Прогностические модели для разработки стратегии создания и продвижения продукта

Всовременной науке стратегия – это постоянный процесс адаптации внутренней среды к требованиям внешней среды [1, с. 359]. Стратегическое управление характеризуется пониманием того, как функционирует предприятие и как, используя это, можно достичь установленных долгосрочных целей и требований.

В этой статье речь пойдет о стратегиях создания и продвижения новых продуктов, а также о применение прогностических моделей.

У продукта есть определенные этапы, которые варьируются в зависимости от концепции маркетингового управления, типа продукта, структуры компании и других факторов. Они могут несколько отличаться или иметь разную последовательность. Автором за основу взят усовершенствованный жизненный цикл продукта, который включает четыре основных этапа:

- Создание продукта. На этом этапе определяются потребности потребителей, посредством проведения маркетинговых исследований, производится проектирование продукта, проводятся пилотные исследования с образцами, а также формируется ценностное предложение. Более подробные шаги будут рассмотрены ниже. - Организация. Этот этап связан со всем, что касается планирования, проработки, закупки, изготовления, продаж, распределения и обслуживания продукта.

- Цифровизация. Под этим подразумевается цифровая трансформация любых процессов, связанных с созданием, организацией или масштабированием продукта. Более того сюда может быть включено объединение продуктов в единую экосистему.

- Масштабирование. Это все, что связано увеличением масштаба: добавление новых видов товара, увеличение производства, выход на новые рынки, нацеленность на новую аудиторию и другое [2, с. 157].

Экономика

5.2.6

В рамках работы автор остановится подробнее на первом этапе. Как правило, создание нового продукта в совокупности имеет шесть стадий:

- Генерация идей. Основываясь на исследованиях, потребностях клиентов, разработчики продукта формируют цели, идеи и концепции нового товара. Учитываются также целевые рынки и сегменты, компании-конкуренты с существующими альтернативами, потенциальная функциональность нового продукта.

- Определение продукта является следующей стадией. На ней осуществляется предварительная проработка продукта, которая включает в себя более глубокий анализ конкурентов, определение ценности и критериев успешности, разметка стратегии дистрибуции и продвижения.

- Разработка MVP. Минимальный жизнеспособный продукт является конечной целью этого этапа. Для этого необходимо составить стратегию разработки продукта и проанализировать риски и осуществимость проекта.

- Первоначальный дизайн. Как правило, подготавливается совместно со стейкхолдерами. Для успешного дизайна может потребоваться несколько интераций.

- Утверждение и тестирование, которые стоит провести для избежания ошибок при распространении на широкую аудиторию. В этом случае тестируются: концепция продукта, его функциональность, клиентская часть, дистрибуция и маркетинг.

- Коммерциализация – заключительная стадия, на которой продукт выводится на рынок и получает распространение. Продукт также может дорабатываться, пополняться новым функционалом [3].

Для того, чтобы выйти на новые рынки, привлечь новых потребителей, рассказать о новом продукте, предприятию необходимо продвижение, которое фигурировало на одной из стадий создания продукта. Алгоритм разработки стратегии продвижения товаров включает в себя:

- Анализ факторов внешней и внутренней среды компании; - Количественная оценка факторов; - Стратегический анализ рыночной среды с помощью действующего инструментария; - Анализ и интерпретация полученных результатов; - Выбор и разработка стратегии продвижения товаров; - Реализация стратегии и ее мониторинг [4, с. 445].

Возвращаясь к теме прогностических моделей, в рамках рассмотренных этапов и стадий создания и продвижения продуктов они могут быть применены при анализе потребительского поведения, конкурентной среды, трендов отрасли, предсказании будущих продаж и спроса, выборе оптимальных стратегий продвижения.

Далее для каждого пункта будут рассмотрены наиболее оптимальные прогностические модели. Прогностическая модель – это математическое или статистическое представление системы или процесса. Оно используется для прогнозирования событий или состояний, которые произойдут в будущем, на основе имеющихся данных и знаний об объекте. Прогностические модели могут иметь разный вид. Например, нейронная сеть, статистическая модель, математическая формула или другие методы анализа данных.

Такие модели имеют широкое распространение в различных областях деятельности, поскольку дают возможность принимать более обоснованные решения на основе прогноза [5]. Говоря о примерах областей применения, можно выделить сферы, указанные в ниже (Таблица 1).

