau microeconomic, este simplă şi larg utilizată.

Metoda Brainstorming nu este ideea acestui secol, dar se poate afirma că a fost elaborată în 1939 de A.F. Osborn, însemnând asaltul ideilor. Este o metodă de stimulare a gândirii colective pentru găsirea de soluţii de perspectivă la problemele ce apar în activitatea economică şi constă în organizarea de reuniuni de experţi din domenii diferite ce sunt solicitaţi să lucreze pentru acelaşi obiectiv. Are o largă aplicativitate în diverse domenii.

Metoda nu tinde spre rezolvarea directă a problemelor, ea recoltează idei ce pot duce la rezolvarea lor. Calea obţinerii acestor idei este aceea de stimulare a participanţilor prin crearea unei atmosfere degajate, prin eliberarea participanţilor de stări de emotivitate, inhibiţie, de frica de a nu greşi şi de a se pune astfel într-o lumină defavorabilă faţă de ceilalţi membrii ai grupului.

Reuniunile trebuie conduse de un preşedinte ce trebuie să facă o prezentare clară şi succintă a problemei supuse analizei. El poate şi este necesar să orienteze discuţiile după voinţa şi priceperea sa în direcţia cerută de obiectiv. Discuţiile se practică în mai multe runde şi încep cu prezentarea cadrului general al problemei urmând ca, din aproape în aproape, discuţiile să se îndrepte spre problema concretă. Desfăşurarea normală a şedinţelor Brainstorming are loc în condiţiile respectării de către participanţi a următoarele reguli: să fie încurajate dezbaterile libere, ele trebuind concentrate pe aspectele esenţiale ale problemei discutate, să nu se respingă din principiu nici o idee, acestea trebuind să fie studiate aprofundat, chiar dacă par să aibă o importanţă limitată pentru problema în discuţie; să se încurajeze combinarea, modificarea sau asocierea ideilor conform sugestiilor partenerilor, determinarea cu precizie a problemei ce constituie obiectul reuniunilor, selecţionarea cu atenţie a participanţilor etc.

Metoda prezintă atât avantaje cât şi dezavantaje: stimulează fundamentarea ştiinţifică a previziunilor în sensul că, ideile specialiştilor, exprimate într-un climat de colaborare, înţelegere, apreciere reciprocă, se pot completa unele cu altele; unele idei incorecte sau greşite pot genera soluţii bune. Unul din dezavantajele metodei este posibilitatea ca, oricât de libere ar fi discuţiile, unii participanţi să fie inhibaţi de alţii, care au o personalitate puternică. Discuţiile în grup restrâng stadiile de creativitate, nu prevăd recompensarea creatorului, fapt ce diminuează interesul.7

7 Dumitrache Caracotă - Previziunea economică - Elemente de macroeconomie, Bucureşti,

Editura Didactică şi Pedagogică, 1996, p. 140-143

3. Metoda juriului format din executiv - constă în combinarea şi interpretarea prognozelor formulate de şefii executivului din compartimente ca: finanţe, marketing, producţie şi achiziţie. Este esenţial ca managerul şef să fie experimentat şi cunoscător al factorilor ce influenţează activitatea firmei, să fie receptiv la schimbările ce pot surveni în viitor şi să cunoască bine bazele pe care se sprijină raţionamentul lui. Acestor organe executive li se pot asigura bazele previziunii preliminare, derivate din metode statistice sau cercetări pe care ei le modifică bazându-se pe judecata lor subiectivă. Previziunea realizată în acest fel este amplă, chiar pentru întreaga companie. Această previziune de sus în jos este apoi tradusă în previziuni de vânzare, pe linii de produse specifice, de către personalul de la nivelurile de operare, unde ei înşişi vor aplica judecata lor.

Metoda bazată pe concentrarea opiniilor personalului de vânzare constă în credinţa că membrii organizaţionali cei mai apropiaţi de locul pieţei - cei cu cunoştinţe speciale despre produs, client şi concurenţă - sunt cei mai probabili să aibă o privire de ansamblu asupra vânzărilor pe termen scurt. Este o abordare tipică de la bază la vârf, de la nivelul execuţiei la cel decizional al firmei, de vreme ce estimările personalului de vânzare sunt de obicei combinate de cercetător la nivelul cartierului, oraşului, regiunii sau la nivel naţional pentru a obţine o previziune agregată a vânzărilor.

