Покупательский спрос и методика его прогнозирования

Размещено на http://www.allbest.ru

Теоретическая часть

1) Методы прогнозирования

Метод прогнозирования - способ теоретического и практического действия направленный на разработку прогноза

Это определение является общим и достаточно широким, т.е. данный термин от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур экспертных оценок. спрос прогноз покупательский потребительский

Различают простые и сложные методы прогнозирования. Под простым понимается метод неразложимый на еще более простые методы прогнозирования. Соответственно сложный или комплексный - это метод состоящий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых. Существует два основных типа классификации: последовательная, параллельная. При последовательной классификации происходят основные моменты: основание деления, т.е. признак, должен оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия, объемы видовых понятий должны исключать друг друга, объемы видовых понятий должны исчерпывать объем рядового понятия. Параллельная классификация предполагает сложное информационное основание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков, каждый из которых существенен, всем вместе присущи предмету, и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

Представленная на рис. 1 классификация методов прогнозирования является классификацией последовательного типа, имеющей целью наглядное представление в виде иерархического дерева совокупности методов современного прогнозирования как некоторой системы.

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку «информационное основание метода». Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации, которую поставляют эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, поскольку к ним относят методы со смешанной информационной основой. Не следует к комбинированным методам относить те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем.

Размещено на http://www.allbest.ru

Рис. 1. Последовательная классификация методов прогнозирования

1 - экстраполяция и интерполяция;

2 - регрессия и корреляция;

3 - факторные модели;

4 - математические аналогии;

5 - исторические аналогии;

6 - исследования динамики НТИ;

7 - исследования уровня техники;

8 - опрос;

9 - анализ;

10 - метод Дельфи;

11 - эвристический;

12 - опрос;

13 - генерация идей;

14 - игровые модели.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа.

Экспертные оценки с обратной связью воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов. Экспертные оценки с обратной связью с воем аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос, генерацию идей, игровое моделирование.

Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей.

Методы экстраполяции тенденций являются самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих - регулярной и случайной. Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки исходного числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования. предварительная обработка исходного числового ряда направлена на решение следующих задач: снизить влияние случайной составляющей в исходном числовом ряду, снизить трудность математического описания тренда. Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда.

Метод непосредственной экстраполяции - наиболее простой способ прогноза. Основан на изучении динамики изменения экономического явления в определенном периоде и перенесения выявленной закономерности на будущее. Достоинство метода состоит в его универсальности, а недостаток - в необходимости проведения большего числа наблюдений, что ведет к снижению достоверности прогноза.

Процедура сглаживания направлена на минимизацию случайных отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой предполагаемого тренда процесса. Наиболее распространен способ осреднения уровня от некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемещается вдоль ряда точек, в связи с чем называется скользящей средней.

Сглаживание даже в простом линейном варианте является во многих случаях эффективным средством выявления тренда при наложении на эмпирический ряд случайных помех и ошибок измерения. Для рядов со значительной амплитудой помехи имеется возможность проводить многократное сглаживание исходного числового ряда. Эффективность этой процедуры быстро уменьшается, поэтому целесообразно повторять ее от одного до трех раз.

Если сглаживание направлено на первичную обработку числового ряда для исключения колебаний и выявления тренда, то выравнивание служит целям более удобного представления исходного числового ряда, оставляя прежними его значения. Можно рассматривать выравнивание и как метод непосредственного приближенного определения параметров функции, аппроксимирующей исходный числовой ряд. В том случае. Если вид функции неизвестен, выравнивание следует рассматривать как предварительную процедуру, в процессе которой путем применения различных формул и приемов выясняется наиболее подходящий вид функции, описывающей эмпирический ряд.

Достоинством метода наименьших квадратов является относительная простота реализации, метод сглаживает случайные шумы при описании тренда, позволяет получить несмещенные и состоятельные оценки всех параметров.

Две случайные величины являются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой.

Применение корреляционного анализа предполагает выполнение следующих предпосылок:

1.Следующие величины

Y(Y1,Y2,. . . Yn)

X(X1,X2,. . . Xn)

могут рассматриваться как выборка из двумерной генеральной совокупности с нормальным законом распределения.

1. Ожидаемая величина погрешности равна 0.

2. Отдельные наблюдения стохастически независимы, т.е.значение данного наблюдения не должно зависеть от значения предыдущего и последующих наблюдений.

3. Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.

4. Дисперсия ошибки связанная с одним значением Y равно дисперсии ошибки связанной с другим значением Y.

5. Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.

6. Непосредственная применимость данного метода ограничивается случаями когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметров B0,B1,. . .Bk.

8. Наблюдение независимых переменных производится без погрешности, т.е. перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнение всех предпосылок.

Связь между случайной и неслучайной величиной является регрессионной, если обязательно выполняется 2,3,4,5,6,7,8 предпосылки. Соответственно корреляционной считается связь, если выполняются все предпосылки.

По степени комплексности статистические исследования делятся на двумерные и многомерные. Первые касаются рассмотрения парных взаимосвязей между элементами, называются парная корреляция и парная регрессия. И направлены прогнозные исследования на решение следующих задач:

· Установление количественной меры тесноты связи между двумя случайными величинами.

· Установление близости этой связи к линейной.

· Оценка достоверности.

· Оценка точности прогноза и проверка по факту.

Многомерные методы статистического анализа направлены на решение задач системного анализа многомерных стохастических объектов прогнозирования.

Целью такого анализа является выявление внутренних взаимосвязей между переменными, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик описывающих объект с достаточной степенью точности.

Таким образом, статистические методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза.

Корреляционный и регрессионный анализ

Пусть имеется два множества случайных переменных

X=X1. . .Xn

Y=Y1. . .Yn,

относительно которых имеется предположение о наличии взаимной связи линейного характера со случайным отклонением.

В данном случае коэффициент корреляции будет равен:

Коэффициент корреляции определяет степень рассеивания эмпирических точек от линейной зависимости следующего вида:

,

, ,

,

.

Если r=0, то тогда корреляционная связь между y и x отсутствует.

Если r=1 , то y растет линейно с ростом x.

Если r= -1 то y убывает линейно с ростом x.

0<<1 - норма, характеризует промежуточные виды связей между y и x.

- коэффициент линейной регрессии. Он определяет угол наклона линии регрессии к оси x.

Частным случаем использования регрессии является в прогнозных исследованиях является ступенчатая парная регрессия. В этом случае путем исследования цепочки парных взаимосвязей переменных приходят к определению прогнозируемой переменной.

Экспертные методы применяются в следующих случаях:

1. в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистической характеристики объекта;

2. в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта;

3. при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей подверженных сильному влиянию новых открытий в функциональных науках;

4. в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях;

5. экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта.

Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.

Существует две категории экспертов:

1. узкие специалисты;

2. специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение модели.

«Эксперт» переводе с латинского означает «опытный».

Требования, которым должен удовлетворять эксперт:

1. оценки эксперта должны быть стабильны во времени;

2. наличие дополнительной информации о прогнозируемом предмете лишь улучшает оценку эксперта;

3. эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний;

4. эксперт должен обладать опытом успешных прогнозов в данной области знаний.

Характеризуя экспертов, всегда имеется в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов.

1.систематические;

2. случайные.

Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что эти ошибки связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок применяют поправочные коэффициенты. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Таким образом, организация форм работы эксперта может быть в программированной или непрограммированной, устной или письменной форме.

Ошибка, которую могут допустить эксперты, определяется с помощью теоремы Бернулли:

t - доверительный интервал;

r - доля элементов выборки с наличием заданного признака;

g - доля элементов с отсутствием заданного признака.

Определение специфики процедур для класса персональных экспертных оценок осуществляется на основе анализа требований к экспертам и вытекает из следующих методов:

1. аналитические записки предъявляют требования к структуризации экспертной проблемы, ранжирования целей, анализа альтернативных путей достижения цели, оценки затрат на каждую альтернативу и рекомендации по наиболее эффективным способам решения проблем.

2. парные сравнения, нормирование и ранжирование требуют однородности оцениваемых признаков, наличия однозначно определенных процедур оперирования с критериями, эталонами и признаками.

3. морфологическая структуризация требует четкого определения функциональных характеристик объекта или проблемы, которую необходимо улучшить на основе возможного улучшения характеристики.

Сущность метода «Дельфи» состоит в последовательном анкетировании мнений экспертов различных областей и формировании массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на строгом логическом анализе, так и на интуитивном опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержится информация и мнение, полученное из предыдущей анкеты. Метод относится к классу методов групповых экспертных оценок и разработан в США впервые в 1964 г. сотрудниками научно-исследовательской корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном.

Сбор и обработка информации проводится исходя из следующих принципов:

1. вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы возможно было дать количественную характеристику ответам экспертов.

2. опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все больше уточняются.

3. все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;

4. эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;

5. статистическая обработка ответов производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик.

Таким образом, с помощью метода «Дельфи» выявляются преобладающие суждения специалистов по какому либо вопросу исключающие их дебаты, но позволяющие им периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег.

Недостатки данного метода:

1. достаточно сложная процедура формирования анкет;

2. большая масса времени требуется на экспертизу проблемы.

При использовании метода «Дельфи» следует учитывать следующее:

1. группы экспертов должны быть стабильными;

2. время между турами не более одного месяца;

3. вопросы анкеты должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы;

4. число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить возможность всем участникам ознакомиться с причиной оценки;

5. должен проводиться систематический отбор экспертов;

6. необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рассматриваемым проблемам;

7. необходимо использовать формулу согласованности оценок;

8. следует установить влияние различных видов передачи информации экспертам по каналам обратной связи.

9. необходимо установить влияние общественного мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок.

2) Покупательский спрос и методика его прогнозирования

Покупательский спрос - это социально-экономическая категория, выражающая общественные потребности, представленные на рынке деньгами, т. е. и платежеспособная часть.

Прогнозирование - это оценка значения переменной (или ряда переменных) для какого-то момента времени в будущем. Обычно целью прогнозных расчетов на предприятии является обеспечение информацией процесса планирования. В прогнозировании исходят из того, что если мы можем хотя бы приблизительно спрогнозировать будущее, то сможем выбрать свое оптимальное поведение, чтобы при наступлении будущего находиться в лучшей позиции. Характерные черты прогнозов:

1) прогноз всегда ошибочен;

2) прогноз является более полным при оценке ошибки;

3) прогноз более точен для большей группы наименований;

4) прогноз более точен для более коротких промежутков времени;

5) прогноз не может заменить расчетный спрос. Качество прогноза непосредственно отражается на качестве принимаемых решений по управлению запасами. Для эффективного управления запасами важно выбрать обоснованные методы и методику прогнозирования. Используемые методы прогнозирования зависят от вида бизнес-решений. Например, метод прогнозирования продаж на следующий месяц не подходит для прогнозирования продаж на пять лет вперед. Часто используют краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный прогноз. При прогнозировании потребительского спроса во многих случаях прогноз до 6 мес. является краткосрочным, свыше 2 лет - долгосрочным (табл. 13).

Методы прогнозирования подразделяются на следующие категории:

o качественные методы - нет формальной математической модели из-за того, что имеющиеся данные не являются представителями будущего состояния (долгосрочный прогноз);

o метод регрессии - продолжение линейной регрессии, где предполагается, что переменная линейно зависит от ряда других переменных;

o методы множества уравнений - имеется ряд переменных, которые взаимозависят посредством ряда уравнений (эконометрические модели);

o методы анализа рядов динамики - есть одна переменная, которая изменяется во времени, и ее будущие значения зависят от прошлых лет.

Спрос можно разделить на следующие элементы: средний спрос для периода, тренд, сезонные влияния, циклическая составляющая, автокоррекция (связь с предшествующими значениями) и случайная вариация (то, что остается). Если высокая автокоррекция, то спрос не будет сильно изменяться по периодам.

Регрессия используется для анализа основного движения спроса, например по группе товаров. Но чем длиннее период, тем больше линия приближается к прямой, что ограничивает ее возможности. Когда трудно предсказать циклическую составляющую и если она существенная, часто можно установить математическую зависимость между спросом - зависимой переменной и ведущим индикатором - независимой переменной.

Основное назначение систем прогнозирования спроса - оптимизация поставок товаров в магазины. Система прогнозирования отвечает на вопрос: сколько данного товара будет продано в этом магазине за время между поставками. Если известно, какой спрос будет на товар, то оптимальный размер заказа легко вычисляется исходя из остатков товара и заданного уровня минимального запаса. Несмотря на такую кажущуюся простоту, потребительский спрос подвержен постоянным колебаниям и зависит от десятков факторов, начиная от уровня цен и заканчивая погодой. Ошибки в прогнозах грозят затовариванием складов, снижением оборачиваемости, списаниями по истечении срока годности товаров или, наоборот, возникновением дефицита, но в любом случае - упущенной прибылью. Несмотря на всю полезность систем прогнозирования спроса, опыт их использования не всегда оказывается удачным. Классический пример тому - произошедший в 2001 г. случай с компанией Nike.

