9.3 Satışın proqnozlaşdırılması

Gələcəyi qiymətləndirmək məqsədilə vaxt sıralarının təhlilini aparmaq üçün satışın və ya fəaliyyətin digər aspektlərinin keçmiş göstəricilərindən istifadə olunur. Bu üsulun əsasən elementar olmasına baxmayaraq, proqnozlaşdırma keyfiyyətinə görə o çox vaxt daha mürəkkəb metodları üstələyir. Bu metodun uğurluluğunun səbəblərindən biri onun obyek­tivliyidir. Vaxt sıralarının təhlili o qədər qeyri-iradididr ki, təhrifə yol verilə biləcək tənzimləyici müdaxilələrə yer qalmır.

9.3.1 Vaxt sıralarının təhlili
Əksər firmalar proqnozlarında öz keçmiş satış göstəricilərindən – Ralf Harrisin “dalğalarda qalan izlərlə gəminin idarəedilməsi” ad­landırdığı metoddan istifadə edirlər. Burada güman edilir ki, statistik təhlil keçmiş satışların səbəblərini aşkarlamağa imkan verir. Daha sonra gələcək satış həcmini proqnozlaşdırmaq üçün, təhlilçilər, səbəb-nəticə əlaqə­lərindən istifadə edə bilərlər.
Vaxt sıralarının təhlili satışı dörd tərkib hissəyə bölməkdən ibarətdir: təmayül, tsikllik, mövsümilik və daimi olmayan amillər (şəkil 9.2). Sonra satışın proqnozunu vermək üçün bu tərkib hissələrinin rekom­binasiyası həyata keçirilir:

  1. Təmayül - əhalinin sayında, kapitalın və texnologiyanın for­ma­laşmasında baza dəyişiklikləri nəticəsində satış həcminin artma­sının/azalmasının uzunmüddətli əsaslı amilidir. Keçmiş satış gös­tə­ricilərini birbaşa və ya dolayı əlaqələndirilərək təmayül müəy­yən­ləşdirirlər.
  2. Tsikllik – bu iqtisadi və rəqabət fəaliyyətində ümumi dəyişikliklər nə­ticəsində satışın ortamüddətli dalğavari tərəddüdüdür. Tsik­llikdən ortamüddətli proqnozlaşdırmada istifadə etmək olar. Bu­nunla belə tsiklik tərəddüdləri proqnozlaşdırmaq elə də asan deyil, çünki, onlar mütəmadi baş vermirlər.

  1. Mövsümilik il ərzində satışın həcminin ardıcıl olaraq dəyiş­mə­sindən şərtlənir. “Mövsümilik” termini satış həcminin hər saatda, hər həftədə, hər ayda və ya hər rübdəki istənilən dəyişikliklərinə aid edilə bilər. Mövsümilik komponenti hava amilləri, bayramlar və ticarət adətləri ilə bağlı ola bilər. Mövsümilik prinsipi qısa müd­dət ərzində satışın həcminin proqnozlaşdırılması standartını müəyyən edir.
  2. Daimi olmayan amillərə dəb küləkləri, nümayişlər, üsyanlar, yanğınlar və ümumi vəziyyəti pozan digər hallar aid edilir. Ma­hiyyətcə bu komponentlər gözlənilməzdir və əvvəlki satış həcmi mə­lumatlarından çıxılmalıdır ki, normal şəraitdə satış həcmi tərəd­düdlərini müəyyənləşdirmək olsun. Britaniya pərakəndə ticarət kom­paniyalarından biri müəyyənləşdirmişdir ki, gündəlik satış həc­minin proqnozlaşdırılması üçün ən yaxşı əlamət qar örtüyünün dərinliyidir. Doğrudur, lakin, tamamilə faydasız nəticədir!

Bu metoda görə t zamanında satışın həcmi Vt, bütün tərkib elementlərinin hasili kimi hesablanılır: əvvəlki dövrdə məhsul satışının həcmi Vt-1, təmayül, Tt, tsikllik Ct və mövsümilik St.

Vt = Vt-1 x Tt x St x Ct
Sığorta üzrə ixtisaslaşan kompaniya bu il 12 000 sığorta polisi (Vt-1= 12 000) sataraq növbəti ilin dekabr ayına satışın həcmini proqnozlaşdırmaq istəyir. Uzunmüddətli təmayülə görə illik artım 5 faiz təşkil edir (Tt = 1,05). Beləliklə, növbəti ilə satışın həcmi £12 000 x 1,05 = £12 600 olacaq. Bununla belə növbəti ilə işgüzar fəallığın düşməsi gözlənilir ki, nə­ticədə, mövcud təmayülə uyğun olaraq (Ct = 0,9) satışın həcmi, çox bö­yük ehtimalla gözlənilən satış həcminin 90%-dən çox olmayacaq. Be­ləliklə də, növbəti ildə satışın həcmi çox güman ki, £12 000 x 1,05 x 0,90 = £11 340. Əgər satışın həcmi hər ay üçün eyni olsa idi, onda, £11 340 / 12 = £945 olardı. Lakin, dekabrda, adətən, sığorta polislərinin satış həcmi orta aylıq normanı keçir, yəni, mövsümilik indeksi St 1,30-ə bərabərdir. Beləliklə də, dekabrda satışın həcmi £945 x 1,30 = £ 1 228-ə çata bilər.
Vaxt sıralarının təhlilində əsas problem mövsümilik, tsikllik və təmayülün qiymətləndirilməsidir.

