Детальный количественный анализ рынка

Количественный анализ рынка - это подробное статистическое исследование, позволяющее численно оценить спрос, предложение, цены, продажи, динамику и перспективы развития отрасли. Грамотное применение методов количественного анализа дает компаниям важные конкурентные преимущества.

Основные понятия количественного анализа

Количественный анализ, в отличие от качественного, оперирует цифровыми данными, которые можно измерить и проанализировать с помощью статистических методов. К основным методам количественного анализа относят:

• Описательную статистику - расчет средних значений, медиан, доверительных интервалов;
• Анализ временных рядов - выявление трендов и сезонности;
• Корреляционно-регрессионный анализ - построение математических моделей;
• Кластерный анализ - сегментация данных на однородные группы.

Другой мощный инструмент аналитики - это data mining (добыча данных) и машинное обучение. Эти методы позволяют находить скрытые закономерности в больших массивах данных.

Сбор данных для анализа

Первый этап любого количественного исследования - сбор необходимых данных. Основные источники данных для анализа рынка:

1. Внутренние информационные системы компании - CRM, ERP;
2. Специальные опросы и исследования;
3. Открытые данные - статистика, отчеты конкурентов.

При сборе данных важно обеспечить репрезентативность выборки. Например, опрашивая потребителей, нужно максимально точно отразить структуру целевой аудитории компании.

Для качественного количественного анализа рынка критически важен объем и достоверность собранных данных. Мусор на входе - мусор на выходе.

Анализ спроса и потребительского поведения

Одно из основных направлений количественного анализа рынка - исследование спроса и особенностей поведения потребителей. На этом этапе решаются следующие аналитические задачи:

• Анализ исторических данных о продажах, выявление сезонности и основных трендов спроса в динамике;
• Построение эконометрических моделей спроса;
• Сегментация клиентской базы и анализ предпочтений разных групп потребителей;
• Анкетирование клиентов и анализ обратной связи.

На основе полученного анализа маркетологи могут прогнозировать спрос, планировать рекламные кампании, корректировать ценообразование и товарную матрицу.

Анализ конкурентов

Еще одно важнейшее направление количественного анализа рынка - изучение конкурентной среды. Здесь аналитикам необходимо собрать и проанализировать данные о:

• Ценах и ценовой политике основных игроков рынка;
• Ассортиментных матрицах и новых товарах конкурентов;
• Объемах продаж и динамике долей рынка;
• Маркетинговой активности - рекламных кампаниях, программах лояльности.

На основе этих данных строится карта конкурентного ландшафта, анализируются сильные и слабые стороны разных игроков. Это позволяет выработать стратегию ценообразования и продвижения, направленную на завоевание доли рынка.

Оптимизация ценообразования

Одна из ключевых задач количественного анализа в маркетинге и продажах - определение оптимального уровня цен. Для этого используются следующие методы:

1. Анализ ценовой эластичности спроса - как изменение цены влияет на объем реализации товаров;
2. Построение регрессионных моделей зависимости спроса от цены и других факторов;
3. Тестирование различных сценариев ценообразования в маркетинговых экспериментах.

В итоге компания может установить такой уровень цен, который принесет максимальную прибыль в долгосрочной перспективе.

Прогнозирование продаж

На основе полученных в ходе количественного анализа моделей спроса, цен, конкуренции и других факторов строятся прогнозы продаж. Этот процесс включает:

• Разработку различных сценариев развития рынка и их вероятностей;
• Построение финансовых моделей для каждого сценария;
• Анализ точности текущих прогнозов и корректировку моделей;
• Перевод прогнозных значений в конкретные целевые показатели для подразделений компании.

Реализация аналитики в компании

Для эффективного применения количественного анализа данных компаниям необходимо:

1. Наладить систему сбора, обработки и хранения данных из разных источников;
2. Создать панели мониторинга КПИ и отчетность для менеджмента на основе аналитики;
3. Интегрировать результаты анализа данных в ключевые бизнес-процессы - ценообразование, управление ассортиментом, медиапланирование.

Реализация этих мер позволит компании максимально использовать потенциал количественного анализа для роста и повышения эффективности бизнеса.

Использование Big Data

В последние годы количественный анализ рынка активно использует технологии Big Data. Обработка больших массивов данных из разных источников позволяет:

• Выявлять новые факторы, влияющие на спрос и продажи;
• Строить более точные прогнозные модели на основе машинного обучения;
• Делать персонализированные предложения отдельным клиентским сегментам.

Риски количественного анализа

Несмотря на все преимущества, количественный анализ данных не лишен и определенных рисков:

1. Ошибки в данных или их недостаточный объем могут исказить результаты;
2. Аналитика не учитывает некоторые качественные факторы поведения людей;
3. Слепое следование числам без экспертной оценки может привести к неверным решениям.

Поэтому количественный и качественный анализ должны эффективно дополнять друг друга для принятия взвешенных управленческих решений.

Будущее количественной аналитики

В перспективе роль количественного анализа данных в бизнесе будет только возрастать. Основные тренды этого направления:

• Автоматизация сбора и анализа Big Data;
• Развитие искусственного интеллекта для прогнозной аналитики;
• Интеграция методов data science и статистики в бизнес-процессы.

Компании, эффективно использующие возможности количественного анализа, получат серьезные конкурентные преимущества на рынке.

Подводя итог, можно сказать, что количественный подход к анализу рыночных данных - мощный инструмент для принятия обоснованных бизнес-решений, основанный на передовых достижениях статистики и on-line аналитики.

Преимущества автоматизации аналитики

Многие компании стремятся максимально автоматизировать процессы сбора, обработки и анализа больших объемов данных. Это дает ряд преимуществ:

• Снижение трудозатрат на рутинные операции по подготовке и трансформации данных;
• Ускорение процесса анализа и принятия решений;
• Возможность обрабатывать практически неограниченные массивы данных.

Однако полностью отказываться от участия экспертов-аналитиков в пользу автоматизированных систем тоже не стоит. Их опыт незаменим на этапе постановки аналитических задач, интерпретации результатов и принятия решений.

Нейросетевые методы прогнозирования

Одним из перспективных направлений прогнозной аналитики является использование нейронных сетей и технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение на основе глубоких нейронных сетей (deep learning).

Эти методы позволяют строить высокоточные модели для решения задач классификации, регрессии, кластеризации данных и последующего прогнозирования временных рядов исследуемых бизнес-показателей.

Омни-channel аналитика в ритейле

Развитие Интернета, социальных сетей, мобильных и IoT устройств формирует тренд на объединение онлайн и офлайн каналов продаж в розничной торговле (omni-channel).

Для такой модели бизнеса критически важна возможность холистического анализа поведения клиентов для персонализации в режиме реального времени предложений и рекомендаций по всем каналам взаимодействия.

Вызовы аналитики в эпоху цифровой трансформации

В условиях стремительной цифровой трансформации бизнеса перед компаниями остро встает вопрос адаптации отделов маркетинга, продаж и аналитики к работе в многоканальной высококонкурентной среде.

Для решения новых задач крайне необходимы специалисты по анализу больших данных, машинному обучению, статистике, которые будут интегрировать передовые цифровые технологии в бизнес-процессы компании.