Менеджеры крупного производителя спортивной одежды и обуви решили внедрить ИТ-инструментарий по предсказанию спроса и цепочкам поставок от i2 Techologies и потратили на этот проект около 400 млн долл. Через 9 мес. огорченное руководство призналось, что прогноз одних товаров оказался завышен настолько, что их пришлось продавать со скидкой более 50%. А другая часть ассортимента, наоборот, была сразу раскуплена, и срочно заказанные дополнительные партии пришлось транспортировать самолетом, что повысило транспортные издержки в 12 раз. Огласка этого факта спровоцировала обвал акций Nike на бирже. В этой ситуации не выглядело утешительным и заявление представителей компании i2 о том, что причиной ложного прогноза стала вовсе не "плохая система", а неполная ее "кастомизация" и отступление от рекомендуемой методологии внедрения. Удалось выяснить и некоторые общие противопоказания к использованию автоматизированных систем прогнозирования спроса.

В розничной сети ИКЕА в России установлена автоматизированная система, разработанная специально для данной компании, которая помогает прогнозировать продажи. Из недостатков можно отметить лишь то, что обслуживающий ее центр находится в Швеции и в случае сбоя или какой-то неполадки в системе, проблема решается не так быстро, как бы хотелось. При всей универсальности системы прогнозирования она, к сожалению, не позволяет делать прогноз в новом регионе, где магазин только открывается и истории продаж пока что не существует.

В нестабильных секторах рынка (таких, как рынок сотового ритейла) автоматизированные системы прогнозирования применимы лишь для решения тактических вопросов о поставках товаров и не подходят для построения долгосрочных прогнозов, поскольку существует множество мало прогнозируемых внешних факторов воздействия на рынок мобильного ритейла, например действия органов охраны правопорядка, сбои в работе таможни, приводящие сначала к дефициту товара, а затем к его "выплескиванию" на рынок, и т. д. Масштаб такого рода воздействий в некоторых случаях может приводить к изменению емкости рынка и динамики его развития в целом.

Для успешного применения автоматизированных систем прогнозирования спроса необходимо выполнить представленные ниже четыре условия.

1. Правильная постановка задачи. Не все задачи по силам автоматизированным системам. Их применение оправданно для краткосрочного прогнозирования спроса и в тех случаях, когда имеется достаточно данных о продажах за прошлые периоды.

2. Правильная система. Разумеется, не все системы прогнозируют одинаково хорошо, а их ошибки, помноженные на оборот розничной сети, обходятся весьма дорого. Кроме точности прогнозов имеют значение такие параметры, как требования к оборудованию, продолжительность расчета прогнозов, наличие встроенных инструментов для анализа и контроля точности прогнозов, а также возможность системы самостоятельно определять случаи "ненадежных" прогнозов для того, чтобы их вовремя могли рассмотреть менеджеры. На российском рынке кроме системы Goods4Cast от Forecsys возможности для прогнозирования спроса заявлены в продуктах компаний i2 (в рамках систем управления цепочками поставок, SCM), Oracle (в рамках ERP-системы JD Edwards).

3. Правильное внедрение. Цель внедрения - "кастомизация" системы для решения поставленной перед ней задачи с учетом особенностей бизнес-процессов заказчика и интеграция с другими его IT-системами. Неудачное внедрение может свести на нет все потенциальные преимущества системы. При этом важен уровень специалистов, выполняющих внедрение, и вовлеченность в процесс внедрения руководителей отдела закупок и IT-службы заказчика.

4. Правильное использование. Автоматизированная система требует периодической проверки хотя бы того, что ей передаются правильные входные данные, а в идеале следует проверять и точность ее прогнозов. Наконец, всегда есть факторы, которые система прогнозирования просто не учитывает. Поэтому время от времени любая такая система конечно же требует участия менеджера по заказам. (Например, в день футбольного матча, вероятно, следует скорректировать для ближайшего магазина прогнозы на пиво и алкоголь в сторону повышения.)

Практическая часть

Проявлением потребностей людей в каком-либо товаре является спрос.

Рассматривая рынок как систему отношений между продавцом и покупателем по поводу обмена или купли-продажи товаров, отмечают, что основными элементами рыночного механизма являются спрос, цена и предложение.

Виды спроса по периодичности возникновения

Сущность потребительского спроса и его виды

Изучение рынка услуг салонов красоты

Парикмахерские услуги относятся к сфере бытовых услуг и принадлежат к числу наиболее востребованных в повседневном быту людей, а, следовательно, являются самыми массовыми в Уераине . Неудивительно, что сегмент рынка салонного бизнеса - один из самых больших по выручке среди оборота всей сферы бытовых услуг.