9.3.2 Təmayülün təhlili
Əyrinin approksimasiyası

Təmayülün təhlili daha geniş istifadə edilən strateji proqnozlaşdırma metodu olmaqla yanaşı, həm də, daha çox sui-istifadə edilən metoddur. O sürətlə və asanlıqla tətbiq edildiyinə görə geniş yayılıb. Sadə, ancaq statistiki cəhətdən etibarlı məlumatlar almaqdan ötrü ondan tərəddüd etmədən istifadə edirlər.

Belə yanaşma proqnozlaşdırma məqsədilə vaxt sıraları üzrə keçmiş məlu­matların hesablanması ilə alınmış əyrini gələcəyə ardıcıl proyeksiya etmə düsturuna əsaslanır. Tipik misal şəkil 9.3-dür: 1995-96-cı illərə proqnozu formalaşdırmaq üçün 1990-94-cü illərdə satışın həcmi üzrə məlumatlardan istifadə olunur, Sy.
Təmayülün təhlilinin baza forması düz xəttin vaxt sıraları təhlili xəttinə approksimaiyasından və sonra, alınmış nəticələrin gələcək satış həcminin ekstropolyasiyasına tətbiqinə əsaslanır. Beləliklə, belə güman edilir ki, videomaqnitofonların satışının həcmi hər il eyni miqdarda arta­caq – təmayül xətti bərabərlik şəklindədir:

Fy = a + b x T,
burada, Fy Y ilinə videomaqnitofonların proqnozlaşdırılmış satış həcmidir,
T = Y – 1980, a və b isə müəyyən edilməli olan qeyri-məlum əmsallardır.
Təmayülün təhlili və bir çox digər statistik proqnozlaşdırma metodları ilə bağlı əsas məsələ qeyri-məlum əmsalın qiymətini müəyyənləşirməkdən iba­rətdir. Bunu etmək üçün ən geniş yayılmış üsul reqressiv təhlildir. Satı­şın faktiki və proqnozlaşdırılan həcm fərqinin kvadrat məbləğini minimal­laşdıran əmsalın qiymətinin hesablanması aşağıdakı qaydada aparılır:


buradau y xətalar vektorudur, F y - S y-dir
Bu metod aşağıdakı bərabərliyi almağa imkan verir:

F y = 0,14 + 1,65 x T +u y

R2 = 0,987
R2-ın qiyməti kifayət qədər yaxın approksimasiyanı göstərir, çünki, onun qiyməti 1 (dəqiq uyğunluq) və 0 (uyğunsuzluq tamamilə yoxdur) arasında tərəddüd edə bilər.
Statistik nöqteyi-nəzərindən belə mükəmməl nəticə təmayülün təhlili ilə bağlı təhlükəni əks etdirir. Sadəlövh nəticədir: ancaq, axmaq, videmaqnitofonların satışını müəyyən müddət ərzində xətti olaraq arta­ca­ğını düşünə bilər! Vizual müayinədən görünür ki, satış həcminin dəyiş­məsi təmayülü düz xətti deyil, yuxarıya meyllənmiş əyri formasındadır. Təmayülün təhlili daha mürəkkəb bərabərlikdən istifadə etməklə bu problemi həll etməyə imkan verir. Kvadrat bərabərlik reqressiv təhlil apar­mağa və daha dəqiq approksimasiya və qrafik formasını verməyə imkan verir:
F y = 0,44 + 1,05 x T +0,15 T2 + u y
R2 = 0,999
1985-də T = 5 və 1986-da T = 6 olduqda. Nəticələr həmçinin qiy­mətləndirmənin yuxarı və aşağı sərhədlərini – reqressiv təhlil üçün əlavə faydalı nəticələr olan göstəriciləri - müəyyənləşdirməyə (95 faiz) imkan verir.
Xətti və kvadrat forma təmayülün approksimasiyasına tətbiq edilə biləcək bərabərlik növlərindən yalnız ikisidir. Proqnozlaşdırmanın digər metodları ola bilər:

