Например, российский маркетолог, который попытался бы осенью 1996 г. сделать некоторые оценки возможного влияния изменения цены на сбыт определенной марки мониторов для персональных компьютеров, опираясь на данные о продажах в аналогичный период 1995 г., неизбежно столкнулся бы со значительными трудностями. Даже если бы он мог собрать информацию об объемах продаж мониторов различных марок и сопоставить объемы продаж аналогичных по техническим свойствам мониторов с уровнями их цен, то сделать достоверные выводы на будущее он бы все равно не смог.
Дело в том, что (даже если абстрагироваться от разницы в макроэкономической ситуации осени 1995 и 1996 гг.) ситуация на рынке принципиально изменилась вследствие перехода покупателей к новой модели формирования парка своего компьютерного оборудования. Если в 1995 г. и начале 1996 г. преобладали продажи полностью укомплектованных компьютеров, то к осени 1996 г. все более частыми стали обособленные покупки системных блоков и мониторов, т. е. произошла дифференциация рынка. А потому статистика продаж мониторов в 1995 г. оказывается совершенно непригодной для формирования оценок относительно возможного изменения продаж мониторов в 1996 г. при той или иной корректировке их цен.
Даже если фирма предлагает на рынок тот же товар, что в прошлом году, и намечает аналогичные прошлогодним изменения его цен, итогом может оказаться существенно иной масштаб изменения продаж. К тому же на все это накладываются происходящие год от года изменения в характере и масштабах рекламной кампании самой фирмы, уровне развития ее сбытовой сети, методах организации деятельности. И все это приводит к тому, что из общей динамики продаж становится крайне трудно вычленить влияние именно изменений цен.
Помня это, проанализируем теперь три типа аналитических процедур, которыми могут пользоваться маркетологи при оценке чувствительности покупателей к уровням цен определенных товаров (см. табл. 9.1).
Этап 1. Исследование агрегированных данных о продажах, т. е. обработка и анализ сводной информации о динамике продаж товаров определенной марки, полученной либо из собственной отчетности фирмы, либо из баз данных, формируемых специальными службами изучения рынка. Речь идет о тех данных, которые регулярно накапливаются в бухгалтерии фирмы, и поэтому служат наиболее доступным и дешевым источником сведений о продажах тех товаров, которые уже некоторое время предлагаются на рынке. Вместе с тем у такого рода информации имеются существенные недостатки, о которых маркетолог не может забывать.
1. Периодичность поступления информации, так как сбор и обработка данных о продажах осуществляются, как правило, лишь раз в месяц или даже квартал. Некоторое изменение в эту ситуацию вносит лишь появление штрих-кодов и компьютеризованных касс, что в принципе позволяет перейти к ежедневному сбору и анализу данных.
2. Косвенность получаемых данных. Большинство фирм продают свои товары не напрямую конечному покупателю, а через посредников. Но в этом случае статистика продаж фактически представляет собой лишь свод данных об отгрузке товаров торговым посредникам, но не о реальных продажах. Чтобы преодолеть этот недостаток, надо накладывать на статистику отгрузки статистику погашения дебиторской задолженности, что делает задачу формирования информационной базы ценовых расчетов крайне сложной.
Но чем дольше продолжается процесс сбора базы данных о прошлых продажах, тем менее надежной основой для выводов о будущем она становится из-за возрастающей возможности того, что на динамику объемов покупок большее влияние станут оказывать факторы иные, чем цены (см. мини-кейс 9.1). И тогда исследователь рискует попасться в известную ловушку: чем больше времени необходимо для сбора данных, тем больше параметров исследуемой ситуации изменяется, а это требует сбора дополнительных данных. В результате процесс формирования надежной базы для расчетов становится бесконечным.