Содержание к диссертации
Введение
1. Роль экономико-математических моделей в исследовании поведения потребителей 12
1.1. Эволюция концепции потребителя в микроэкономической науке 12
1.1.1. Потребительские предпочтения 12
1.1.2. Мотивы и степень рациональности потребительского поведения 15
1.1.3. Неоднородность потребителей 18
1.2. Применение моделей в процессе проведения исследований
поведения потребителей 21
1.2.1. Бюджетные обследования домашних хозяйств 21
1.2.2. Маркетинговые исследования поведения покупателей 24
1.2.3. Схема процесса проведения исследования покупательского поведения 26
1.2.4. Традиционные подходы к классификации моделей поведения потребителей 28
1.3. Анализ моделей поведения потребителей с точки зрения
возможностей прогнозирования спроса 31
1.3.Г. Факторы, определяющие поведение потребителей 31
1.3.2. Модели экономного потребителя 35
1.3.3. Модели привычного поведения 39
1.3.4. Модели «спешащего» и стремящегося к комфорту потребителя 41
1.3.5. Модели стремящегося к разнообразию потребителя 42
1.4. Выводы 44
2. Анализ рынка розничной торговли продуктами питания города новосибирска 45
2.1. Современное состояние и тенденции развития продуктового ритейла... 45
2.1.1. Роль рынка розничной торговли города Новосибирска на региональном уровне 45
2.1.2. Преобладающие формы торговли и их развитие 48
2.1.3. Концентрация и пространственное распределение предприятий 52
2.2. Трендовый анализ в исследовании ценовой ситуации на рынке 55
2.2.1. Организация мониторинга цен на рынке продуктов питания 56
2.2.2. Анализ динамики цен на продовольственные товары 58
2.2.3. Построение интервальных прогнозов цен 61
2.3. Определение концептуальной основы исследования поведения
потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания 64
2.3.1. Реакция покупателей на воздействия маркетинговых стимулов 65
2.3.2. Факторы, влияющие на структуру потребления населения НСО 73
2.4. Выводы 81
3. Прогнозирование сбыта предприятий розничной торговли города новосибирска 82
3.1. Прогнозирование объемов продаж и количества покупателей операторов розничной торговли 82
3.1.1. Анализ динамики продаж торгового предприятия 82
3.1.2. Выделение типов покупателей 84
3.1.3. Определение структуры моделей для прогнозирования продаж 89
3.1.4. Идентификация моделей и интерпретация результатов 96
3.2. Прогнозирование реакции покупателей на тактическое ценообразование 102
3.2.1. Выявление предпочтений покупателей на основе торговой статистики 103
3.2.2. Метод идентификации модели случайной полезности 108
3.2.3. Оценка спроса на взаимозаменяемые товары при различных соотношениях цен НО
3.3. Оценка степени влияния маркетинговых стимулов на покупательскую
лояльность 114
3.3.1. Методика оценки реакции покупателей на маркетинговые стимулы 114
3.3.2. Оценка эффекта от смены формата розничной торговой точки 118
3.4. Выводы 121
4. Моделирование динамики объемов спроса населения на региональном уровне 122
4.1. Анализ зависимости спроса на продукты питания от уровня благосостояния населения 122
4.1.1. Особенности поведения потребителей с различным уровнем благосостояния 123
4.1.2. Исследование свойств теоретических функций, описывающих зависимость спроса от дохода 126
4.1.3. Методика идентификации эмпирических кривых Энгеля 136
4.1.4. Прогнозирование объемов спроса малообеспеченных домохозяйств... 143
4.2. Результаты моделирования и их интерпретация 148
4.2.1. Методика оценки реального уровня благосостояния малообеспеченного населения 148
4.2.2. Оценка изменений в объемах спроса малообеспеченных домохозяйств 151
4.3. Выводы 156
Заключение 158
Список использованных источников
- Потребительские предпочтения
- Преобладающие формы торговли и их развитие
- Определение структуры моделей для прогнозирования продаж
- Методика идентификации эмпирических кривых Энгеля
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В российской экономике отрасль розничной торговли занимает ведущие позиции. В последние годы на удаленных от центра региональных рынках отмечается обострение конкуренции, связанное с экспансией федеральных и иностранных торговых предприятий. Это приводит к ужесточению борьбы за потребителей и усилению чувствительности сбыта к маркетинговой политике компаний. Более тщательно подходить к прогнозированию спроса и планированию заказов заставляют и последние тенденции усиления законодательного регулирования торговой деятельности. Кроме того происходит и смена предпочтений потребителей под воздействие экономических факторов (в том числе кризисов), а также ввиду изменений в образе жизни современного человека. Все эти факторы приводят к повышению требований к надежности и обоснованности прогнозов спроса на основе постоянного мониторинга покупательского поведения, его качественного и количественного анализа в ходе маркетинговых исследований. Однако, практика их проведения в отечественных компаниях далека от классических руководств. Существенным недостатком выступает игнорирование больших массивов внутренних данных предприятия, связанное с тем, что существующие методы обработки информации не адаптированы к возникающим маркетинговым задачам.