Kvadrat loqarifm RFy = EXP(-0,67249 + 1,1727 x T + 0,13112 x T2), R2 = 0,999
Göstərici Fy = 0,66348 x EXP(0,64821 x T) , R2 = 0,945
Modifikasiya edilmiş hiperbola Fy = 1 /(1,5006 – 0,4181 x T) , R2 = 0,730

Belə approksimasiyalar yaxşıdır, lakin, hansı proqnozları verirlər? Kvadrat və göstərici formaları satış həcminin daha sürətlə artmasından xəbər verir, lakin, belə sürətli artım templərində göstərici forması 1996-cı ildə 30 000 000 vahidə bərabər, yəni, ABŞ-dakı hər ailəyə bir maqnito­fon­dan çox proqnoz nəticəsini verir. Təəssüf ki, hər iki optimal appro­ksi­masiyalı əyri daha ziddiyyətli proqnoz nəticələri verir. Həmin vaxtda kvadrat forması zəifləyən göstərici artımını, kvadrat loqarifm isə 1984-cü ildən sonra satışın aşağı düşəcəyini proqnozlaşdırır.
Nəticələr təmayülü təhlil edərkən əyrinin approksimasiyası və formasının təhrifi ilə bağlı təhlükələrdən xəbər verir. Reqressiv təhlilin köməyilə əyrinin approksimasiyasına arzuolunan əyri formasını və ifadəsini seçdikdən sonra başlamaq lazımdır. Şübhə yarandığı halda vaxt sıralarının approksimasiyası üçün düz xətlərdən istifadə etmək lazımdır. Bu tamamilə yanlış ola bilər, lakin, hər halda, bizə həmin metodun bütün çatışmamazlıqları bəlli olmuş olur. Analoji qaydada, proqnozlaşdırıla bilin­məyən əyrilərlə bağlı bəzi problemləri təhlilin aparılması üçün vaxt sıralarının diqqətlə seçilməsi və təmayülün məhdudlaşdırılmış təhlilindən istifadə etməklə aradan qaldırmaq olar.

S-şəkilli əyri
Yuxarı doyma həddinə çatmağı göstərən S-şəkilli vaxt sıraları və ya S-şəkilli əyrilər vaxt sıralarının təhlili üçün xüsusilə əlverişlidir. Texno­lo­giya və satış həcminin proqnozlaşdırılması sferasında əksər hallarda məh­suldarlığın və ya satış həcminin aşa bilməyəcəyi yuxarı sərhəd mövcud olur.

Mühərrikin daxili yanma nəticəsində çata biləcəyi istilik veriminin nəzəri həddi mövcuddur, buna görə də, tədqiqata və təkmilləşdirilməyə qoyulan vəsaitlərdən əldə edilən fayda, tədricən bu nəzəri həddə yaxınlaşdıqca, azalır. Analoji qayada, videomaqnitofonların satışı sferasında, müəyyən vaxtda çatılacaq satış həcminin yuxarı həddi mövcuddur. Bütün bu rasional və ya praktiki məh­dudiy­yətləri nəzərə alaraq təmayülün təhlilinin keyfiyyətini və etibar­lılığını əhəmiyyətli surətdə artırmaq olar.
Videmaqnitofonlar kimi yeni məhsul qruplarının potensialını proqnozlaşdırmaqla, satışın həcmini deyil, asan və etibarlı surətdə bazara da­xil olmanı proqnozlaşdırmaq olar. Bu onunla izah olunur ki, daxil olma hə­mişə yuxarı sərhədə malik müəyyən əyri formasında təsvir edilən qra­fi­kə uyğun gedir. Məişət texnikası üçün mütləq “tavan” ailələrin 100%-dir, lakin, elə məhsullar var ki, misal üçün, qabyuyan maşınlar, bazarın doyma səviyyəsi daha aşağıdır.

Şəkil 9.4-də maqnitofonlar üçün daxil olma proqnozu və göstəricisi verilib. Proqnoz Hompersin müəyyən doyma həddinə malik S-şəkilli əyrisindən istifadə etməklə hazırlanıb. İfadə aşağıdakı formadadır:

