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:
- Внутренние информационные системы компании - CRM, ERP;
- Специальные опросы и исследования;
- 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:
- Анализ ценовой эластичности спроса - как изменение цены влияет на объем реализации товаров;
- Построение регрессионных моделей зависимости спроса от цены и других факторов;
- 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:
- Наладить систему сбора, обработки и хранения данных из разных источников;
- Создать панели мониторинга КПИ и отчетность для менеджмента на основе аналитики;
- 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:
- Ошибки в данных или их недостаточный объем могут исказить результаты;
- Аналитика не учитывает некоторые качественные факторы поведения людей;
- 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.