Произвести анализ спроса теоретически очень сложно, так как любое изучение статистики, привлечение социологических исследований и печатных материалов дает весьма приблизительный результат. Личные контакты с возможными покупателями дают возможность определить их предпочтение, вкусы и требования

Практическая часть на примере салона красоты «Кристи»

Методы изучения потребительского спроса в сфере красоты.

Цель заключается в том, чтобы изучить методы потребительского спроса на примере салона красоты «Anastasia style »

В соответствии с поставленной целью предусматривается решение следующих задач:

1. Рассмотреть теоретические основы изучения сущности и видов потребительского спроса

2. Изучить украинский рынок услуг салонов красоты.

3. Выявить методы изучения потребительского спроса

4. Дать краткую характеристику рассматриваемого проекта, в данном случае салона красоты «Anastasia style»

5. Применить полученные знания на практике и при помощи этого:

Определить целевые группы потребителей и их основные характеристики

Исследовать частоту и повторяемость покупок.

Наиболее используемые услуги

Получить оценку качеств услуг предоставляемых в салоне красоты «Anastasia style»

Спросом называется общий объем продаж товара или услуги, который будет куплен по конкретной цене за определенный период.

Повседневный спрос -- предъявляется практически ежедневно

Периодический -- предъявляется через определенные промежутки времени

Эпизодический -- предъявляется изредка, «от случая к случаю»

Кроме того, выделяют:

Формирующийся спрос -- это спрос на новые и малоизвестные товары и услуги, складывающийся по мере изучения покупателями потребительских свойств товаров, их качества, упаковки и т.п., а также под воздействием мер, предпринимаемых производителями и посредниками для продвижения этих товаров.

Виды спроса в зависимости от влияния цены:

Спрос эластичный имеет тенденцию к изменению при изменении цены на товар или дохода населения (спрос на автомобили, электробытовые товары и так далее)

Спрос неэластичный имеет тенденцию оставаться неизменным вне зависимости от изменения доходов населения и цены на товар (спрос на товары, обеспечивающие жизнедеятельность человека -- товары потребительской корзины).

Эти основные формы спроса в отдельности или в совокупности формируют конъюнктуру рынка.

Конъюнктура рынка

- соотношение спроса и предложения на рынке товаров и услуг. Следует учитывать социально-психологические аспекты спроса и в соответствии с этим принимать окончательное решение о закупке и формах реализации товара.

Факторы формирования спроса

Спрос формируется под влиянием множества факторов, которые можно объединить в следующие группы:

Экономические факторы: уровень развития производства товаров, денежные доходы населения, уровень розничных цен и их соотношение, степень достигнутой обеспеченности товара;

Социальные факторы: социальная культура общества, профессиональный состав населения, уровень развития культуры и тому подобное

Демографические факторы: численность населения, соотношение между городским и сельским населением, половозрастной состав, размер и состав семьи, миграция населения;

Природно-климатические факторы: географические и климатические условия, традиции, условия быта и так далее

Политические факторы: непредвиденные чрезвычайные ситуации.

Рынок салонов красоты характеризуется как немонополизированный и открытый для новых участников. Число салонов красоты увеличивается с каждым годом,

Как и на любом рынке, услуги рынка салонных услуг делятся на ценовые сегменты. На украинском рынке в настоящее время представлены 4 группы парикмахерских и салонов красоты:

На сегодняшний день важным фактором определения судьбы многих предприятий, в том числе и салонного бизнеса, на первый план выходит такое явление как репутация. Поэтому труднее всего заведениям, существующим на рынке менее трех лет, и салонам в бизнес-центрах.

Предложить товар, отвечающий особенностям спроса покупателей, возможно только на основе подробного изучения спроса на конкретном предприятии.

При изучении спроса на уровне предприятия необходимо учитывать следующие особенности:

* Спрос должен изучаться не только в целом, но и в разрезе отдельных товарных групп и ассортиментных позиций и даже отдельных товаров;

* Спрос должен изучаться относительно не только совокупного усредненного покупателя, но и каждой конкретной группы покупателей, разделенных по различным признакам (пол, возраст, семейное и социальное положение);

Эффективным методом изучения спроса являются выставки, анкетирования и опросы и так далее. Наряду с демонстрацией товаров и услуг могут быть проведены показ работы, консультации по товарам и услугам; организована продажа товаров со скидкой или предоставлением более длительного, чем обычно, гарантийного срока; показаны рекламные ролики, слайды, распространена печатная продукция, проведены лотереи, аукционы по продаже отдельных товаров и услуг.

