10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений Thema Anlass, Referent, Datum МЕТОДЫ БИЗНЕС-ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ПРАКТИКЕ GfK Кутлалиев Асхат Руководитель отдела обработки данных ГфК Русь

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ТОГО, КТО НЕ ЗАДУМЫВАЕТСЯ О ДАЛЕКИХ ТРУДНОСТЯХ, НЕПРЕМЕННО ПОДЖИДАЮТ БЛИЗКИЕ НЕПРИЯТНОСТИ. Конфуций

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ВСЕ ОРГАНИЗАЦИИ РАБОТАЮТ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ. МЕНЕДЖЕРЫ ДОЛЖНЫ ПРИНИМАТЬ РЕШЕНИЯ, ОКАЗЫВАЮЩИЕ ВЛИЯНИЕ НА БУДУЩЕЕ ОРГАНИЗАЦИИ. ОБОСНОВАННЫЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ О БУДУЩЕМ БОЛЕЕ ЦЕННЫ ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ, ЧЕМ НЕОБОСНОВАННЫЕ. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НУЖНО КАК ВОЗДУХ

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений Два полюса: ощущение и цифры НАУКА И ИСКУССТВО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ +

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КАЧЕСТВЕННЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ РОЛЕВЫЕ ИГРЫ КОМБИНИРОВАННЫЕ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений 1.СБОР ДАННЫХ 2.ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ 3.ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ И ЕЕ ОЦЕНКА 4.ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ В БУДУЩЕЕ (САМ ПРОГНОЗ) 5.ОЦЕНКА ПОЛУЧЕННОГО ПРОГНОЗА ЭТАПЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ХАРАКТЕРИСТИКИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Тренд Сезонность Цикличность Нерегулярность

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений НАИВНАЯ С УЧЕТОМ ТРЕНДА С УЧЕТОМ СЕЗОННОСТИ С УЧЕТОМ ТРЕНДА И СЕЗОННОСТИ ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ I Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗЫ НАИВНЫХ МОДЕЛЕЙ Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ ПРОСТОЕ СРЕДНЕЕ ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ II Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений УЧЕТ ТРЕНДА - ДВОЙНОЕ СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ II

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗЫ СРЕДНИХ (СРЕДНЕЕ, СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ, ДВОЙНОЕ СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ) Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ III

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗ ПРОСТОГО ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ С УЧЕТОМ ТРЕНДА: МЕТОД ХОЛЬТА ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ III

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗЫ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ: МЕТОД ХОЛЬТА Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ С УЧЕТОМ ТРЕНДА И СЕЗОННОСТИ:МЕТОД УИНТЕРСА ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ III

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗЫ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ: МЕТОД УИНТЕРСА Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ДРУГИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОДНО- И МНОГОМЕРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ МЕТОД БОКСА-ДЖЕНКИНСА (ARIMA) НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений O1O1 N1N1 N2N2 N3N3 N4N4 N5N5 I1I1 I2I2 I3I3 I4I ДВУСЛОЙНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ НА 5 НЕЙРОНАХ ПОСТРОЕНИЕ СЕТИ ОБУЧЕНИЕ ПРОГНОЗ ОЦЕНКА ПРОГНОЗА

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ПРОГНОЗЫ: НЕЙРОННАЯ СЕТЬ Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений ТРЕНД ПРОДАЖ КОФЕ В ЗЕРНАХ ( НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ) Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений СЕЗОННОСТЬ ПОТРЕБЛЕНИЯ СНЭКОВ Х ( ARIMA ) +60% -70% Источник данных: GfK Consumerscan

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений КОНТРОЛЬ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Пока величина ошибки остается в рамках допустимого, процесс прогнозирования продолжается. Как только ошибка выходит за пределы, необходимо предпринять шаги по модернизации модели. Как видно из графика, можно было не дожидаться 18 го периода, так как ранее произошел скачок и появился тренд в поведении ошибки.

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений 1.ПРОГНОЗ ДОЛЖЕН БЫТЬ ПРАКТИЧЕН И ПОЛЕЗЕН. 2.ПРОГНОЗ ДОЛЖЕН БЫТЬ ТОЧЕН. 3.ПРОГНОЗ ДОЛЖЕН БЫТЬ СВОЕВРЕМЕННЫМ. ТРИ ПРИЗНАКА ХОРОШЕГО ПРОГНОЗА

10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфК Маркетинговые задачи и исследовательские методы их решений 1.Почему компании необходим прогноз? 2.Кто и как будет использовать прогноз? 3.Во что обойдется сбор данных и сама процедура прогноза? 4.Какова точность прогноза и его временные рамки? 5.Воможна ли оперативная коррекция прогноза по мере поступления свежих данных? КЛЮЧЕВЫЕ ВОПРОСЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗА

19-20 March, 2003 GfK Rus 10 октября 2003 GfK Rus IV Конференция ГфКМаркетинговые задачи и исследовательские методы их решений Спасибо за внимание