Рынок розничной торговли характеризуется и периодически возникающими кризисными явлениями, обусловленными как событиями мирового масштаба, так и факторами, специфическими для отдельных рынков, например, засухами и неурожаями. Данные явления оказывают непосредственное влияние на благосостояние потребителей, что побудило к законодательному закреплению сдерживания роста цен на социально значимые товары. Такое регулирование требует постоянного мониторинга ценовой ситуации со стороны администрации, а также оценки степени влияния ее изменений на структуру потребительских расходов домохозяйств в ходе бюджетных обследований. Однако обследования проводятся только с годичной периодичностью, что приводит к проблеме запаздывания информации о спросе для построения индексов потребительских цен. Поэтому для более точной оценки индексов инфляции и корректировки на них номинальных показателей уровня благосостояния возникает необходимость в разработке моделей, адекватно описывающих структуру спроса населения.
Отмеченный интерес торговых компаний и администрации к повышению точности и обоснованности предсказаний спроса подтверждает актуальность выбранного направления работы, в которой модели поведения потребителей выступают перспективным инструментом анализа данных и могут стать концептуальной основой исследования.
Целью работы является адаптация и разработка методов и моделей для прогнозирования поведения потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания. В соответствии с целью решаются следующие задачи:
критически проанализировать возможности использования существующих моделей поведения потребителей для прогнозирования спроса (продаж);
выделить факторы, определяющие поведение потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания;
разработать модели для описания поведения покупателей торговых компаний, позволяющие оценивать влияние маркетинговых стимулов на реакцию покупателей и более точно прогнозировать продажи по сравнению с традиционными моделями динамики;
предложить методику оценки реальных расходов на питание домохозяйств, включающую моделирование их расходов на продовольственные группы товаров, сравнить точность результатов со стандартными методами расчета индексов потребительских цен;
на основе эмпирических данных осуществить проверку точности и адекватности предложенных методов и моделей.
В качестве объекта наблюдения выбран рынок розничной торговли продуктами питания. Объектом исследования выступают факторы, определяющие спрос разных групп потребителей. Предметом исследования являются особенности и закономерности поведения покупателей.
Степень разработанности проблемы. Теоретическая и методологическая основа. Изучение поведения потребителей становится одним из ведущих направлений в экономической теории благодаря трудам таких ученых, как К. Менгер, У.С. Джевонс, Л. Вальрас, А. Маршалл, Ф. Эджуорт, В. Парето, Т. Веблен, Э. Энгель, Е.Е. Слуцкий, Дж.Р. Хикс, Р.Дж. Аллен, П. Самуэльсон. Развитие возможностей прогнозирования спроса по данным торговой статистики отражено в работах Х. Хаутаккера, С. Африата, Х. Вэриана. В исследования в данном направлении внесли вклад такие ученые, как А.А. Петров, А.А. Шананин, И.Г. Поспелов, В.К. Горбунов. В теории маркетинга предложены модели поведения потребителей, развитые экономистами Дж. Ховардом, Н. Шетом, Титовой В.А. Диссертационное исследование опирается и на современные работы, посвященные теории выявленных предпочтений, анализу проблем оценивания кривых Энгеля, качественным исследованиям поведения потребителей.
Методологическую базу исследования составляют методы маркетингового анализа, методы эконометрики и теории планирования эксперимента, методы теории линейных неравенств, математического анализа и линейной алгебры.
Для решения поставленных задач применялись программы MS Excel 2007, STATISTICA 6, EViews 3.1, Maple 10.
Эмпирическую базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, ее территориального органа по Новосибирской области, информация о торговой деятельности выбранных предприятий Новосибирска, результаты опроса покупателей.
Область исследования. Содержание диссертации соответствует области исследования п. «1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» паспорта специальности 08.00.13 – «Математические и инструментальные методы экономики».
Научная новизна исследования заключается в следующем:
1. Разработана модель процесса повторного выбора магазина, описывающая, в отличие от стандартных маркетинговых методов анализа поведения потребителей, влияние ненаблюдаемых факторов (отношения, убеждений) на покупательскую реакцию и взаимосвязи между этими факторами, идентификация которых дает новую информацию о характере воздействия маркетинговой политики (в частности, смены формата магазина) на поведенческую лояльность покупателей.
2. Предложена модель вероятности покупки (выбора покупателями определенного дня недели), оценивание которой может осуществляться с использованием только внутренней информации торговой компании. Ее отличительной чертой, по сравнению с существующими моделями динамики продаж, является более гладкое описание сезонных изменений ритмов покупок, что позволяет получать более высокую точность прогнозов объемов сбыта.