FT = a0 x aa1 T2
Burada, a0, a1 və a2 qiymətləndirilməli olan parametrlər, T isə vaxtdır. a0– bu satış həcminin heç vaxt keçə bilməyəcəyi doyma səviyyəsidir, a0 x a1 isə T = 0 olanda proqnozdur. Təəssüf ki, Hompers bərabərliyini reqressiv metodların deyil, qeyri-xətti qitmətləndirmə metodlarının kömə­yi ilə həll etmək olar. Bu, əks halda reqressiv təhlilin köməyi ilə müəy­yən­ləşdirilə bilən, əmsalın axtarılması prosesini müəyyənləşdirən qayda əsasında təkrarlanan üsuldur. Bir sıra belə üsullar mövcuddur, lakin, onların heç də hamısı etibarlı deyil.
Videomaqnitofonlar bazarına daxil olunmasına aid Hompers bərabərliyi aşağıdakı şəkildədir:
Fy = 59,2 x 0,04200,647T
brada, T = 1980-dir.
Bu bərabərlikdən çıxış edərək bazara daxil olarkən doyma səviyyəsi ailələrin 59,2%-ni təşkil edir və 1994-cü ildən sonra satış həcmi azalacaq. S-şəkilli əyrinin qeyri-xətti qiymətləndirməsinə alternativ kimi Hompers bərabərliyini və ya analoji logistik modeli doyma səviyyəsi(a0) məlum olduqda reqressiv təhlilin köməyilə həll etmək olar.
Bu çevrilmə doğru S-şəkilli ifadəni almağa imkan verir, lakin, münasib olmayan doyma səviyyəsinin seçilməsi zamanı məlumatlar və nə­ticələr arasında uyğunluq qənaətbəxş olmayacaq. Əgər bu baş verərsə, xəta və yoxlama yolu ilə daha qənaətbəxş nəticələr alınanacan müxtəlif doy­ma səviyyələrini seçmək lazımdır.

İnnovasiyanın yayılması (diffuziyası)
Yeniliklərin yayılması mexanizmi barədə bəzi tədqiqatlar müəyyən dəyi­şikliklərlə təmayülün təhlili modelinin yaradılmasına səbəb oldu. Bass (Bass, 1969) yeniliyə və istehlakçıların təqlidi davranışına əsaslanan uzun­müddətli xidmət dövrünə malik istehlak malları üçün yeni məhsulun inkişaf modelini yaratdı.
Videomaqnitofonlar misalı üçün, bu o deməkdir ki, T zaman müd­dətində daxil olmanın artımı, İT, bərabərdir:
İT = r(M - PT) + p(M - PT) PT /M
burada, r(M - PT) – istifadə edilməyən potensiala proporsional innovasiya effektidir.
p(M - PT) PT /M – istifadə edilən potensiala proporsional təqlidi effektdir.
M – maksimal potensialdan hissə şəklində çatılmış son poten­sialdır.
PT – T anında daxil olma səviyyəsidir.
Beləliklə, bəzi insanlar məhsulu qəbul etmə haqqında müstəqil olaraq qərar verdikləri halda (novatorlar), digərləri bu məhsulu artıq qəbul edənlərin təsiri altına düşürlar (təqlidçilər). Yığıcı daxil olma əyrisinin for­ması innovasiya səviyyəsi (r) və təqlidçilik səviyyəsinin (p) nisbi göstəricilər kəmiyyətindən asılıdır. Əgər innovasiya səviyyəsi böyükdürsə, onda, satış həcmi əvvəlcə sürətlə, sonra isə doyma həddinə qədər yavaş-yavaş artacaq. Yox, əgər təqlidçilik səviyyəsi yüksəkdirsə, onda, S-şəkilli əyri alınır. Kifayət qədər məlumat topladıqdan sonra r və p göstəriciləri reqressiv təhlilin köməyi ilə təyin oluna bilər.
Diffuziya bərabərliyi (yayılma) təmayülün ənənəvi təhlilinin fay­dalı növüdür. Vaxt sıralarının təhlilinin digər metodlarından fərqli olaraq, o, istehlakçı davranışına əsaslanıb. Diffuziya prosesi, faktiki ola­raq, sadəcə iki sinfə bölməkdən daha çətindir: yenilikçilər və təqlidçilər, - lakin, bu metodun tətbiqi nəticəsində alınmış bərabərlik proqnozlaşdırmaq üçün etibarlı məlumatlar almağa imkan verir.

