Тема 4. Анализ информации о поведении потребителей Задачи с решениями
Пример 4.1. Мы организуем детский лингвистический центр. В период летних каникул мы намерены предложить школьникам обучение и отдых в течение 21 дня. Требуется определенное время на организацию этого лагеря и достаточно высокие затраты на аренду пансионата, которые нужно осуществить за несколько месяцев до начала работы лагеря. Нас интересует, какое количество школьников будет отдыхать в лагере летом. Если наш центр только создается, мы можем провести встречи со школьниками и их родителями нескольких школ, рассказать им о центре и попросить ответить на вопросы анкеты. Допустим, мы получили следующие результаты анкетирования.
Купите ли вы своему ребенку путевку в лингвистический лагерь по цене 15000 руб.?
|
Количество ответивших
|
Непременно
|
25
|
Возможно
|
34
|
Может быть, да, а может быть, нет
|
66
|
Скорее нет
|
124
|
Нет
|
200
|
Всего было опрошено 449 родителей, из них, вероятно, 65 человек (25 х 0,8 + 34 х 0,5 + 66 х 0,25 + 124 х 0,1) действительно приобретут путёвки. Доля наших клиентов составит 14,47%. Если мы намерены предложить услуги лингвистического центра в других школах города, где обучается 3000 детей интересующего нас возраста, то можно ожидать, что 14,47% из них воспользуются нашими услугами, т.е. число наших клиентов может составить 434 человека, выручка составит 6 510 000 руб.
Мы можем усложнить анкетирование, предложив в разных группах опрашиваемых разные цены. Это позволит нам увидеть зависимость изменения спроса от изменения цен. Необходимо только помнить, что одному респонденту должна быть предложена одна цена или один ценовый диапазон.
Пример 4.2. Известно, что в январе текущего года средние цены производителей за 1 т льноволокна составили 7214 руб. При отсутствии более подробной информации можно наивно предположить, что и в феврале цена 1 т льноволокна останется на этом уровне и составит 7214 руб.
Если значения фактических величин изменяются во времени, наивный прогноз можно получить, учитывая последние изменения показателей.
Пример 4.3. Известна цена 1 тонны картофеля в январе - июне 2008 г.
|
Месяц
|
Январь
|
Февраль
|
Март
|
Апрель
|
Май
|
Июнь
|
Цена 1 т картофеля руб.
|
3710
|
3715
|
3 708
|
3712
|
3716
|
3 720
|
Цена 1 т картофеля в июле может быть определена с учетом последних абсолютных изменений цен 3720 - 3716 = 4 руб., следовательно, цена в июле составит 3720 + 4 = 3724 руб.
Вы можете оценить будущее значение цен на основе последних относительных изменений. Для этого следует оценить индекс изменения цен (3720 - 3716) : 3716 = 0,001, затем цену последнего периода умножить на индекс роста цен 3720 х 1,001 = 3724 руб.
Для организаций, имеющих в своем ассортименте тысячи наименований товаров, могут быть полезными методы прогнозирования, основанные на усреднении цен. Они позволяют оперативно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных.
Простое среднее - прогнозное значение принимается равным среднему всех значимых прошлых наблюдений.
Пример 4.4. Если вы рассчитаете прогнозную цену картофеля в июле, используя данный подход, то получите (3710 + 3715 + 3708 + 3712 + 3716 + 3720) : 6 = 3713,5 руб.
Скользящее среднее рассчитывается как среднее арифметическое трех последних точек, оно и принимается прогнозным значением.
Пример 4.5. Организация продает топочный мазут. Средние цены за 1 т мазута за три последних года составили последовательно 1245 руб., 2245 руб., 1420 руб. Скользящее среднее составит 1637 (1245 + 2245 + 1420) : 3, следовательно, цена топочного мазута в прогнозном году может составить 1637 руб./т.
Задания для самостоятельного решения
Задание 1. Составьте анкету для опроса покупателей с целью определения цены нового товара.
Задание 2. Предложите наиболее приемлемый метод для оценки реакции покупателей на изменение цен на следующие виды товаров: товары бытовой химии; продукты питания; недвижимость; ювелирные изделия; стоматологические услуги; автомобили; образовательные услуги. Обоснуйте выбор метода.
Задание 3. По результатам эксперимента в магазине оцените коэффициент эластичности спроса на яблоки по цене и изменение выручки магазина в результате изменения цен. Рекомендуете ли вы распространить результаты эксперимента на сеть магазинов, торгующих исследуемым товаром?