3. Предложен параметрический метод аппроксимации модели случайной полезности, в отличие от аналогичных методов, учитывающий неоднородность дисперсии полезности в зависимости от объема спроса на блага, алгоритм оценки которой основан на последовательном переборе значений параметров функции полезности, область которых ограничена системой неравенств С. Африата. Особенность метода состоит в использовании идей теории планирования эксперимента.
4. Разработана методика оценки реального показателя уровня благосостояния (расходов на питание) малообеспеченных домохозяйств, отличительной чертой которой выступает моделирование потребительских расходов на группы продуктов питания с использованием системы эконометрических уравнений, описывающих эмпирические кривые Энгеля. Экономическая корректность результатов обеспечивается проверкой условий выполнения теоретических свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода. По сравнению со стандартными методами расчета индексов потребительских цен, с помощью предложенной методики удается получить более точные оценки текущих индексов и, тем самым, более точно корректировать на инфляцию номинальные расходы на питание.
Теоретическая значимость работы определяется расширением научных знаний о поведении потребителей с привлечением структурных моделей, методов количественного и качественного анализа; развитием подходов к выявлению предпочтений на основе торговой статистики путем разработки метода оценивания модели случайной полезности с учетом неоднородности ее дисперсии. Формулировка и исследование свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода, дополняет положения экономической теории.
Практическая значимость результатов. Предложенные методы и модели находят применение на уровне торговых компаний при решении задач планирования продаж и оценки эффективности маркетинговых мероприятий. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченного населения может быть использована на уровне администрации для анализа эффективности мер социальной поддержки и планирования мероприятий в этом направлении.
Достоверность и обоснованность научных результатов, выдвинутых положений и выводов обусловлена корректным применением методов математического анализа, планирования эксперимента, оптимизационных и эконометрических методов, соответствием выводов и результатов положениям теории потребительского выбора, экономических индексов и маркетинга.
Апробация и внедрение результатов исследований. Отдельные результаты докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" в 2007-2010 гг., на VI Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых в 2009 г. (Санкт-Петербург). Разработанные модели и методики используются в аналитической работе Экспертного управления мэрии города Новосибирска, торговых предприятий «Сибирский Гигант» и «Новосибирск-Торг», что подтверждено актами о внедрении.
Работа выполнена при поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» (проект №П263) и гранта мэрии города Новосибирска молодым ученым (проект № 14-09).
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Модель повторного выбора магазина позволяет выявить влияние маркетинговых стимулов на поведенческую лояльность клиентов опосредовано через взаимодействие с ненаблюдаемыми факторами покупательского выбора.
2. Модель вероятности покупки более гладко, по сравнению с известными моделями динамики объемов продаж, описывает сезонные изменения ритмов покупок, что позволяет более точно аппроксимировать ежедневную динамику количества чеков торговых компаний.
3. Метод идентификации модели случайной полезности, учитывающий неоднородность ее дисперсии, обеспечивает лучшую точность оценивания параметров за счет выбора оптимального плана объемов спроса по сравнению с оцениванием на всем диапазоне исходных данных.
4. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченных домохозяйств дает возможность получения более точных оценок уровня инфляции, по сравнению со стандартными подходами к построению индексов потребительских цен, за счет моделирования объемов спроса данной группы населения на продовольственные товары.
Публикации. По теме исследований опубликовано 13 научных работ общим объемом 12,1 п.л. (авторских 4,9 п.л.), в том числе в рекомендованных ВАК изданиях – 3.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 176 стр., состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 142 названий, 15 приложений, включает 27 таблицы, 24 рисунка.
Потребительские предпочтения
Побудительные причины того или иного образа действий, связанного с необходимостью удовлетворения потребностей, являются мотивами поведения [59]. Концепция вовлеченности Г. Кругмана объясняет мотивацию потребителей исходя из когнитивных аспектов процесса выбора [94]. Сила безразличия или заинтересованности потребителя в выборе ставится в зависимость от его личностных характеристик, особенностей продукта и ситуации покупки. Уровень вовлеченности в покупку тесно взаимосвязан со степенью рациональности потребителей, на которой остановимся более подробно далее. В целом, возникающее ввиду обусловленности множеством факторов разнообразие степеней и направлений мотивации приводит к необходимости анализа конкретных обстоятельств принятия решения и формулировки на его основе задачи выбора.
Предпосылка экономической рациональности индивидов, заключающейся в максимизации полезности от потребленных благ, подверглась критике еще на начальных стадиях разработки теории полезности. Так, К. Менгер отмечал, что данная гипотеза требует доступности полной информации о рынке и «непо грешимости суждения» потребителей [2]. Кроме того К. Дж. Эрроу показывает, что рациональность и знания должны в этом случае стать социальным феноменом [103], поскольку функции полезности индивидов предполагаются известными всему обществу и одинаковыми. Однако, это противоречит существующей в реальности неоднородности потребителей, которой посвящен п. 1.1.3.