Texnologiyanın dəyişdirilməsi
Texnologiyanın dəyişdirilməsi yeni texnologiyanın köhnəni əvəz edərkən innovasiyanın yayılmasının xüsusi halıdır. Məsələn, hava nəqliyyatı su/dəmir yolunu əvəzləməyə başladı; vinil plastikanı yazılı kasetlər və ya kompakt disklər əvəzlədi. Texnologiyanın dəyişdirilməsini ənənəvi diffu­ziya prosesi kimi Fişer və Pray (Fisher and Pry, 1978) tərəfindən hazırlanmış xüsusi dəqiq metodun köməyilə proqnozlaşdırmaq olar.
Fişer – Pray metodu köhnə ideyanı yenisi ilə əvəzləməni göstərən vaxt sıralarından ibarətdir. Konkret halda adambaşına marqarin və kərə yağı istehakına baxaq:
fT/( fT - 1) = e d+bT
burada fT – T anında yeni texnologiyanı (marqarini) qəbul edən insanların bir hissəsdirir.
d və b qiymətləndirilməli olan parametrlərdir.
Reqressiv təhlil aşağıdakı nəticəni verir:
fT/( fT - 1) =e-0,261 +0,284T, R2 =0,928
Bərabərliyin reqressiya metodu ilə həll edilə bilməsinə baxmayaraq, dəyişdirilmə prosesinin cazibədarlığı onun qanunauyğunluğundadır. Bu, statistikaya müraciət etmədən gələcəyə proyeksiya verən prosesi düzxətli qrafik şəklində əks etdirmək üçün lazımi çevirmələr aparmağa imkan verir. Onun nəticələri göstərir ki, marqarinin istehlak payı 1995-ci ildə 81 faizdən 2005-ci ildə 91 faizədək artacaq.
Fişer – Pray metodu çox mürəkkəb prosesin öyrənilməsinin sadə üsuludur. İqtisadi və kommersiya şəraitinin və insanların öz sağlamlığına münasibətlərinin dəyişdiyi on il ərzində, aydındır ki, çoxlu dəyişikliklər baş verir. Səbəb-nəticə əlaqələri vasitəsilə dəyişiklikləri modelləşdirmək cəhdi bütün uyğun mexanizmləri təsvir edən üsulu tapmağa kömək edə bilər. Təmayülün təhlilinin digər metodları kimi Fişer – Pray metodu da bütün təsir növlərinin məcmu effektini nəzərə alır və onların birgə, keçmiş üçün olduğu kimi gələcək üçün də dəyişdrilmələrin reallaşdırılma modeli verdiyi zəmininə əsaslanır. Bununla belə bəzən mühüm təsir amillərindən biri doğrudan da ciddi dəyişikliklərə məruz qalır və dəyişdirilmə tempinə təsir göstərir.

Texnoloji meyllərin təhlili
Texnoloji meyllərin təhlili satışın həcmini deyil, texnoloji tək­mil­ləş­mələrin nəticələrini proqnozlaşdırmağa istiqamətlənib. O, texnologiyanın əksər təkmilləşdirilmə vaxtının bərabər paylandığı fikrinə əsaslanır. Şəkil 9.5-də bunun nə qədər həqiqətə uyğun olduğu görünür; misal kimi son 40 ildə kəskin dəyişən kompüter hesablamalarının sürəti göstərilib.
Texnologiyanın inkişaf meylinin təhlili geniş yayılmış qəfil elmi tərəqqi fikirini inkar edir. Gözlənilməz elmi sıçrayışlar gözlənildiyindən də az-az baş verir. Pensilinin ixtirası barədə tez-tez çəkilən misal norma deyil, sadəcə istisnadır. Yeni minilliyin əvvəllərində baş verəcək yeni­lik­lər yəqin ki, indi mövcud olan elmi və texnoloji biliklərə əsaslanacaq. Texnoloji tərəqqi modeli daha yüksək məhsuldarlıq əldə etmək məqsədilə müxtəlif texnoloji sferalarda böyük sayda innovasiyaların seçilməsi və inteqrasiyası ilə məşğul olan ixtiraçıların əməyinin nəticəsi olduğuna görə, adətən, daimi olurlar.
Çox vaxt radikal yeniliklərin təsiri yaxın sferalarda təkamül işləmələrinin sabit tərəqqisində boğulur. Misal kimi hesablamaların sürətindəki dəyi­şiklikləri göstərmək olar. Məlum müddət əsas diskret innovasiyaları əhatə edir (1950-ci illərdə elektrovakum alətlərindən tutmuş 1960-cı illərədə tranzistorlara, 1970-ci illərdə silisium çiplərinə, 1980-cı illərdə arsenid qaliuma kimi), lakin, inkişaf daima baş verir. Tranzistor özlüyündə elmi sıçrayışların təsirinə uğurlu misaldır. Tranzistorun ixtirasını çox vaxt elektron alətlərin ölçüsünün kiçilməsi ilə bağlıyırlar, lakin, mövcud qiymətləndirilmələrə görə əlavə texnologiyaların paralel inkişafı olmasa idi, tranzistorların bazasında elektron alətlərin ölçüsü elektrovakuum alət­ləri ilə müqayisədə əhəmiyyətsiz (təxminən 10 faiz) olardı.

Beləliklə, texnoloji meyllərin təhlili, Fişer-Pray metodunun texno­logiyanın dəyişdirilməsinə dair qəbul etdiyi fərziyyəyə əsaslanıb. Hər iki metod çox mürəkkəb proseslərin nəticəsidir, lakin, məcmu effekt daimidir, əvvəlki meyllər isə yaxın gələcəkdə baş verəcək dəyişikliklərin yaxşı əlamətləri ola bilərlər.