Магазины
|
Базовые условия
|
Условия эксперимента
|
цена, руб.
|
объем продаж, кг
|
цена, руб.
|
объем продаж, кг
|
Экспериментальный
|
80
|
100
|
95
|
90
|
Контрольный
|
80
|
120
|
80
|
115
|
Задание 4. Для обоснования решения об изменении цен проводится эксперимент в одном из магазинов. В качестве контрольного выбран магазин, близкий по ассортименту и месторасположению, но имеющий большую площадь торгового зала. По результатам эксперимента в магазине, отраженным в таблице, оцените коэффициент эластичности спроса по цене и изменение выручки магазина в результате изменения цен. Рекомендуете ли вы распространить результаты эксперимента на сеть магазинов, торгующих исследуемым товаром?
Магазин
|
Площадь торгового зала, м3
|
Базовые условия
|
Условия эксперимента
|
цена, руб.
|
объем продаж, шт./день
|
цена, руб.
|
объем продаж шт./день
|
Экспериментальный
|
1 000
|
270
|
185
|
250
|
210
|
Контрольный
|
1 500
|
270
|
300
|
270
|
310
|
Задание 5. Образовательное учреждение проводит оценку ожидаемого количества абитуриентов, желающих получить высшее образование на платной основе. С этой целью специалисты отдела внебюджетной деятельности и приемной комиссии проводят встречи с абитуриентами и их родителями в школах города и в других населенных пунктах. На встречах раздавались анкеты, включающие вопрос о желании попытаться поступить на отдельные специальности университета на платной основе при предлагаемой цене обучения.
Методом определения готовности совершить покупку определите ожидаемое количество абитуриентов по данным анкетирования и кривую вероятности совершения покупок при различных уровнях цен, рассчитайте выручку образовательного предприятия при различных ценах.
Вариант ответа
|
Количество ответивших покупателей при заданном уровне цен
|
90 000 руб.
|
85 000 руб.
|
80 000 руб.
|
70 000 руб.
|
Обязательно буду поступать
|
12
|
15
|
16
|
20
|
Скорее, буду поступать, чем нет
|
20
|
22
|
23
|
27
|
Возможно, буду поступать
|
50
|
55
|
54
|
56
|
Скорее, не буду поступать
|
30
|
30
|
28
|
30
|
Не буду поступать
|
120
|
100
|
100
|
80
|
Задание 6. Продавца офисных компьютеров интересует зависимость изменения объема продаж процессоров от цены. На основе агрегированных данных о продажах:
■ изобразите графически взаимосвязь объема процессоров и цен, оцените коэффициент корреляции;
■ постройте модель линейной регрессии и объясните экономический смысл значений коэффициентов;
■ рассчитайте объем продаж и выручку при повышении цены до 15 000 руб., при снижении до 10 000 руб.
Модель
|
Цена, руб.
|
Объем продаж за месяц, шт.
|
AMD-Duron-1200
|
1 148
|
200
|
AMD Athlon ХР 1700
|
1 872
|
198
|
AMD Athlon ХР 1800
|
1 933
|
198
|
AMD Athlon ХР 2000
|
2 446
|
180
|
AMD Athlon XP 2500
|
3 080
|
175
|
Intel Celeron 1.7 GHz
|
2 084
|
200
|
Intel Celeron 1.8 GHz
|
2 265
|
160
|
Intel Celeron 2.0 GHz
|
2 394
|
158
|
Intel Celeron 2.6 GHz
|
3 352
|
120
|
Intel Pentium 4 2.8 GHz
|
10 087
|
30
|
Intel Pentium 4 3.06 GHz
|
13 348
|
25
|
Задание 7. По приведенным данным о цене предложения однокомнатных квартир рассчитайте среднюю цену 1м2 жилья, коэффициенты корреляции между общей площадью и ценой, между жилой площадью и ценой. Назовите показатели, наиболее существенно влияющие на цену. Дайте рекомендации по использованию полученной информации в ценообразовании.
№
|
Общая площадь, м2
|
Жилая площадь, м2
|
Цена, тыс. руб.
|
1
|
31
|
19
|
820
|
2
|
40
|
21
|
1 150
|
3
|
45
|
20
|
1 150
|
4
|
30,8
|
16,4
|
830
|
5
|
41
|
20
|
1 100
|
6
|
32
|
17,5
|
800
|
7
|
41
|
19
|
1 000
|
8
|
31,6
|
17
|
700
|
9
|
31
|
18
|
800
|
10
|
55
|
22,5
|
1 040
|
11
|
34
|
18
|
740
|
12
|
33,4
|
17
|
900
|
13
|
36
|
18
|
800
|
|