Нереалистичность рассмотренных предпосылок привела к созданию альтернативных подходов к описанию поведения потребителей, основанных на иных представлениях об их оптимальности. Согласно концепции ограниченной рациональности [1] потребитель не в состоянии (или не стремится) найти наилучшее решение с точки зрения максимума получаемой им полезности. Поэтому он останавливается на некотором приемлемом варианте, обеспечивающем достижение состояния удовлетворенности. Г. Саймон подчеркивал, что конечный результат зависит от процедуры принятия решения (процедурная рациональность) [2], которую необходимо учитывать в постановке задачи выбора. В частности, К.Дж. Эрроу предлагает построить теорию выбора на формировании привычки [103]. Аналогично, модель инерционного поведения Р.Хайнера предполагает низкую склонность потребителей к изменению своего выбора и тем самым объясняет существующую негибкость и дискретность в поведении [114].
В то же время, как отметил Дж. Катона [29], в большинстве реальных ситуаций задействованы скорее адаптивные, чем когнитивные способности человека, и для потребителя характерно привычное поведение, основанное на опыте. На данной предпосылке построена теория адаптивных ожиданий М. Фридмана [75], формирование которых происходит путем экстраполяции прошлых тенденций. Хотя данная концепция имеет более реалистичные с точки зрения поведения потребителей допущения, чем теория рациональных ожиданий, ее применение возможно только при относительно стабильной экономике. В противном случае потребители не смогут адекватно предсказывать будущее, поскольку их ожидания будут сильно отличаться от получаемой ими информации. В психологии для описания такого состояния введено понятие когнитивного диссонанса [108]. Предполагая, что в случае диссонанса поведение потребите лей направлено на снижение вызываемого им психологического дискомфорта, Л. Фестингер [93] тем самым раскрывает еще одну причину нерациональности поведения.
Трудности формирования рационального потребителя Т. Скитовски связывает с неосведомленностью о самом процессе потребления и о его последствиях (например, курения, употребления наркотиков и др.), а также с конфликтом между человеческими «инстинктами», направленными на достижение комфорта, и стремлением к удовольствию, требующему «дисциплины, искушенности и предусмотрительности» [73]. Тем самым Т. Скитовски противопоставляет гедонистические и утилитарные ценности. Однако такое соотнесение не согласуется с потребительским восприятием благ, приводящим к формированию их комплексной оценки как с точки зрения практической выгоды, так и получаемого удовольствия.
Нереалистичность гипотезы о доступности полной информации для принятия решения привела к разработке моделей поведения потребителя в условиях риска. При этом, как правило, анализировались ситуации не истинной неопределенности по Ф. Найту [1], а выбор при допущении об известном распределении вероятностей реализации альтернатив. Предполагая поведение потребителей рациональным, Дж. фон Нейман и О. Моргенштерн возродили идею Д. Бернулли о максимизации ожидаемой полезности и обосновали количественную измеримость полезности [53].
Несомненно, теория ожидаемой полезности по сравнению с гипотезой ординальной полезности построена на более сильных допущениях, которые могут быть верифицированы. В то же время, результаты эмпирической проверки показали противоречие предпосылки о максимизации ожидаемой полезности практике принятия решения в условиях риска и позволили разработать альтернативные модели выбора. Так, предложенная Д. Канеманом, А. Тверски теория перспектив [1] учитывает асимметрию в оценке приобретений и потерь, а также зависимость восприятия потребителем риска от факторов, воздействующих на него в процессе принятия решения. Исходя из вероятностной природы полезно сти альтернатив, Р. Люс сделал вывод о случайном характере выбора потребителей, основанном на некоторых эвристических правилах, сформулированных им в виде аксиом выбора [118]. Такая постановка проблемы позволила описать поведение потребителей с помощью моделей дискретного выбора [79], об их применимости для прогнозирования спроса будет сказано в подразделе 1.3.
Предположение о гомогенности потребителей является обычным для большинства экономических направлений, поскольку упрощает анализ экономических ситуаций. Однако уже упомянутая проблема неоднородности населения, с которой сталкивают экономисты на практике, приводит к некорректности результатов выборочных обследований и распространения их на всю генеральную совокупность. В связи с этим возникает необходимость выявления возможных причин неоднородности потребителей и включения этих причин в анализ как в качестве наблюдаемых, так и ненаблюдаемых факторов.
Впервые рассматриваемая проблема отмечена Э. Энгелем [128] при сопоставлении среднедушевого потребления домохозяйств различного половозрастного состава. В части расходов на продукты питания ослабить данную неоднородность позволяет использование специальных коэффициентов, рассчитываемых исходя из норм потребления разных групп населения и позволяющих свести все семьи к единой потребительской единице. Так, Э. Энгелем для этой цели разработана систем кет [128]. Однако при применении данных коэффициентов индивидуальные различия между лицами одной и той лее половозрастной категории рассматриваются как случайные и нивелируются. Что касается потребления благ длительного пользования, то его объем, как правило, практически не связан с половозрастной структурой домохозяйств. В то же время, исследователи отмечают снижение среднедушевых потребительских расходов на непродовольственные товары по мере роста размера домохозяйства [26]. Такое обстоятельство обусловлено, с одной стороны, уменьшением удельного дохода с увеличением семьи, с другой стороны, экономией от масштаба, достигаемой за счет совместного потребления благ.
