Анализ динамики и прогнозирование

Для анализа динамики и построения прогноза исследуемых показателей, детализированных по одному или нескольким аналитическим признакам, формируется набор временных рядов.

Пользователь может производить всевозможные арифметические, статистические и логические преобразования над исходными показателями, а также строить прогноз с учетом сезонности и тренда одновременно для большого набора временных рядов. В проекте модуля можно построить и сохранить процедуры расчета сложных показателей.

C-Commerce

Этот модуль наиболее эффективен в компаниях, продающих сложные товары и услуги с длительным циклом продаж.

Решаемые задачи

- Характеристика клиентов

- История взаимоотношений с клиентами

- Договоры с клиентами

- Заключенные и планируемые сделки

- Мероприятия по продвижению

- Сбор и накопление данных о клиентах

Функциональные возможности

- Оперативное планирование и контроль процесса продаж

- Быстрый доступ к полной информации о клиенте и истории работы с ним

- Поддержка процесса управления сделкой продавцами

- Планирование и регистрация контактов с клиентами в рамках принятой технологии продаж

Predictor

Прогнозирование является важным подготовительным этапом при принятии стратегических и тактических управленческих решений. Прогноз величины спроса, объемов рынка, уровня цен — ключевые показатели в планировании, особенно маркетинговом. Между тем, менеджеры часто полагаются на интуитивные оценки будущих показателей, даже когда требуются точные аналитические прогнозы и имеются все необходимые данные для их построения.

Решаемые задачи

– Анализ сезонности поведения временных рядов.

– Исследование взаимного влияния временных рядов друг на друга с помощью анализа корреляций и лагов. Одновременное прогнозирование нескольких взаимозависимых временных рядов.

– Сценарный анализ (what-if анализ) — прогнозирование поведения интересующего показателя в зависимости от сценариев развития других показателей, например, оценка изменения объемов продаж в зависимости от изменения предполагаемых цен (собственных и конкурентов).

Функциональные возможности

Прогнозирование нескольких рядов с учетом их взаимозависимости. В модуле Predictor реализован метод многоканальной авторегрессии. В этом методе учитывается информация о характере взаимного влияния рядов друг на друга.

Автоматический выбор параметров прогнозных моделей. Для настройки параметров предоставляется система помощи и подсказок, вплоть до автоматического вычисления рекомендуемого значения.

Низкие требования к длине исходных рядов.

Для получения качественных прогнозов в модуле Predictor достаточно использовать данные за два последних сезона, а не за 3-5, как в большинстве других программ.

Автоматическое создание отчета.

Средства автоматического создания отчета дают возможность представить полученные результаты вместе с подробным описанием всех этапов анализа рядов и прогнозирования.

Geo

Модуль Geo предназначен для анализа информации об объектах, имеющих территориальную привязку. Он дает возможность отображать исследуемые объекты на картах России, СНГ, Мира, а также отдельных российских регионов и городов.

Функциональные возможности

– Для разных типов географических объектов — городов, регионов, районов и т.д. — на карте отображаются сводные показатели, рассчитанные на основе информации из витрины данных модуля Analyzer (например, объемы продаж предприятия и его конкурентов).

– На карту можно наносить данные, импортируемые в Analyzer из внешних источников — из файлов электронных таблиц или таблиц баз данных.

– Для отображения информации о географических объектах в модуле используется стандартный набор географических карт — карты мира, России, Московской области и Москвы. По желанию пользователя в модуль можно включить и другие карты.

– Модуль GEO содержит все стандартные возможности геоинформационного приложения для работы с картой, такие как сдвиг видимой области карты, изменение ее масштаба, увеличение в рамке, идентификация объекта.

– В модуле реализован инструмент построения буферных зон (автоматическое выделение географических объектов одного типа, попадающих в сферу “притяжения” выделенных объектов).

– Визуальное ранжирование географических объектов по значениям одного из количественных показателей производится с помощью настраиваемой цветовой шкалы или размера кругов, служащих условными обозначениями точечных объектов (городов).

– Информация о долевой структуре атрибутов для географических объектов, например, структура продаж предприятия по товарным группам в каждом городе или регионе, отображается на карте с помощью диаграмм.

– Модуль GEO содержит гибкие инструменты настройки и размещения на карте подписей объектов, что очень важно для наглядности отображения информации.