Таблица 1. Области применения прогностических моделей Область применения Пример Финансовый анализ Прогнозирование расход… — см. PDF статьи.

Прогноз потребительского поведения Потребительское поведение является важным фактором, который влияет на генерацию идей для нового товара, а также выбор стратегии продвижения. Для его прогноза можно использовать логит-модель – статистическую модель для предсказания выбора между альтернативами.

Изначально логит-модель была разработана для бинарных зависимых переменных, то есть для тех, где есть всего две альтернативы. Однако существует также мультиномиальная логит-модель, которая позволяет моделировать ситуации, где зависимая переменная имеет более двух категорий или альтернатив. Целью в этом случае является предсказание вероятности выбора конкретной альтернативы среди нескольких возможных вариантов.

Логит-модель имеет зависимые и объясняющие переменные. Зависимая – это выбор между несколькими альтернативами. Если говорить о прогнозе потребительского поведения, то это могут быть выборы между разными брендами, категориями товаров. Объясняющие переменные – это факторы, которые влияют на вероятность выбора той или иной категории. Например, цена товара, оценка товара другими пользователями, престиж использования и другие.

Анализ рынка

Анализ рынка имеет фундаментальное влияние на продукт: начиная от понимания функционала продукта, заканчивая разработкой стратегии, которая позволит компании выделиться на фоне конкурентов. Именно по этой причине особое влияние необходимо уделить подобного рода анализу.

В зависимости от информации, которую необходимо получить, могут применяться различные прогностические модели. Автором будет рассмотрена модель кластерного анализа. Это метод, который используется для изучения и группировки сложных объектов в наборе данных. Его целью является определение степени однородности объектов, их анализ и идентификация, образование новых групп [6, с. 1].

Для начала необходимо выбрать признаки, по которым будут формироваться группы. В рассматриваемом случае это могут быть доля рынка, инновационность, отзывы покупателей, распространенность, диверсификация. То, на что компания делает или хочет сделать упор, может быть использовано в выборе признаков.

Далее необходимо собрать и стандартизировать данные. Например, если они имеют разные единицы измерения, лучше привести все к единому формату, чтобы вклад признаков был равномерным.

После этого выбирается метод кластеризации, который зависит от поставленных задач:

1. K-средних (K-means) – это метод кластеризации, который подходит для анализа рынка, например, для сегментации потребителей. В случае, если имеются данные о предпочтениях покупателей (например, их поведении на сайте, покупках и т. д.), возможно использовать K-средних для выявления типичных паттернов поведения. Также это может быть полезно при анализе продуктовой линейки конкурентов, помогая определить сильные и слабые стороны их товаров на основе предпочтений клиентов.

2. Иерархическая кластеризация – метод, который подходит для создания иерархических структур кластеров. Например, его можно использовать для выявления популярных трендов в продуктовой линейке конкурентов или определить, какие товары или услуги взаимозаменяемы, чтобы лучше понять сферу конкуренции и уникальные аспекты предложения.

3. Подход DBSCAN применяется для выявления плотных областей в данных. Если рассматривать конкурентный анализ, то этот подход можно использовать для выявления географических областей с высокой концентрацией бизнесов определенного типа или для обнаружения сегментов рынка с высокой плотностью покупателей.

4. EM-алгоритм (Expectation Maximization) – этот метод может быть полезен для моделирования скрытых факторов в данных. Например, это может помочь понять, какие конкурентные стратегии или тактики используются на рынке, даже если они не видны на поверхности.

5. Spectral Clustering – метод, который может использоваться для обнаружения структурных связей между компаниями-конкурентами. Например, при анализе связей между разными компаниями, подразделениями или сетями партнеров для понимания влияния их взаимосвязей на рынке.

Как правило, при выборе классических методов кластерного анализа для расчетов можно воспользоваться статистическими программами. Например, STATISTICA, где необходимо выбрать функцию «Кластерный анализ», метод, меру близости [6].

После этого происходит интерпретация результатов и анализ особенностей кластеров. Прогноз будущих продаж и спроса Прогнозирование продаж и спроса важно для оптимизации бизнес-процессов. Это помогает планировать запасы, управлять цепью поставок, снижать затраты на хранение. Благодаря этому компании также могут адаптировать мар- кетинговые кампании, улучшать обслуживание клиентов и эффективнее использовать ресурсы. Прогнозы являются основой для финансового планирования и стратегического принятия решений. Это способствует снижению рисков и устойчивости бизнеса.