Ənənəvi biliklər və qəbul edilmiş qayda uzun müddət ərzində inkişafa maneə ola bilər. Hərbi aviasiya texnologiyası birinci dün­ya müharibəsi ərzində kəskin inkişaf etdi, lakin, sonra praktiki olaraq hərbi büdcənin ixtisarı nəticəsində 20 il dondurulmuş qaldı, çünki, hərbi rəhbərlik uçuş vasitələrinin təkmilləşdirilməsində maraqlı deyildilər. İnkişaf, texnologiyanın əhəmiyyəti dərk edildikdən sonra tədricən əmsal qaydasında sürətlənməyə başladı, texnoloji fəaliyyətin miqyası genişləndi, ona böyük maliyyə vəsaitlər ayırmağa başladılar. İkinci dünya müharibəsi təhlükəsi müharibədən sonra da radikal olaraq yeni reaktiv mühərriklərin hazırlanması ilə davam edən hərbi aviasiyanın uçuş-texniki xüsusiy­yət­lərinin sürətlə təkmilləşməsini stimullaşdırdı.
Nəhayət, texnoloji tərəqqinin sürəti dayanır. Texnoloji tərəqqinin dayanmasının iki səbəbi var. Birincisi, texnologiyanın mütləq həddi ola bilər. Misal üçün, silahlı vertolyotların maksimal sürəti 350 km/saatı bir qədər yuxarı göstəricidə doyma səviyyəsinə çatır. Bu həddi keçmə halında ya vinti daşıyan pərlərin sonu səsdəniti sürətlə hərəkət edəcək və vint qaldırıcı gücünü itirəcək, ya da arxa vint tormozlayıcı təsir göstərəcək ki, bu da qaldırıcı gücün itirilməsinə səbəb olacaq. Əgər əhəmiyyətli yeni texnologiya tətbiq edilərsə, bu problemi həll etmək olar, lakin, bu, hətta hərb tədqiqatı və təkmilləşdirilməsi büdcəsi çərçivəsində belə ən optimal və iqtisadi cəhətdən doğrulmuş qərar olmayacaq.
Bəzən sırf iqtisadi amillər inkişafa əngəl törədir. Misal üçün, “səs maneəsi” hərbi aviasiyanın inkişafına maneə ola bilmədi, bəs nə üçün mülki təyyarələr səsdən iti ola bilməzlər? “Konkord” və “Tu-144” (müm­kündür ki) texnoloji maneələrin mövcud olmadığını nümayiş etdirdilər, lakin, bütün iqtisadi səmərəli mülki təyyarələr səsə qədərki sürətlə uçurlar. Gəlirlərin sürətlə azalması meyli olduqda, praktiki olaraq texnologiya inkişaf etmir. Konkret halda səsdəniti uçuşların yüksək sosial və iqtisadi xərclərlə uyğunluğunun müştərilər üçün məhdud iqtisadi dəyərliliyi sürəti iqtisadi maneəyə çevirir. Görünən odur ki, hətta hərbi aviasiya səsdəniti uçuş vasitələrinin inkişafının qeyri-texnoloji həddinə çatmışdır. Daha sürətli hərbi təyyarələrin yaradılması mümkündür, lakin bu elə həmin sürətdə və həcmdə digər uçuş –texniki xüsusiyyətlərin itirilməsi hesabına baş verəcək, - ancaq bu hələ hamısı deyil! Müasir dövrdə B-2 və F-117 təyyarə-görünməzlərin hallarında olduğu kimi, sürətli olmaqdansa görün­məz olmaq daha yaxşıdır.
Texnoloji meylin S-şəkilli əyrisi satış meyli əyrisinə nisbətən daha çox qeyri-müəyyəndir. Başlanğıc mərhələdə, yeni ideyanın potensialı sürətlə dərk edildikdə çox vaxt yavaş artım müşahidə olunmur. Vertol­yot­ların da, lazerlərində yaradılması texnologiyası lap əvvəldən sürətlə getdi, çünki, onların əhəmiyyəti göz qabağında idi və onlar mövcud energetik əsaslar üçün təhlükəli deyildilər. İnkişafın tarazlanması, adətən, texnoloji və iqtisadi amillərin birgə təsiri altında baş verir. Çox vaxt meylin inkişaf xətti bir neçə vacib texnoloji innovasiyaları əhatə edir, lakin, peyklərin meydana gəlməsi və dövlət tənzimlənməsindən imtinanın məsafə ilə telefon danışıqlarının dəyəri (əgər qiymətlər deyilsə) arasındakı əlaqəni poz­duğu telekommunikasiya sahəsində olduğu kimi, bəzən, yeni texno­logiyalar kəskin inkişafa səbəb olurlar.
Texnoloji inkişafın ümumi tarazlığı sayəsində texnoloji meyllərin təhlili planlaşdırma üçün faydalı alətə çevrilir. O, yeni işləmələr üçün məhsuldarlığın real plan göstəricilərini müəyyənləşdirməyə və gəlirlərin azalma ehtimalında texnologiyaya yüksək xərclərini qarşısının almağa kömək edə bilər. Lakin bununla belə, bu alətdən düşünülməmiş istifadə təhlükəli ola bilər.
Çox vaxt məhsuldarlıqda hansı meyllərin əsaslı olduğunu dərhal müəyyənləşdirmək olmur.
ABŞ-da aviasiya mühərrikləri istehsalçıları və Böyük Britaniya hökuməti əvvəlcə nəqliyyat aviasiyası üçün reaktiv mühərriklərdən imtina etdi, çünki, bəzi ekspertlər yanacağın xüsusi çəki xərci kimi meyara həddən artıq böyük diqqət verirdilər. Reaktiv mühərriklər yanacağın xüsusi çəki xərcinə görə porşenlilərdən geri qalsalar da, bir mühərrikə sərnişin daşınmasının dəyərinə görə onları üstələyirlər. Gələcəyi görmə­yən kimi görünməmək üçün ən azı yarısını, hətta bütün on əlamətin aşkarlaması lazımdır. Sonradan onların mütəmadi müqayisə edilməsi və yoxlanması lazım gələn meyarlara tətbiq etmək olar.