С учетом описанных особенностей потребления продуктов питания и непродовольственных товаров составлено множество вариантов шкал эквивалентности домохозяйств, имеющих более или менее научные основы [40]. Выбор подходящей для исследования шкалы осложняется различием в покупательских привычках семей разных стран и регионов. Кроме того, если гетерогенность потребителей обуславливает различия в структуре предпочтений, то использование коэффициентов эквивалентности, игнорирующее данные различия, может приводить к неадекватным выводам. Последнего недостатка лишен другой подход к решению проблемы неоднородности, связанный с разработкой типологии потребления. Впервые гипотеза о стратификационной природе потребления сформулирована С.А. Айвазяном [4]. При предположении, что существует сравнительно малое число типов потребительского поведения, удается выделить латентные факторы, определяющие наблюдаемые особенности потребления семей разных социально-демографических групп. На основе данных факторов производится классификация домохозяйств, и функции предпочтений строятся отдельно для каждого полученного типа семей, что позволяет проследить различия в эластичности спроса по цене и доходу.
Преобладающие формы торговли и их развитие
При значительных сезонных колебаниях цен анализ долгосрочных тенденций проводился на основе цепных приростов цен по сравнению с соответствующей неделей предыдущего года. Предварительно подобранные функции тренда (исходя из наблюдаемой динамики) уточнялись после снятия эффектов сезонности. Учет фактора сезонности производился с помощью бинарных переменных xtJ, принимающих значение 1, если неделя t соответствует у -му месяцу, и 0 - в ином случае. Для взаимопогашения сезонных эффектов у} при оценивании модели временного ряда цен использовалось ограничение, включаемое в матрицу независимых переменных.
Тогда общую модель временного ряда цен можно представить в виде: где pt -цена в момент t, t = l,N, N - объем выборки, f t), fik(t) -некоторые функции времени, определяемые, как,и значения п, пк, характером динамики цен на конкретные продукты, ztk, xtj - фиктивные переменные, связанные с наличием структурных и сезонных, изменений соответственно [87], т - число структурных сдвигов, присутствующих в динамике цен, aQ, at, Д., 6(, у} - неизвестные параметры, et - случайная ошибка.
В модель динамики цен- на яйца аддитивно включена компонента St=b-xt, отражающая эффект Ъ роста цен в.Пасхальнышпериод, выделенный с помощью бинарной переменной xt, принимающей значение 1, если t соответствует неделе, на которую приходится праздник Пасхи, а таюке следующей неделе и двум предыдущим, и 0 - в другом» случае.
Необходимость, включения компоненты S\ в модель временного ряда объясняется тем, что Пасха не совпадает по календарным дням в разные года, поэтому сезонность не позволяет учесть ее влияние. Оценивание моделей вида (2.1) производилось с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Результаты идентификации и показатели качества трендовых моделей приведены в приложении В. Построенные модели значимы по F-критерию Фишера [3] на 5%-м уровне и достаточно хорошо отражают имеющуюся динамику цен на продукты питания. Об этом также свидетельствуют значения средней ошибки аппроксимации (СОА), в основном не превышающие 5%. Кроме того, все параметры трендовых моделей значимы по t-критерию Стьюдента [3] на 5%-м уровне. В ходе анализа также выявлено существенное влияние фактора сезонности на изменение цен многих продуктов питания, а также пасхального роста цен на яйца. Оценки сезонности, «пасхального эффекта» и их стандартнее ошибки приведены в приложении Г и показывают рост цен на овощи и падение цен на молочные продукты и яйца в летний период. Полученные модели используются для построения прогнозного коридора цен. О применяемых при этом методах будет подробнее рассказано далее.
На практике не следует ориентироваться исключительно на точечный прогноз цен р1 на момент / ввиду малой вероятности его реализации в будущем. Поэтому для заданного уровня доверительной вероятности (1 - ее) следует построить интервальную оценку будущих изменений цен определяемую t - критическим значением распределения Стьюдента с вероятностью (1 — сх/2) и (N — m) степенями свободы. Оценка стандартной ошибки прогноза ст- находится из соотношения [87]: где X -матрица ((W + l)xra), составленная из N исходных значений m рег-рессоров и ограничения на сезонные эффекты, включенных в каждую конкрет ную модель вида (2.1), xt - вектор значений га регрессоров на момент /, для которого производится прогнозирование цен.
