A2 Études Commerciales Moyennes Mobiles

Analyse du marché Moyennes mobiles A2 Études commerciales. 2 Starter Mallet of Panic Thème 1: Espèces de la faune britannique Thème 2: Marques de confiserie Thème 3: Marketing Key Terms 3 Objectifs Objectif: Comprendre les moyennes mobiles. Objectifs: Définir et expliquer Moyennes mobiles Décrire l'utilisation des moyennes mobiles. Analyse de l'utilité de l'extrapolation 4 Moyennes mobiles Définition: Une technique permettant d'identifier une tendance sous-jacente en lissant les fluctuations des données sur les ventes. Les fluctuations peuvent être causées par la demande saisonnière, etc. Méthode moyenne mobile de trois mois: Additionner trois données de mois consécutifs. Calculez une moyenne. 6 Méthode MoisVentes (milliers) Calcul3 Mois Moyenne mobile Janvier24 Février27 Mars29 Avril29 Mai32 Juin27 8 MoisVentes (000s) Calcul3 mois Moyenne mobile Janvier24 Février27 () Mars29 () Avril29 Mai32 Juin27 Juillet31 Aout32 Septembre34 Octobre38 Novembre39 Décembre39 9 Tâche 1 MoisVentes (000s) Calcul3 mois Moyenne mobile Janvier24 Février27 () Mars29 () Avril29) 330 Mai32 () Juin27 () 330 Juin31 () 330 Août32 () Septembre34 () Octobre38 () 337 Novembre39 () Décembre39 12 Moyennes mobiles sur trois mois Supprime les variations des données financières. Par exemple. Facteurs saisonniers. Par exemple, 3 mois 4 mois 12 mois dépend de la nature de l'entreprise. Les supermarchés utilisent de courtes périodes de temps. Les entreprises de construction utilisent des périodes plus longues. 13 Extrapolation Prendre des données passées et actuelles sur un marché et utiliser une tendance sous-jacente identifiée pour prédire les ventes futures. 14 Avantages Inconvénients de l'extrapolation Dans les groupes, décidez de vos tableaux blancs sur les avantages et les inconvénients de l'extrapolation. Vous pourriez envisager les éléments suivants: Budgets, motivation Objectif fixer Pièges de prédiction Type de marché dans lequel se trouve l'entreprise 15 Avantages et inconvénients de l'extrapolation Avantages Peut fournir des informations pour la définition de la fonctionnelle. objectifs. Aider à l'établissement des budgets et à la planification de la main-d'œuvre. Inconvénients La prévision repose sur le passé. Bien dans les marchés en mouvement lent. Peut être trompeur dans les marchés à fort rythme tels que la technologie où RD constante est nécessaire. S-cool, le site de révision Recherche de marché L'étude de marché implique la collecte et l'analyse des données du marché (c.-à-consommateurs et consommateurs potentiels) afin de fournir des biens et services Qui répondent à leurs besoins. Il s'agit d'une recherche conçue pour recueillir des données primaires, c'est-à-dire des informations obtenues spécifiquement pour l'étude en question. Il peut être regroupé de trois manières principales: observation, questionnaires et expérimentation. L'observation consiste à surveiller les gens et à surveiller et à enregistrer leur comportement (par exemple, les modes de visualisation de la télévision, les caméras qui surveillent les flux de trafic, les audits de détail qui mesurent les marques d'achat des consommateurs). Les questionnaires sont un moyen de contact direct avec les consommateurs et peuvent prendre diverses formes. Questionnaires personnels (par exemple, entrevue de porte-à-porte), questionnaires postaux, questionnaires téléphoniques et questionnaires de groupe (comme demander l'attitude d'un groupe de consommateurs à l'égard d'un nouveau produit). Les questionnaires peuvent être un processus très coûteux et long et il peut être très difficile d'éliminer l'élément de biais dans la façon dont ils sont effectués. Il est important que chaque répondant reçoive les mêmes questions dans le même ordre, sans que l'on mette l'accent sur certaines réponses aux questions. L'expérimentation implique l'introduction d'une variété d'activités de marketing sur le marché, puis la mesure de l'effet de chacun de ces derniers sur les consommateurs. Par exemple, la commercialisation des tests, lorsqu'un nouveau produit est lancé dans une petite région géographique, puis la réponse des consommateurs à elle dictera si le produit est lancé à l'échelle nationale. Il s'agit de la collecte de données secondaires, qui a déjà été recueillie par d'autres et qui n'est pas conçue spécifiquement pour l'étude en question, mais qui est néanmoins pertinente. Les données secondaires sont beaucoup moins chères et plus rapides à recueillir que les données primaires, mais elles peuvent être périmées au moment où elles sont recherchées. Les principales sources de données secondaires sont les ouvrages de référence, les publications gouvernementales et les rapports d'entreprise. La recherche primaire et secondaire fournira à l'entreprise beaucoup de données relatives à ses marchés et à ses consommateurs. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour décrire la situation actuelle sur le marché, pour essayer de prédire ce qui se passera à l'avenir sur le marché et pour expliquer les tendances qui se sont produites. L'entreprise peut également utiliser les données de l'étude de marché pour segmenter le marché. Cela implique de briser le marché en groupes distincts de consommateurs qui ont des caractéristiques similaires, afin d'offrir à chaque groupe un produit qui répond le mieux à leurs besoins. Les principales façons de segmenter un marché sont les suivantes: Par caractéristiques du consommateur. Cela implique d'enquêter sur leurs attitudes, leurs passe-temps, leurs intérêts et leurs modes de vie. Par démographie. Leur âge, leur sexe, leur revenu, leur type de logement et leur groupe socioéconomique. Par emplacement. La segmentation efficace du marché peut conduire à identifier de nouvelles opportunités (c.-à-d. Lacunes sur le marché d'un produit), potentiel de vente des produits réalisés et augmentation de la part de marché, des revenus et rentabilité. La recherche quantitative consiste à effectuer des études de marché en prenant un échantillon de la population et en leur posant des questions préétablies au moyen d'un questionnaire (normalement 200 répondants) afin de découvrir les niveaux probables de la demande à différents niveaux de prix, les ventes estimées d'un nouveau produit, Et l'acheteur typique des produits de l'entreprise. Les données sont numériques et peuvent être analysées graphiquement et statistiquement. Il existe plusieurs types d'échantillons qui peuvent être utilisés pour recueillir des données quantitatives: échantillonnage aléatoire - cela donne à chaque membre du public une chance égale d'être utilisé dans l'échantillon. Les répondants sont souvent choisis par ordinateur à partir d'un répertoire téléphonique du registre électoral. Quota sampling - cette méthode implique que les consommateurs soient regroupés en segments qui partagent certaines caractéristiques (par exemple l'âge ou le sexe). On demande alors aux intervieweurs de choisir un certain nombre de répondants de chaque segment. Cependant, le nombre de personnes interrogées dans chaque segment n'est généralement pas représentatif de la population dans son ensemble. Échantillonnage en grappes - il s'agit normalement de regrouper les consommateurs en groupes géographiques (ou grappes), puis d'effectuer un échantillon aléatoire à l'intérieur de chaque site. Échantillonnage stratifié - les consommateurs sont regroupés en segments à nouveau (ou strates) sur la base de certaines connaissances antérieures de la façon dont la population est divisée. Le nombre de personnes choisies pour être interviewé de chaque strate est proportionnel à la population dans son ensemble. La recherche qualitative tente d'obtenir un aperçu des motivations qui incitent un consommateur à se comporter d'une manière particulière. Elle est généralement menée au moyen de discussions de groupe (souvent appelées groupes de discussion) afin de découvrir la raison d'être des achats des consommateurs. La discussion de groupe est souvent présidée par un psychologue de façon détendue, ce qui devrait inciter les consommateurs à discuter de leurs habitudes d'achat et des préconceptions concernant certains produits et marques. Cela implique d'essayer d'estimer les résultats futurs (par exemple, le niveau des ventes). La prévision peut se faire de plusieurs façons: Extrapolation - cela implique d'identifier la tendance qui existait dans les données passées, puis de continuer dans le futur. Cela se fait souvent en utilisant un logiciel pour établir une ligne de meilleur ajustement pour les données passées, puis simplement étendre cette ligne dans l'avenir. La technique Delphi - cela implique l'utilisation d'un groupe d'experts en affaires et en prévision qui discutent et s'entendent sur les prévisions à long terme pour les questions et événements importants. L'étude de marché - cela peut être utilisé pour essayer d'établir les intentions d'achat des consommateurs. Analyse des séries chronologiques - cela tente également de prédire les niveaux futurs à partir de données passées. Il ya 4 composantes principales des données de séries chronologiques. La tendance, les fluctuations cycliques (en raison des cycles économiques des récessions et des booms), les fluctuations saisonnières et les fluctuations aléatoires. De toute évidence, essayer de prédire et de prévoir ce qui se passera à l'avenir n'est pas facile et de nombreuses variables vont changer à court et à long terme, ce qui affectera l'exactitude des prévisions. Il est toujours conseillé aux entreprises d'utiliser une variété de techniques de prévision pour arriver à des chiffres appropriés et acceptables pour l'avenir (par exemple, les coûts, les revenus, les niveaux de vente, les