Прогнозирование успешности запуска продукта
Прогнозирование сложно, даже когда доступно значительное количество исторических данных. Когда исторические данные ограничены, прогнозирование становится гораздо сложнее. Но тогда, что насчет прогнозирования, когда просто нет исторических данных?
Ситуация без данных более распространена, чем кажется: для каждого запуска продукта компания должна прогнозировать будущие продажи для нового продукта, при этом для этого продукта нет никаких записей.
На практике мы обнаружили, что многие компании, уже использующие надежные статистические инструменты для прогнозирования своих регулярных продаж, просто угадывают, когда дело доходит до запуска продукта (или одноразовых акций). Мы также обнаружили, что во многих ситуациях угадывания сильно неточны.
Очевидно, если нет абсолютно никаких исторических данных, то, действительно, статистические инструменты прогнозирования (например, Lokad) бессильны. Однако в большинстве компаний новые продукты запускаются регулярно, и эту историю запусков можно проанализировать, чтобы выявить закономерности ранних продаж.
Lokad использует историю запуска продуктов (когда такие данные доступны) для прогнозирования продаж продукта, даже если для этого конкретного продукта еще нет данных. Обычно мы оцениваем, что для начала изучения закономерностей запуска требуется около 20 запусков продукта. На практике в нашей технологии нет жесткого нижнего предела количества запусков продукта, но с менее чем 20 запусками прогнозы начинают становиться непредсказуемыми.
На практике вы можете использовать калькулятор резервного запаса для прогнозирования запуска продукта. Обратите внимание, что сырые данные о продажах недостаточны в случае запуска продукта, также необходимы теги и события (ну, по крайней мере теги или события):
- Теги должны быть предоставлены для описания продукта. Теги обычно выражают сходства, существующие между продуктами (например, цвет, размер, категория, семейство продуктов и т. д.). Эти теги используются Lokad для сопоставления нового продукта с существующими. Обычно тег является постоянным описателем продукта: он не меняется со временем.
- События должны быть (в конечном итоге) предоставлены для описания самой операции запуска. События такие же, как и теги, но имеют определенную дату. События обычно представляют маркетинговые операции, поддерживающие запуск продукта. Событие обычно имеет срок службы, меньший, чем у самого продукта (в противном случае оно должно рассматриваться как тег).
Различие между тегами и событиями помогает Lokad определить относительное положение продукта в каналах распределения компании (теги) и влияние самих маркетинговых операций (события).
Комментарии читателей (2)
Моя точка зрения заключается в том, что прогнозирование продаж во время запуска - это ни искусство, ни ракетная наука. Если вы “угадываете”, у вас нет никаких шансов улучшить точность прогноза со временем (поскольку вы набираете опыт с запуском продукта), потому что нет процесса. Поэтому мы предлагаем использовать статистические подходы, так как они обычно являются намного более точными, если имеются соответствующие данные. 8 лет назад | Joannes Vermorel
Вы говорите “угадывания”…. как вы думаете, они могут быть точными каким-либо образом ?? 8 лет назад | Ergo Baby Carrier