Для осуществления межрегионального сравнения характера влияния экономического кризиса на тенденции изменения цен продовольственных товаров построены модели вида (2.1) еще для нескольких областных центров Сибирского федерального округа (Омск, Барнаул, Иркутск). Поскольку данные «докризисной выборки» (с начала октября 2007 по конец сентябрь 2008 гг.) включают только один год, корректная оценка сезонной компоненты в моделях вида (2.1) невозможна. Поэтому цены на продукты, испытывающие значительное влияние сезонности, (овощи, яйца) были исключены из рассмотрения.
Для анализа нестабильности цен на продукты питания в период экономического кризиса построены интервальные прогнозы с октября по декабрь 2008 г. По прошествии времени прогноз соотнесен с реальными данными. Результаты сопоставления приведены в табл. 2.6, где «0» обозначены ситуации, когда цена изменялась в пределах рассчитанного прогноза. Знак «+» свидетельствует о том, что рост цен был столь значителен, что цена установилась выше прогнозируемой. Наконец, «-» означает, что наблюдаемые цены ниже, чем ожидалось.
Как видно из табл. 2.6, влияние экономического спада на динамику цен неоднородно. Это определяется неравноценностью продуктов в потребительской корзине. Так, цены на наиболее значимые продовольственные товары изменяются в пределах прогнозируемого интервала, а некоторые из них остаются стабильными (например, на хлеб). На отдельные продукты цены в Новосибирске установились ниже предсказанного коридора. Это отчасти совпадает с тенденциями в других городах (например, для цен на пшено). В то же время динамика цен на некоторые продукты животноводства и водного промысла (говядину, рыбу) значительно различается по регионам. Однако часть продовольственных товаров подорожала в большинстве рассматриваемых городов, особенно, молочные продукты и мясо птицы.
Определение структуры моделей для прогнозирования продаж
Как уже отмечалось в ходе анализа состояния рынка розничной торговли продуктами питания (2.1.1), в условиях экономического спада многие ритейле-ры столкнулись с проблемой оттока значительной части своих клиентов. В этой связи большое внимание стало уделяться удержанию постоянных покупателей и реализации программ, направленных на поддержку лояльности. Однако долгосрочное влияние маркетинговой политики компании на приверженность покупателей, насколько известно автору, не может быть детально исследовано, поскольку не выработаны общие подходы как к оценке числа постоянных клиентов, так и к исследованию степени воздействия на них маркетинговых стимулов. Далее предложена методика такого исследования применительно к задаче выбора места покупки. При этом привлекаются полученные в ходе анализа ритмов покупок результаты (п. 3.1.3). Разработанная методика использована при решении задачи оценки эффекта от смены формата (п. 3.3.2).
Предлагаемая методика определения значимости отдельных стимулов для удержания лояльных клиентов основана на построении моделей их долгосрочной реакции на маркетинговую политику компании. При этом для количественного выражения реакции предлагается использовать вероятность выбора торговой точки. В зависимости от способа определения вероятности различаются и группы стимулов, влияние которых может быть исследовано.
Так, в ходе анализа выбора магазинов среди ближайшего конкурентного окружения в соответствии со сделанными ранее выводами следует рассматривать влияние таких факторов, как позиционирование, расположение магазина, репутация компании, ее ценовая политика и др. В этом случае вероятность выбора конкретного магазина оценивается как отношение общего числа покупателей магазина к их потенциальному количеству.
Если находить вероятность выбора из соотношения числа лояльных клиентов магазина к их общему количеству клиентов данного магазина, реакция покупателей определяется стимулами, воздействующими при посещении магазина. Предложено исходить из объективных характеристик работы магазина таких, как площадь, количество касс, максимальная длина очереди, средняя наценка и др. Использование таких показателей дает возможность оценки их значений и для конкурентов путем осмотра и наблюдения в торговом зале.
Однако исследование реакции покупателей на все возможные компоненты маркетинговой политики и тактики торговой компании, а также на действия конкурентов требует масштабного сбора информации путем проведения дорогостоящих количественных исследований. Поэтому с целью ограничения круга исследуемых факторов на первом этапе разработанной методики предполагается проведение качественных исследований, направленных на выявление наиболее значимых факторов, определяющих покупательский выбор. В рамках данных исследований предлагается производить идентификацию структурной модели повторного выбора магазина (рис. 2.3) с помощью подтверждающего факторного анализа. В результате, как показано в п. 2.3.1 удастся определить перечень факторов, которые оказывают наибольшее влияние на поведение покупателей и будут исследоваться на следующем этапе анализа.
На втором этапе определяются переменные, которые отражают выделенные ранее факторы, и проводится сбор количественных данных с использованием внутренней информации компании, путем наблюдения за конкурентами и опроса покупателей. На третьем этапе производится оценка числа лояльных и потенциальных клиентов, а также общего количества посетителей магазина. Количество потенциальных потребителей может быть найдено исходя из численности населения, проживающего в некотором радиусе от магазина. Если речь идет о магазине в спальном районе, то может рассматриваться расстояние в 500 м от него (6-10 минут пешком). Для торговых точек, расположенных в транспортных развязках, учитывается объем потенциального трафика.