Portfolio

Эффективность стратегического управления существенным образом зависит от возможности выявлять и представлять в наглядной форме комплексные стратегические взаимосвязи. Одним из инструментов, помогающих решить эту задачу, является портфельный анализ. Он включает в себя процедуру оценки направлений деятельности компании, товарных групп или других стратегических сегментов по нескольким независимым интегральным критериям и их наглядное представление с помощью специальных графиков — матричных диаграмм.

Портфельный анализ может быть использован также и на тактическом уровне управления — для принятия решений о применении к группам объектов разных тактических действий.

Решаемые задачи

– Стратегическое позиционирование направлений деятельности компании, товарных групп по привлекательности и конкурентоспособности.

– Исследование потребителей, например, оценка лояльности отдельных сегментов.

– Определение приоритетности проектов, например, по критериям “сложность” (ресурсоемкость) — “полезность”.

– Любые другие задачи, связанные с построением матричных моделей.

Функциональные возможности

Вычисление интегральных оценок исследуемых объектов. Модуль Portfolio позволяет рассчитывать привлекательность, конкурентоспособность и другие интегральные оценки исследуемых объектов на основе иерархических систем подкритериев.

Построение матричных диаграмм для отображения объектов в соответствии с их интегральными оценками.

Эти оценки определяют для изображения каждого объекта расположение, цвет и размер круга, а также размер

выделенного в круге сегмента. В одной матрице можно показать состояние объектов в разные моменты времени. Пользователь имеет возможность произвольным образом задавать разбиение матрицы на зоны.

Conjoint

Главными вопросами, на которые ищут ответы специалисты по маркетингу при оценке потребительских предпочтений в отношении товаров и услуг, являются следующие:

– Какие характеристики товара (услуги) являются наиболее важными, а какие — наименее важными?

– Какие значения (уровни) характеристик товара (услуги) являются наиболее и наименее желательными?

Метод Conjoint-анализа хорошо зарекомендовал себя при ответах на эти вопросы. Он позволяет достичь компромисса между качеством получаемых оценок и затратами на их получение.

Первым шагом Conjoint-анализа является определение набора вариантов товара, предлагаемого для оценки экспертам или потребителям. Этот набор должен быть небольшим, но достаточным для получения качественных результатов исследования. Например, если необходимо провести исследование по товару с пятью характеристиками, первые четыре из которых имеют по три уровня, а последняя — два, то метод Conjoint позволит выбрать 14 вариантов из 162 возможных. Оценку этих 14 вариантов метод обобщит на всю совокупность вариантов товара.

На основе экспертного ранжирования выбранных вариантов товара Conjoint-анализ дает возможность получить надежные оценки важности каждой характеристики товара, а также получить оценки наиболее и наименее желательных значений уровней характеристик товара.

В модуле Conjoint реализованы обе указанные процедуры Conjoint-анализа: подготовка вариантов для сравнения и обработка экспертных оценок. В процессе работы с модулем формируется отчет, содержащий описание всех этапов проводимого исследования и его результаты.

Следует еще раз подчеркнуть, что модули могут использоваться как по одному, так и в сочетании – информация, содержащаяся в одном (или рассчитанная им), может передаваться для дальнейших расчетов в другой.

Рассмотрим типичные для Marketing Analytic задачи:

Определение оптимального сочетания потребительских свойств товаров и услуг.

Покупатель делает свой выбор, оценивая все основные характеристики товара в совокупности. Поэтому даже если известны предпочтения покупателей по отдельным характеристикам товара, исследователь не всегда может определить предпочтительность всего товара в целом.

Метод Conjoint-анализа позволяет получить надежные оценки важности характеристик товара, а также предпочтительности значений этих характеристик без неоправданно высокой нагрузки на участников исследования.

Применение модуля Conjoint состоит из следующих шагов:

Формирование массива вариантов исследуемого товара.

Экспертная оценка или ранжирование полученных вариантов товара.

Расчет важности характеристик товара и предпочтительности значений каждой характеристики товара.

Расчет оценок для конкретных вариантов товаров.

Формирование отчетов с исходными данными и результатами анализа.

Исходные данные: все возможные характеристики товара и возможные значения характеристик, оценки предпочтительности сформированных вариантов, по желанию – характеристики уже существующих моделей.

Выходные данные: предпочтительность отдельных признаков и характеристик товара, по желанию – оценка уже существующих моделей в целом.