Для подобного рода прогноза возможно использование метода экспоненциального сглаживания. Он достаточно распространен для анализа и прогнозирования временных рядов.

Основная суть метода заключается во взвешенном усреднении предыдущих наблюдений. При этом более актуальные данные имеют более высокий вес. Для расчетов используются такие показатели как фактическое значение на текущем периоде времени, прогноз для текущего периода времени, коэффициент сглаживания, число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.

При прогнозе будущих продаж и спроса есть возможность использовать простое экспоненциальное сглаживание. В этом случае временной ряд не имеет ярко выраженных трендов или сезонности. Либо же возможно использовать метод Хольта-Винтерса, который назван в честь своих разработчиков. Хольт предложил метод, учитывающий тренд, а Винтерс добавил сезонность. В этом случае для учета добавляются лаг сезонности, коэффициент сглаживания для тренда, коэффициент сглаживания для сезонной компоненты [7].

Выбор оптимальных

стратегий продвижения

Продвижение товара является важной составляющей его успешности. Прогностические модели могут быть использованы и в этом случае. Как было рассмотрено выше, один из методов кластерного анализа, K-средних, позволяет выявить паттерны поведения потребителей и сегментировать их. Благодаря этому у компании появляется возможность создавать персонализированные стратегии продвижения для каждого конкретного сегмента.

Более того при использовании прогностических моделей возможно выявить тренды в сфере продвижения. Часто различные рекламные агентства или консалтинговые компании самостоятельно анализируют тренды отраслей, но выявление их езе до публичного оглашения дает преимущества относительно конкурентов.

Для этой задачи можно использовать Первым шагом необходимо собрать данные о маркетинговых метриках. Это могут быть ежемесячные объемы поисковых запросов по маркетинговым темам, статистика использования рекламных каналов, конверсии и другие показатели.

Далее важно подготовить данные таким образом, чтобы ряды были стационарными. То есть не зависели от времени. Если необходимо удалить тренд и сезонность, можно провести дифференцирование. После этого может быть полезно визуализировать данные для подтверждения стационарности временного ряда. Однако, если исходные данные все еще содержат тренды и сезонность, то анализ после дифференцирования может помочь в выявлении других интересных паттернов, аномалий или изменений в данных.

Следующим этапом является определение параметром ARIMA (p, d, q). Используются коррелограммы - графики автокорреляции и частичной автокорреляции. Первый отображает корреляции между временным рядом и его отставаниями (лагами). По этому графику определяется порядок q (скользящего среднего). Второй график показывает корреляцию между временным рядом и его отставаниями, учитывая влияние промежуточных лагов. По этому графику определяется порядок p (авторегрессии). В свою очередь d (интегрирование) – то количество дифференциаций, необходимых для стабилизации временного ряда. Если временной ряд стационарен, d = 0.

После этого данные должны быть разделены на 2 группы – обучающий набор и тестовый.

Первый используется для обучения модели ARIMA с определенными до этого параметрами. Тестовый набор используется для создания прогноза и сравнение его с фактическими показателями. Это позволяет оценить точность модели.

Заключительными этапами являются визуализация результатов для лучшего понимания, насколько корректно модель выявила тренды, и интерпретация результатов.

В данной работе автором была рассмотрена важность применения прогностических моделей в разработке стратегии создания и продвижения продукта. Развитие и реализация успешной стратегии требуют не только понимания текущих трендов, но и умения предвидеть изменения на рынке в будущем.

Прогностические модели, такие как логит-модель, модель кластерного анализа, метод экзистенциального сглаживания, модель ARIMA предоставляют инструменты для анализа временных рядов и прогнозирования будущих сценариев. Эти методы позволяют учесть динамику изменений спроса, конкурентного окружения и других важных факторов, которые являются важными элементами в разработке стратегии продукта.

Таким образом, применение прогностических моделей в разработке стратегии создания и продвижения продукта становится неотъемлемой частью успешного управления бизнесом в условиях динамичного рыночного окружения. Как упоминалось раннее, внедрение современных методов анализа данных и машинного обучения позволяет компаниям не только следить за текущими тенденциями, но и быть на шаг впереди, что существенно способствует достижению конкурентного преимущества.