Для оценки количества лояльных покупателей на практике чаще всего прибегают к проведению опроса клиентов магазина, в ходе которого определяется степень их лояльности. Однако этот метод трудоемкий, дорогостоящий и необъективный, поскольку покупателям трудно оценить частоту, с которой они делают покупки, а их высказывания о намерении повторно посетить магазин не всегда соответствуют их реальному поведению. Поэтому автором предложен другой подход к оценке количества лояльных покупателей, основанный на анализе присущих им ритмов покупок.
Разработанный подход основан на гипотезе о том, что существуют устойчивые группы покупателей с присущей им частотой покупок, что подтверждено проведенными исследованиями (п. 3.1.2). Вероятностная природа поведения совокупности потребителей учтена при предположении о разбиении их на непересекающиеся группы с постоянной частотой посещения магазина. Считая такое разбиение устойчивым в рамках исследуемого периода, задается условная вероятность посещения магазина клиентами і -й группы, равная І/і, где і отражает присущие им ритмы покупок (1 раз в і дней). В качестве оценки апостериорной вероятности повторного посещения магазина покупателями і -й группы предлагается рассматривать і-й коэффициент авторегрессионной модели количества чеков. Тогда с помощью формулы Байеса [79] выражается априорная вероятность принадлежности покупателя к і -й совокупности. Полученные таким образом значения интерпретируются как доли покупателей той или иной группы. На основе полной вероятности посещения торговой точки может быть определено общее число клиентов магазина. Количество лояльных покупателей находится по заданной частоте посещения ими магазина, например, не реже одного раза в неделю.
Необходимо принимать во внимание, что временные ряды количества чеков нестационарны, поэтому требуется исключить влияние неслучайных компонент. Для этой цели рекомендуется использовать разработанные ранее модели (п. 3.1.3). Кроме того в анализируемой динамике присутствуют и случайные потоки клиентов, поэтому общая совокупность должна включать и группу слу 116
чайных покупателей. В связи с этим сумма коэффициентов в авторегрессионной модели количества покупателей получается меньше единицы. Возникающая разница интерпретируется как апостериорная вероятность посещения магазина случайными клиентами. Оценку условной вероятности посещения магазина случайными клиентами предлагается рассчитывать исходя из анализа остатков построенной авторегрессионной модели.
В рамках предложенной методики предполагается, что на поведение покупателей оказывает существенное влияние их неоднородность по частоте посещения магазина. Поэтому сегментация основана на присущих потребителям ритмах покупок (п. 3.1.2), и с помощью изложенного выше подхода вся совокупность клиентов магазина разбивается на группы с определенной частотой покупки. На четвертом этапе исследуется выбор к-тз. торговой точки покупателями і -й группы и оценивается степень влияния Д. набора стимулов хк. Поскольку такой выбор обусловлен сложившимися у потребителей предпочтениями, то для описания реакции на маркетинговые стимулы предлагается использовать полезность С/ (хй,Д), извлекаемую из посещения магазина и приобретенных там продуктов. Тогда, согласно аксиоме Люса [118], вероятность Рц выбора j -й торговой точки покупателями і -й группы примет вид:
Для идентификации (3.21) необходимо сделать предположения о конкретном виде модели и{к{хк,Р{,С1к) полезности, в частности, в работе использована логистическая регрессия. Наконец, на последнем этапе по полученным оценкам модели (3.21) осуществляется ранжирование факторов потребительского выбора, которое позволяет судить об относительной эффективности маркетинговых мероприятий, направленных на удержание лояльных покупателей.
Методика идентификации эмпирических кривых Энгеля
Предложенные автором постановки для моделирования потребительского выбора предполагают, что предпочтительность продуктов сильно зависит от их калорийности, которая рассматривается как объективный показатель. Однако на практике не всегда находит подтверждение гипотеза о том, что воспринимаемая покупателями ценность продукта совпадает с его объективными характеристиками. Например, в работе [122] выделяются воспринимаемые покупателями характеристики продуктов питания и обнаружена их корреляция только с содержанием отдельных элементов химического состава (ряд витаминов, белки). Поэтому предложено осуществлять моделирование объемов спроса домохозяйств путем построения их прогнозов по кривым Энгеля, оцененным на этапе 1 разработанной методики. Далее методика оценки реального уровня благосостояния населения апробирована при исследовании экономического положения малообеспеченных домохозяйств в первых трех кварталах 2010 года. В качестве таких домохозяйств, как и ранее, рассматриваются домохозяйства I и II децильнои группы, поскольку их среднедушевые располагаемые ресурсы не превышают прожиточного минимума по НСО.