Характеристика салона красоты «Anastasia style»

Салон красоты «Кристи» был основан в 2017 году.

Решено было открыть так называемый демократичный салон с классическим набором услуг и доступными ценами. "Сейчас больше шансов "выстрелить" у маленьких(с большими возможностями) салонов в спальных районах, а отнюдь не у больших где-нибудь в центре.

Владельцы вновь открывающихся предприятий предпочитают закладывать в концепцию как можно больший спектр услуг, что сделал и салон красоты

Современное оборудование и только профессиональная косметика мировых брендов, а также регулярные курсы повышения квалификации - обеспечивают возможность специалистам салона работать на уровне искусства. Важно то, что работа мастера любого зала является не только техническим исполнением, а сопровождается личными талантами и любовью к своей работе.

В настоящее время в Салоне «Anastasia style» планируется работать 12 человек,

включая директора.

Всего в работе предприятия задействовано:

* 5 парикмахеров ( по женским и мужским) стрижкам;

* 2 мастера маникюра и педикюра;

* 1 косметолог;

* 1 массажист;

* 1 администратор;

* 1уборщица;

При помощи изучения теоретической части я поняла, что наиболее эффективным для нас методом изучения спроса будет являться всякого рода опросы и анкетирования

После чего была создана специальная анкета, ориентированная на:

- Услуги салона

- Частота и время посещения салона.

- Наиболее используемые услуги

Получение оценки качеств услуг предоставляемых в салоне красоты «Anastasia style».

С помощью описанных методов нами была получена статистически значимая информация о потребительских предпочтениях по салонам красоты, в частности:

Частота и время посещения салона красоты «Кристи» - 50% из 100 сказали, что наиболее удобное время посещения салона для них это будние дни, после рабочее время.

На вопрос «Как часто вы пользуетесь услугами салонов красоты» 40% из 100 ответили, что примерно 2-3 раза в месяц, остальные посещают салоны реже.

Так же анкета выявила наиболее пользующиеся спросом услуги, такие как: стрижка жен, стрижка муж, стрижка машинкой, стрижка бороды, оформление бороды бритвой, бритье бритвой, детская стрижка, коррекция цвета бороды, камуфляж седины, покраска, маникюр, педикюр.

Ещё клиенты «Anastasia style» обозначили факторы, которые важны, по их мнению, при выборе салона красоты, такими факторами стали:

Обстановка внутри салона

Внешний вид специалистов

Качество проверенных услуг

Так же был проведен опрос в целях которого было изучить основную целевую аудиторию. Итоги опроса показали:

Что это женщины и мужчины от 23 до 35 со средним достатком, с высшим образованием и проживающие, скорее всего, территориально близко к салону. Возможно, они составляют большую часть постоянной клиентуры. Это ухоженные девушки, которые поддерживают свой имидж и им немаловажен их внешний вид, они регулярно вносят какие-либо коррективы в образ, они не боятся экспериментов.

Такие девушки чаще пользуются стандартными услугами салона: стрижка, укладка, макияж, покраска, маникюр и педикюр;

Такие молодые чаще пользуются стандартными услугами салона: стрижка, стрижка машинкой, стрижка бороды, оформление бороды бритвой, камуфляж седины, маникюр и педикюр.

Таким образом, проведенное мной инициативное исследование, как видно из вышесказанного, освещает достаточно большое количество вопросов, связанных с индустрией бизнеса салонов красоты. Многие вопросы, затронутые в исследовании, как я полагаю, помогли и еще помогут принять управленческие решения, по развитию существующих салонов.

Я убеждена, что качество предоставляемых услуг, сервисное обслуживание, место расположения и доходы потребителей играют важную роль в жизни салона красоты и определяют его дальнейшую перспективу развития.

Таким образом цели достигнуты, а задачи решены.

Заключение

Изучение и прогнозирование потребительского спроса необходимо, ибо для успешной работы каждого предприятия важно приобретать и реализовывать только ту продукцию, которая пользуется наибольшим спросом у населения, то есть конкурентоспособную продукцию, которая позволит, в конечном счете, улучшить финансовое состояние предприятия и найти свою нишу на рынке.

Размещено на Allbest.ru