1、2001. 9. 5 chjune 市场需求预测 目 录 1.电通信产业的市场需求预测 1.1 通信市场需求预测的特点 1.2 需求预测的领域 1.3 需求预测的方法论 2. 定性的方法论 2.1 消费者调查法 2.2 主观预测法 2.3 比较类推法 3. 定量的方法论 3.1 时间序列模型 3.2 计量经济模型(回归分析模型) 3.3 扩散模型 3p 14p 14p 24p 26p 27p 28p 30p 32p 1. 电信产业的市场需求预测 说明在移动通信产业等对新产品需求预测的特点 移动通信产业中需要做需求预测的领域 介绍需求预测的方法论 学习介绍 1.1 通信市场需求预测的特点 对于类
2、似尖端技术或者移动通信服务等初期需要大规模费用投资的服务业来说，需求预测非常 重要。移动通信服务中的合适的推出时期、资费、商品设计、系统容量规划、流通渠道规划等 工作都以需求预测为出发点。 市场战略的出发点 需求预测不仅仅是市场营销，也是移动通信产业整体的出发点。 与信息通信相关的产品和服务一样，生命周期(PLC)非常短的产品/服务没有预测所需的时间序 列市场资料，当可以充分获得时间序列市场资料的时候，能够替代原有服务的新服务出现，原 有服务在市场上消失。 也就是说移动通信服务的需求预测只有那些在几乎不存在历史数据的初期所作的预测才是有用 的。在没有历史数据的情况下，使用计量经济模式会非常困难
3、，得通过非常精巧的扩散模型来做 预测。 移动通信需求预测的特点 1.2 需求预测的领域 需求预测所需的领域 用户预测 新用户/离网用户/ 净增用户 地区用户 预付费用户/后付费用户 手机购买者 呼叫类型预测 MOU/呼入MOU/呼出 呼叫数/呼叫持续时间 高峰时段/非高峰时段 呼叫比例 ( M M, M L, L M ) 呼叫比例( 本地,邻近地区,偏远地区等 ) 各服务类型的用户预测 95 B, CDMA 1-X, IMT 2000, 4 G 语音/增值业务/无线互联网等 用户预测 服务类型预测 呼叫类型预测 1.3 需求预测方法论 方法论 需求预测方法论不是依据绝对的标准选择一种方法，而是
4、根据预测对象、时期、资料情况等 选择能够做出最准确预测的方法。 需求预测方法论概要 时间序列分析模型 Time Series Analysis 消费者调查法 Customer Based Approach 计量经济模型 Econometric Model 主观预测法 Subjective Estimation 扩散模型 Diffusion Model 比较类推法 Analogy 现有服务的历史资料的有无 时间 定性的方法论定量的方法论 短期 长期 2. 定性的方法论 有关新服务的历史资料不充分的情况下，在有限的资料的基础上，最能准确地预测 市场的方法。 把个人的主观评价客观化、数量化的方法论，
5、能够实际利用的方法论。 学习介绍 2. 定性的方法论 基础数据 (?) 2.1 消费者调查法 消费者调查法是通过对消费者的喜好情况和入网意向的调查，获得市场需求所需信息的方法。 调查方法和分析过程中确保客观性非常重要。 第一阶段 : 确立调查目的和设计方案 研究阶段 第二阶段 : 确定调查方法论和制定资料收集计划 第三阶段 : 实施调查和分析资料 第四阶段 : 得出结论和提案 对入网意向直接提问 进行方法 根据用户有用论等多种理论进行顾客调查 一般消费者对未来的预测能力不足，虚假倾向等导致调查失真 局限性 消费者调查法 2.1消费者调查法 调查问卷 举例 通过用调查问卷对潜在用户和现有用户进行
6、入网意向的调查，预测今后移动电话用户数的方法。 调查对象: 非移动电话用户 详细分类: 地区/年龄/收入水平等 提问内容: 1. 往后的6个月内你会买手机吗？ 2.往后的一年内你会买手机吗？ 3.往后的三年内你会买手机吗？ 2.2 主观预测法 主观调查的方法是收集与要做预测的项目相关的专家(市场营销实务者、经济/市场专家)等的意 见，作为市场预测的基础资料的方法。把定性的意见转换为定量的数据，方法有Brain Storming, Delphi Method,AHP等。 主观预测法 Brain Storming 没有特定的形式和限制，相关领 域的专家通过讨论后收集其意见 的方法。这是主观预测方法
7、中最 为非正式的方法，具有时间和费 用最少的优点。 问题 若把2001年中国整体的移动电话普及率预测为6%，那么今后随着中国的经济发展、人口增加、 移动电话普及速度加快等，2002/2003/2004/2005年的移动电话普及率会是多少呢？ 2.2主观预测法 主观预测法 Delphi Method 优点 : 通过专家们的讨论，对需求做预测时减少因受极端的个人影响而使调查失真的可能性 缺点 : 专家之间达成意见一致费时较长，难以对应答者进行控制。 举例 中国移动电话用户1999年为4,300万名，2000年达到7,700万名，那么2001年预计可以达到1亿2千万名。 1. 那么到2002年年底移