Ранее в ходе трендового анализа (п. 2.2.3) в Новосибирске выявлена возрастающая тенденция изменения цен на большинство продовольственных товаров в первой половине 2010 г. В условиях инфляции при оценке реального уровня благосостояния малообеспеченных домохозяиств необходимо учитывать, что объемы их спроса меняются, поскольку они реагируют на изменение уровня цен. С целью оценки изменений в объемах спроса в первых трех кварталах 2010 г произведено моделирование их ежемесячных значений. Для этого использованы результаты идентификации кривых Энгеля (п. 4.1.4), верификация которых показала их пригодность для целей прогнозирования. На основе оценок системы (4.6), (4.8) построены квартальные прогнозы объемов спроса в 2009-2010 гг. (п. 4.1.4). В условиях отсутствия дополнительной информации о возможной ежемесячной динамике спроса населения, принято допущение, что ежемесячные объемы спроса распределены равномерно внутри квартала. Исходя из этого предположения, определены объемы спроса на группы продуктов питания. Для их распределения по отдельным продовольственным товарам использовались соотношения продуктов в минимальном наборе [57]. Полученные результаты для отдельных наиболее значимых продовольственных товаров представлены на рис. 4.5. Найденная динамика позволяет судить об изменениях объемов спроса малообеспеченных домохозяиств в 2010 г. в сравнении с 2009 г.
Почти непрерывный рост реальных расходов на питание малообеспеченных домохозяиств в 2009 г. обусловил и рост объемов спроса на продукты питания (рис. 4.5, а, б, в). Для спроса на яйца и ряд других продуктов характерны сезонные колебания (рис. 4.5, г), что приводит и к снижению объемов спроса в некоторых кварталах 2009 г., но в целом к концу года они увеличиваются. В 2010 г. динамика спроса домохозяиств второй децильнои группы практически стабилизируется, а объемы спроса населения самой нгоішей доходной группы к лету снижаются. Из этого можно заключить, что в целом об улучшении эконо 151 мического положения малообеспеченного населения в 2010 г. по сравнению с 2009 г. говорить не приходится.
Спрос на хлеб и хлебобулочные изделия 1, 2 сорта (а), молоко питьевое цельное пастеризованное (б), кур (в), яйца куриные (г), кг, десяток Для корректного сопоставления результатов моделирования спроса с фактическими данными реальная структура расходов на питание по группам продуктов разбита на доли каждого отдельного рассматриваемого продукта в группе в соответствии с тем же их соотношением в минимальном прожиточном минимуме, который использовался ранее. Поскольку фактические данные о структуре расходов предоставлены в квартальной разбивке, было принято допущение, что доли расходов сохраняются постоянными по месяцам в течение квартала. Таким образом получены ежемесячные фактические доли dito, dih расходов на і-й продукт в t-м месяце базисного (2009) и текущего (2010) года.
Для сравнения их с прогнозными значениями на 2010 г., исходя из найденных объемов спроса на продукты питания малообеспеченного населения и динами ки цен этих продуктов, рассчитаны модельные доли dlh расходов на г -й, продукт в t-м месяце 2010 года. Данные о ценах pito, р, на г-й продовольственный товар взяты из еженедельных публикаций Новосибирскстата [67] на конец t-то месяца базисного (2009) и текущего (2010) года. Сопоставление фактиче ских dih и модельных dih долей показало, что прогнозы долей расходов на разные продукты значительно отличается по качеству для первой и второй децильной группы домохозяйств. Так, средняя ошибка аппроксимации реальных долей расходов по всем месяцам и продуктам для первой децильной группы сог ставила 8,6%, для второй группы 15,7%.
Несмотря на большую ошибку аппроксимации, модельные доли расходов-все равно лучше описывают наблюдаемые значения в текущем периоде, чемг доли расходов базисного периода dltQ. Средняя ошибка аппроксимации долей текущего периода d долями базисного dito составила для первой децильной группы 17,1%, для второй - 16,3%. Это означает, что при использовании вместо структуры расходов текущего периода.долей базисного года в виду отсутствия актуальной информации о спросе (как это обычно рекомендуется при расчете индексов цен Фишера [50]) возникают более существенные погрешности в оценке структуры, спроса,, чем при моделировании объемов спроса домохозяйств в соответствии с предложенной методикой оценки их реального уровня благосостояния.
Проверим, как выявленные погрешности сказываются на итоговых значениях индексов инфляции. Для этого рассчитаем реальные индексы цен F p Фишера в месяце t по сравнению с соответствующим месяцем предыдущего года исходя из фактических долей расходов по соотношению
Путем замены фактических долей dlti расходов текущего периода их мо-дельными значениями dih и долями расходов базисного периода dito из соот ношения (4.11) получим значения модельных F p и стандартных-индексов F p цен Фишера в месяце t по сравнению с соответствующим месяцем предыдущего года. Сравним точность оценок реальных значений индексов Фишера, рассчитав их отклонения от модельных и стандартных индексов. Результаты расчета приведены в табл. 4.7.
