Мини-кейс 9.2.

В качестве примера типичного маркетингового исследования чувствительности покупателей к уровню цен (эластичности спроса по цене) можно привести работу, выполненную американскими исследователями Рокни Г. Уолтерсом (Университет Индианы, Блумингтон) и Уильямом Боммером (Университет Южного Иллинойса, Эдвардсвилль] и опубликованную в Journal of Business Research (1996 г. № 36. Pp. 203–216).

Они ставили задачу исследования совместного влияния на объемы продаж таких факторов, как: 1) доля определенной торговой марки в общем объеме продаж; 2) цена товаров определенной марки; 3) геометрические размеры продукта; 4) место, занимаемое товаром данной марки на полке магазина; 5) тип торговой марки (общенациональная, местная, данной торговой сети). При этом особое внимание было уделено исследованию проблемы совпадения эластичности спроса по цене применительно к регулярным и рекламным ценам, т. е. соответственно к ценам, по которым постоянно ведется продажа товаров данной марки, и к тем, которые являются новинками.

Основой для проведения обследования послужили данные о еженедельных продажах, ценах и деятельности в области продвижения товаров на рынок (промоушн) в течение 52-недельного периода с апреля 1990 г. по апрель 1991 г. по товарам 302 марок. При этом в основу анализа данных была положена следующая модель:

Где Qt — объем товаров определенной категории (по всем маркам), проданных в период времени t;

RPit — цена товаров марки i, относящихся к данной категории, в период обычных (нерекламных) продаж t.

DPit — цена товаров марки i, относящихся к данной категории, в период рекламных продаж t;

RPjt — цена товаров марки j, относящихся к данной категории, в период обычных (нерекламных) продаж t.

DPjt — цена товаров марки j, относящихся к данной категории, в период рекламных продаж t. Величины рг, — , и т. д. — оцениваемые коэффициенты.

В результате исследования были определены, например, следующие коэффициенты эластичности спроса по ценам, используемым в период вывода товара на рынок (в целом для товарной группы):

Молочные/охлажденные продукты 0,08.

Консервы 0,20.

Готовые завтраки 0,05.

Полуфабрикаты 0,17.

Писчебумажные товары 0,14.

Соки в бутылках 0,12.

Использование методов регрессионного анализа может вызвать у самих исследователей и менеджеров фирм, которые заказывают такие работы, ощущение точного знания, т. е. как бы абсолютно надежной и достоверной базы для принятия ценовых или иных маркетинговых решений. Между тем более глубокое знакомство с основами математической статистики позволяет обнаружить, что полученные результаты в немалой степени зависят от принятых исследователями исходных предпосылок, и прежде всего формы регрессионной зависимости, используемой в качестве исходной модели. И если исследователь изначально неверно задал математическую форму зависимости между ценой и продажами, то степень достоверности его выводов будет низкой.

Кроме того, выводы регрессионного анализа можно считать достоверными лишь в пределах того диапазона значений переменных, который был использован в ходе анализа. Нет никаких оснований полагать, что эти закономерности сохранятся за пределами таких диапазонов. И наконец, мы должны помнить, что любая регрессионная модель описывает связи, сложившиеся в прошлом, но не может считаться абсолютно надежной моделью для прогнозирования. Чем в большей мере внешние параметры будущей ситуации отличаются от их значений в прошлом, тем менее надежными будут прогнозы на основе регрессионных моделей.

Вышесказанное ни в коем случае не следует трактовать как призыв отказаться от регрессионного или иного математического анализа данных о фактических продажах как способа определения меры чувствительности покупателей к ценам. Необходимо лишь понимать ограниченность возможностей такого анализа и использовать его результаты с должной осторожностью. Однако чем больше такого рода исследований будет выполняться российскими специалистами, тем с большей обоснованностью отечественные фирмы смогут принимать решения в области цен.