9.3.3 Qabaqlayıcı indikatorlar
Əksər kompaniyalar öz satışlarının həcmini bir və ya bir neçə qabaqlayıcı indikatorların aşkarlaması yolu ilə proqnozlaşdırmağa cəhd edirlər: yəni ki, kompaniyanın satış həcmindəki dəyişiklikləri qabaqlayan və həmin istiqamətdə dəyişən vaxt sıralarının digər məlumatlarından. Misal üçün, santexnika məhsullarının təqdim edilməsi ilə məşğul olan kompaniya müəyyənləşdirə bilər ki, onun satışının həcmindəki dəyişiklik yaşayış tikintisi indeksindəki dəyişikliyin başlamasından dörd ay sonra baş verir. Uyğun olaraq yaşayış tikintisi indeksi əhəmiyyətli qabaqlayıcı indika­tordur. Doğum və ya orta ömür müddəti kimi digər qabaqlayıcı indika­torlar yeni minillikdə bazarlara əhəmiyyətli təsir göstərir. Fransa, Alma­niya və Yaponiya da daxil olmaqla əksər inkişaf etmiş ölkələr yaşlı əhaliyə təqüd ödənişlərinin maliyyələşdirilməsi ilə bağlı ciddi prob­lemlərlə üzləşəcəklər. Niderland, ABŞ və Böyük Britaniya da daxil olmaqla təqaüd təminatının maliyyələşdirilməsi proqramının olduğu ölkələrdə yaşlı əhali daha da varlı olacaqlar. Ölkələrin belə demoqrafik dəyişikliklərə müxtəlif cürə hazırlaşmalarına baxmayaraq, bütün ölkələrdə yaxın bir neçə on il ərzində dəfn xidmətləri bazarının sürətlə artacağını asanlıqla proqnozlaşdırmaq olar.
Keçmişdə faydalı olan keçmiş indikatorların gələcəkdə də faydalı olacağını və ya onları bir bazardan digərinə keçirdə bilmək barədə güman etmək təhlükəli olardı. Misal üçün, Disney kompaniyasında tematik parklar ətrafında təmərküzləşmiş dövrə modellərinə böyük diqqət ayrılır – səyahətə sərf edilən bu vaxt dövrələri sərhədləri və ziyarətçilərin sayı tələbin indikatorudur. EuroDisney kompaniyasının ilkin uğursuzluğnun qismən də səbəbi onun bu modeli əsas tutması və avropalıların istirahətə və səyahətə xərcləmələrinin səviyyəsinin amerikanlardan fərqləndiyini inkar etməsidir.

9.3.4 Çoxölçülü statistik təhlil
Vaxt sıralarının təhlili əvvəlki və sonrakı satış həcminə necə funksiya olub-olmamasından asılı olmayaraq real tələb amili kimi deyil, vaxt funksiyası kimi baxır. Ancaq istənilən məhsulun satış həcminə bir çox real amillər təsir göstərir.

Tələbin statistik təhlili
Tələbin statistik təhlili zamanı ona təsir göstərən daha mühüm real amillərdən və onların nisbi təsir səviyyəsini aşkarlamağa imkan verən metodlardan istifadə olunur. Daha çox təhlil edilən amillərə aiddir: qiymətlər, gəlir, əhalinin sayı və məhsulun bazara irəlilədilməsi fəaliyyəti. Bu təhlil metodlarına görə satışın həcmi (QT) asılı dəyişəndir. Təhlil satışın həcmini tələbə aid olan – X1, X2, ... Xn- asılı olmayan bir sıra dəyişənlərin funksiyası şəklində verməyə cəhddən ibarətdir.
Yəni ki,

