Симуляции рынков
Если на рынке сложились следующие предпочтения, какой продукт мы должны предложить на этом рынке?
— Предположим, 80% рынка предпочитает круглые штуковины, а оставшиеся 20% предпочитают квадратные.
— Какие штуковины нам стоит продавать?
— Без дополнительной информации выбор очевиден – «круглые штуковины».
— Но что делать, если на рынке уже есть 10 крупных игроков, которые продают неплохие круглые штуковины?
— Симуляции отражают реальность лучше, чем различные модели, основанные на данных
- … в представлении специфических предпочтений различных сегментов и/или отдельных людей.
- … за счет того, что они учитывают потребительские предпочтения и конкурентные предложения на рынке.
- Нам не обязательно привязываться к «жирной» части рынка, чтобы получать хорошую прибыль.
— Симуляции дают возможность «испробовать» многочисленные возможности реального мира и сравнить их результаты (существующие и не существующие продукты, конкуренты, рынки).
— Результаты симуляций легко понятны и информативны для принятия управленческих решений.
Симуляции рынков: как они работают?
Механика симуляций состоит в следующем:
Зная индивидуальные предпочтения отдельных респондентов (например, из конджоинт анализа) и структуру рынка (в терминах предлагаемых на нем конкурирующих продуктов), для каждого респондента вычисляется его выбор и/или вероятность выбора каждого из предлагаемых продуктов.
Таким образом мы автоматически получаем доли рынка каждого продукта.
Наиболее распространенные правила оценки вероятности выбора:
— Правило наиболее предпочтительного выбора
— Каждый потребитель выбирает продукт с наибольшей субъективной полезностью, т.е. наиболее предпочтительный продукт.
— Вероятность выбора такого продукта 100%, остальные продукты получают 0%.
— Правило Бредли-Терри-Льюса (BTL)
— Вероятность выбора продукта потребителем зависит от доли полезности продукта в структуре рынка.
— Таким образом, продукты с низкими показателями предпочтения имеют ненулевую вероятность быть выбранными.
— Логит-правило
— Вероятность выбора экспоненциально возрастает с ростом контраста полезности продуктов.
— Это правило позволяет изначально «настроить» исходную ситуацию симуляции на реальные доли рынка.