4. Metoda analogiilor - este o metodă calitativă de previziune pe

termen scurt, micro sau macroeconomică şi reprezintă încercări de a compara configuraţii istorice cu situaţii existente la momentul respectiv, în vederea previzionării dezvoltării viitoare. Aceste previziuni pot avea la bază fie analogii de creştere, fie analogii istorice8. Analogiile de creştere sunt fundamentate pe principul că anumite variabile de marketing au, în timp, configuraţii asemănătoare cu evoluţia unor noutăţi biologice, conceptul de analogie de creştere se poate aplică, de pildă, ciclului de viaţă a unui produs (lansare, creştere, maturitate, declin), evoluţiei în timp a anumitor tehnologii de fabricaţie, etc. În cazul analogiilor istorice, previziunea evoluţiei unei variabile se bazează pe studierea evoluţiei din trecut a altei variabile.

5. Metoda evenimentelor precursoare, metodă calitativă de

previziune pe termen scurt, mediu sau lung, micro- sau macroeconomică constă în previziunea apariţiei unei inovaţii într-o tehnologie sau într-o societate. Ca exemplu se pot oferi inovările în marketing care apar de obicei în SUA şi care sunt semnalate mai târziu în Europa şi Australia. De obicei,

8 C. Florescu, V. Balaure, St. Boboc, I. Cătoiu, V. Olteanu, N. Al Pop - MARKETING,

Bucureşti, Editura Marketer - Grup Academic de Marketing şi Management, 1992, p.263

cei ce realizează şi intuiesc aceste evenimente precursoare sunt factorii de conducere şi cercetătorii. Din cauza importanţei acestei metode de previziune este necesar să se realizeze şi o cercetare profundă pentru identificarea evenimentelor premergătoare.

6. Metoda PERT - derivat, metodă calitativă de previziune, pe

diverse durate sau diverse niveluri, se utilizează mai ales când nu există date disponibile pentru alte metode sau când previziunea trebuie realizată într-un timp scurt.

Experţii care fac previziunea realizează trei estimări: una optimistă, una pesimistă şi alta probabilă, valoarea previzionată urmând să se calculeze cu formula:

6OPO4PVP ++

=

unde: P = estimarea pesimistă

PO = estimarea cea mai posibilă a se realiza O = estimarea optimistă

Se poate calcula şi abaterea standard, care va afecta preciziune cu

formula:

6POS −

=

Dispunând de o măsură a variaţiei, este posibil să se facă evaluări

probabilistice despre comportamentul de viitor al variabilei dependente, stabilind şi limitele, cea inferioară şi cea superioară, ale previziunilor.

Metoda lanţurilor Markov - este o metodă dinamică de previziune, metodă calitativă, pe termen scurt şi lung, la nivel microeconomic.

Previziunea ponderii, pe care un produs o va avea pe piaţă, prezintă însemnătate şi trebuie luată în considerare pentru a putea realiza previziunea vânzărilor, schimbărilor intervenite în preferinţele consumatorilor şi în situaţia pieţei ce determină estimarea la nişte niveluri alternative a ponderii produselor pe piaţă. Adică, dacă un consumator cumpără o anumită marcă a unui produs A, într-o unitate de timp, există o posibilitate p1 ca el să repete cumpărarea într-o perioadă următoare. Dacă el nu a cumpărat marca A, există posibilitatea p2 conform căreia el o va cumpăra într-o perioadă următoare.

De aici se poate deduce probabilitatea ca clientul să nu cumpere marca produsului într-o perioadă viitoare, deşi a cumpărat-o cândva în trecut, în unitatea iniţială 1- p1; iar probabilitatea ca respectiv un consumator necumpărător în perioada iniţială să cumpere marca A într-o perioadă următoare este: 1- p2.

Având aceste date se constituie matricea probabilităţilor de tranziţie:

Matricea probabilităţilor de tranziţie pentru metoda Markov

Tabelul 3 Cumpărarea mărcii A

în perioada t Probabilitatea

de a cumpăra marca în perioada

a II-a

de a nu cumpăra marca în perioada

a II-a Au cumpărat p1 1 - p1 Nu au cumpărat p2 1 - p2

Se demonstrează matematic că, dacă probabilităţile sunt constante,

proporţia de consumatori, care va cumpăra în final produsul într-o unitate de timp dată, se va stabiliza la o valoare P obţinută cu formula:

( )12

1

pp1p

P−+

=