QT = f(X1, X2, ... Xn)
Optimal proqnoz amillərini tapmaq və bərabərliyi tərtib etmək üçün çox reqressiyalı təhlilinin köməyilə məlumatları müxtəlif düsturla əlaqələndirmək olar.
Məsələn, Şotlandiyanın cənubuna elektroenerji təchizatı məsələləri üzrə Komitə paltaryuyan maşınlarının illik satış həcminin (QT) proqnozlaşdırılması üçün düstur hazırlamışdır (Moutinho, 1991):

QT = 210739 - 703 PT +69 HT +20 YT
burada,
PT -müəyyənləşdirilmiş orta qiymət;
HT – kommunal qurğulara qoşulmuş bir ailəyə düşən yeni evlərin və mənzillərin sayı;
YT – adambaşına düşən gəlirdir.
Beləliklə, müəyyənləşdirilmiş orta qiymət 387 funt sterlinq, şəraitə malik ev və mənzillərin sayı 5000-ə bərabər, adambaşına düşən orta gəlir 4800 funt sterlinqə bərabər olduğu ildə, bu düstura görə paltaryuyan maşınların faktiki satış həcminin 379 678 ədəd olacaqdır:
QT = 210739 – 703(387) + 69(5 000) + 20 (4 800)
Bu bərabərliyin dəqiqlik səviyyəsinin 95% olduğu müəyyənləşirilmişdir. Əgər, bu dəqiqlik, digər regionlara tətbiq zamanı saxlansa idi, onda, bu düstur proqnozlaşdırma üçün faydalı alət olardı. Marketinq üzrə mütəxəssislər, proqnozlaşdırma məqsədilə növbəti il üçün adambaşına düşən gəlir səviyyəsini, yeni ev və mənzillərin sayını və qiymət səviyyəsini proqnozlaşdıra bilərdilər. Tələbin statistik təhlili çox mü­rəkkəb ola bilər və marketinq mütəxəssisi belə təhlili aparmaq, nəticələri hazırlamaq və şərh etmək üçün xüsusi diqqət göstərməlidir. Kompüter texnologiyalarının getdikcə inkişafı nəticəsində tələbin statistik təhlili getdikcə daha çox istifadə edilən proqnozlaşdırma metoduna çevrilir.

Satışın həcminin çoxölçülü proqnozlaşdırılması
Kompaniyanın marketinq informasiya sisteminin topladığı informasiyanı çox vaxt əlavə təhlil etmək lazım gəlir və bəzən, menecerlərin əldə edilmiş informasiyanı marketinqlə bağlı qərarlara və problemlərə tətbiq etdiyi zaman köməyə ehtiyacı olur. Belə köməklərdən biri yığılmış məlumatlar arasında əlaqələri və onların statistik etibarlılığını daha yaxşı öyrənməyə imkan verən genişləndirilmiş statistik təhlildir. Belə təhlil menecerlərə orta kəmiyyət və məlumatların standart kənarlaşmasının sadə hesablamasından irəli getməyə imkan verir. Niderlandda qısamüddətli istehlak mallarının satış həcmi bazarının öyrənilməsi zamanı, marketinq fəaliyyətinə əsaslanmış brendin (Bt) bazar payının proqnozlaşdırılması modeli əldə edildi (Alsem et al., 1989):
Bt = -7.86 – 1,45 + PT + 0,084AT-1 + 1,23DT

burada,
PT – brendin nisbi qiyməti;
AT-1 - əvvəli dövrdə reklamda payı;
DT –ticarət bölmələrində səmərəli bölüşdürülməsidir.
Bu model və buna bənzər modellər marketinqlə bağlı aşağıdakı suallara cavab verməyə kömək edir:

  • Satışın həcminə əsas hansı dəyişənlər təsir edir və onların hər biri nə dərəcədə vacibdir?
  • Əgər biz qiyməti 10% və reklam xərclərini 20% artırsaq, onda satışın həcmində hansı dəyişiklik baş verəcək?
  • Reklama nə qədər xərcləmək lazımdır?
  • Hansı istehlakçılar böyük ehtimalla rəqiblərin brendini deyil, bizim brendi əldə edəcəyini hansı əlamətlər açıq-aşkar göstərir?
  • Hansı dəyişənə görə bazarı seqmentləşdirmək daha yaxşı olardı və o neçə seqmentdən ibarətdir?

İnformasiyaların təhlili bir sıra riyazi modelləri də özünə daxil edə bilər ki, bu da marketinq mütəxəssislərinə daha əsaslı qərar qəbul etməyə imkan verir. Hər bir model özündə bir neçə real sistem, proses və ya nəticə əks etdirir. Bu modellər “Əgər... olsa....?” və “Daha yaxşı nə ...?” tipli suallara cavab verməkdə yararlı ola bilər.

0 şərh