8、动电话用户数会达到多少? 2. 理由是什么? 是一种反复问卷调查法，也被称为“Enquete”收集法。以相应领域的专家为对象进行问卷调查 后，把结果和得出结果的理由收集后公布，在此基础上再进行一次同样内容的问卷调查，得到 改善后的预测值。这样的过程反复进行直到专家们得出大体一致的意见。 2.2主观预测法 主观预测法 AHP Analysis 举例 AHP是1977年在Saaty的基础上开发出来的方法，之后经过与许多的研究，90年后半期开始这种 模型用于那些在不确定性强、资料不足时做出决策的情况。 AHP是在根据多种标准做决策时决定对策方案的优先顺序的方法。把评价标准呈阶梯状排列，通过 各标准之
9、间行列两两比较，计算出特征值(Eigenvalue)，得出相对的重要性。但是须注意到评价者 做出判断的一贯性，只有当具有一贯性性时才用此方法计算。 中国移动电话用户1999年为4,300万名， 2000年达到7,700万名，2001年预计达到1亿 2千万名。请就2002年的用户数做出预测。 答案从1-9中选，标准是1-可能性一样, 3-可能性稍大, 5-可能性大, 7-非常可能,9-非常非常可能 例)如果觉得2002年的用户数140万名的可能性比160万名的可能性稍大的话选择3， 140万名的可能性比180万名的可能性稍小的话选择-3。 2.3 比较类推法 Analogy Analogy 比较
10、类推法是通过与市场环境类似的国家或先进国家的事例进行比较类推，对相应项目的未来 市场需求进行预测的方法。这种方法与预测需求数量、市场占有率相比，更主要的用在对需求 趋势的预测上。 举例 与美国、日本、韩国、芬兰等普及率高的国家的普及率增长趋势进行比较类推， 预测2002年以后中国的移动电话普及率。 3. 定量的方法论 以利用历史资料为基准进行计量化的分析，预测市场需求的方法。 介绍预测移动通信用户数的最为准确的、受到公认的Bass模型和改进型Bass模型中的 Logistic Growth模型。 学习介绍 3.1 时间序列模型 时间序列模型是基于对历史时间序列市场资料进行自我相关性分析的一种模
11、型。Box-Jenkins 的ARIMA模型具有代表性。 时间序列模型 我们把与特定产品的销售额的变化那样具有受时间影响的形态的资料叫做时间序列资料。时 间序列资料值得序列就简单称为时间序列(time series)。时间序列分析是对资料的趋势理 解后以此来预测未来的趋势，一般是把普通资料的趋势用时间的函数来表示。 预测的期间越长预测值就越容易被平均值覆盖，所以适用于短期预测。 时间序列模型经过复杂的计算过程，设定自我相关关系(Autocorrelation)和移动平均值 (Moving Average），并且随着设定方法的不同预测结果也不同。最少需要50个以上的历史 数据。 因为是以历史数据
12、为依据进行预测，所以用来预测像移动通信这种市场增长极快的市场有多 种局限性。 3.1时间序列模型 时间序列结果 假设: 1.Autocorrelation 2 2. Moving Average 0 (无季节影响) 结果 用户 t = 常数 + (AR1 用户 t-2) + (AR2 用户 t-1) + Error 3.2 计量经济模型 计量经济模型是回归分析(Regression)模型的代表模型。是把要预测的市场需求和被判断为对 此将产生影响的独立变量之间的相互关系用简单的数学公式来表示的方法。 计量经济模型 利用能预测的变量进行分析的模型中最为简单的模型。 由个别独立的变量通过计算得出的预
13、测值的不确切性使其难以用于长期的预测。 用来预测以线性函数方式用户数急剧增长的移动电话市场有局限性 根据变量之间相互关系进行预测时误差发生的可能性高 方程式 例) Y = a + (b1 人口) + (b2GDP) (b2GDP) + error Y = 时间t的用户数 a = 常量, b1 = 人口系数, b2 = GDP系数 人口 = 时间t的人口, GDP = 时间t的 error = 时间t的error 3.2计量经济模型 回归分析结果 非独立变量: 用户 独立变量 : 人口,GDP 结果 用户 t = Constant + (b1 人口 t) + (b2 GDP t) 3.3 扩散模
14、型 预先在理想状态下设定新产品从问世到饱和状态过程中的各种假设后来分析的模型。潜在消费 者在购买特定的某种商品的过程中，假定受到市场外部和内部的各种因素的影响。即由于受市 场外部因素影响的革新者(Innonvator)和受口碑影响的模仿者(Imitator)的存在，市场需求得到 扩散，扩散模型就是用于这样的预测。 扩散模型 Bass模型是扩散模型中的基本模型，还有在此基础上进一步发展而成的Logistic增长模型、 Simple modified exponential增长模型、Gompertz增长模型、Floyd增长模型等许多种类， 根据资料和情况的不同需要选择合适的模型。 扩散模型最适合用于类似移动电话市场这种历史资料不足、用户数增长急剧的市场预测， 在预测移动电话用户数时这是全世界最常用、有用的模型。 扩散模型通过复杂的计算过程来预测。在决定市场需求预测准确性的因素中，通过市场调查 的饱和率预测最为重要。饱和率的预测方法是诸多重要因素中的一个。 3.3 扩散模型 Bass模型 模型的函数 下图是Bass模型的基本结构图。图(b)非累积购买曲线的最高需求时间点 T*与累积购买曲线 的边曲点一致, 如果只考虑到2T*，那么非累积购买曲线以时间T*为中心形成对称的结构。 Bass模型函数 S(t+