bénéfices, etc.). Il existe une variété de techniques qu'une entreprise peut utiliser pour analyser les données qu'elle recueille grâce à ses méthodes de recherche de marché. La moyenne - c'est la somme des items divisés par le nombre d'items. La médiane - c'est le nombre du milieu dans un ensemble de données. Le mode - c'est le nombre, ou la valeur, qui se produit le plus souvent dans un ensemble de données. La plage - c'est la différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la plus basse dans un ensemble de données. La plage interquartile - cela considère la fourchette à l'intérieur de la zone centrale d'un ensemble de données. Il ignore donc le haut 25 et le fond 25 et est moins sujet à la distorsion par des valeurs extrêmes. L'écart-type - c'est une mesure de l'écart par rapport à la valeur moyenne dans un ensemble de données. Intervalle de confiance - il s'agit d'une mesure de l'exactitude probable des résultats d'un échantillon. Avec un intervalle de confiance de 95, il y a une probabilité de 0.95 que la moyenne vraie soit celle où l'échantillon croit qu'elle se trouve (en d'autres termes, les résultats de l'échantillon seront corrects 19 fois sur 20). Numéros d'index - Il s'agit d'une mesure statistique qui est conçue pour faciliter la gestion et l'interprétation des modifications d'un ensemble de données (telles que les chiffres de ventes). Il consiste à donner un élément de données à une valeur de 100 (la période de base) et à ajuster les autres éléments de données en proportion de celui-ci. Par exemple . Si les ventes d'une entreprise en particulier sont de 163 200 000 pour l'année 1, de 16 322 000 pour l'année 2 et de 16 322 000 pour la troisième année, les numéros d'indice peuvent être utilisés pour aider à identifier la tendance dans les données. Les ventes de la première année recevront un indice de 100 (c'est ce que l'on appelle l'année de base). L'année 2 a 16320 000 ventes de plus que l'année 1 - il s'agit d'une hausse de 10, donc l'indice de l'année 2 sera de 110. Année 3 a 16370.000 ventes de plus que l'année 1 - il s'agit d'une hausse 35, Le nombre d'indices dans l'année 3 sera de 135. Moyenne mobile - c'est une autre façon d'identifier la tendance dans un ensemble de données. Il permet de masquer les valeurs extrêmes afin de montrer le motif sous-jacent dans un ensemble de données. Par exemple, considérons les données suivantes concernant les ventes sur une période de 5 ans pour une entreprise: Moyennes mobiles et extrapolation Ces deux méthodes utilisent largement les données de vente et autres pour faire des prédictions sur l'avenir. Une moyenne mobile prend une série de données et lisse les fluctuations des données pour montrer une moyenne. L'objectif est d'extraire les données extrêmes d'une période à l'autre. Les moyennes mobiles sont souvent calculées sur une base trimestrielle ou hebdomadaire. L'extrapolation implique l'utilisation des tendances établies par les données historiques pour faire des prédictions sur les valeurs futures. L'hypothèse de base de l'extrapolation est que le modèle continuera à l'avenir à moins que des preuves suggèrent autrement. Pour mieux comprendre ces techniques, consultez le graphique suivant qui présente les ventes trimestrielles (m) d'une grande entreprise du premier trimestre de l'exercice 2006 au quatrième trimestre (année 10): La ligne bleue indique le chiffre des ventes trimestrielles. Comme vous pouvez le constater, le total des ventes varie d'un trimestre à l'autre, bien que vous puissiez deviner en regardant les données que la tendance générale est pour une augmentation de stead dans les ventes. La ligne rouge indique la moyenne mobile trimestrielle. Cela est calculé en ajoutant les quatre derniers trimestres de ventes (par exemple Q1 Q2 Q3 Q4), puis en divisant par quatre. Cette technique permet de lisser les variations trimestrielles et donne une bonne indication de la tendance générale des ventes trimestrielles. En examinant le graphique, comment les moyennes mobiles et l'extrapolation peuvent-elles aider la direction à prédire les ventes à partir de l'année 11? La moyenne mobile indique la tendance à la croissance (exprimée en pourcentage de croissance) et c'est ce que l'extrapolation utiliserait pour prédire Ventes futures. Cela pourrait être fait mathématiquement à l'aide d'une feuille de calcul. Les avantages et inconvénients principaux sont résumés ci-dessous: Avantages de l'utilisation de l'extrapolation Une méthode simple de prévision Peu de données requises Rapide et peu coûteux Inconvénients de l'utilisation de l'extrapolation Peu fiable s'il ya des fluctuations importantes dans les données historiques Supposons que la tendance passée continuera à l'avenir peu probable dans de nombreux environnements d'affaires concurrentiels Ignorer les facteurs qualitatifs (par exemple, les changements de goût et modes)