定性預(yù)測(cè)方法

定性預(yù)測(cè)方法第一頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日2

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)定性預(yù)測(cè)的五種方法

對(duì)比類推法1

集體經(jīng)驗(yàn)判斷法2

德

爾

菲

法3

市

場(chǎng)

調(diào)

查

預(yù)

測(cè)

法4

消

費(fèi)

水

平

預(yù)

測(cè)

法5第二頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日3

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)1、概念2、應(yīng)用形式3、注意點(diǎn)4、實(shí)例分析第一節(jié)對(duì)比類推法

地區(qū)類推法行業(yè)類推法產(chǎn)品類推法局部總體類推法對(duì)比類推法第三頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日4

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)第二節(jié)集體經(jīng)驗(yàn)判斷法

765權(quán)數(shù)51400.256000.751000.14500人員356000.160000.856000.15200人員254700.162000.755000.25000人員1概率銷售額概率銷售額概率銷售額預(yù)測(cè)期望值最好的銷售最可能銷售最差的銷售預(yù)測(cè)人員1、概念3、注意點(diǎn)：對(duì)銷售人員經(jīng)驗(yàn)判斷法預(yù)測(cè)的結(jié)果需調(diào)整。

預(yù)測(cè)值=(5470×5+5600×6+5140×7)/(5+6+7)=5385萬(wàn)元2、應(yīng)用關(guān)鍵——結(jié)果處理（見(jiàn)例）單位：萬(wàn)元第四頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日5

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)

1、概念2、預(yù)測(cè)程序

3、預(yù)測(cè)特點(diǎn)：匿名性、反饋性、趨同性。4、應(yīng)用的關(guān)鍵：選好專家。④設(shè)計(jì)調(diào)查咨詢表第三節(jié)特爾斐法結(jié)果處理階段輪番征詢階段準(zhǔn)備階段①明確預(yù)測(cè)目的②選擇專家③準(zhǔn)備背景資料準(zhǔn)備階段包括:第五頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日6

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)第三節(jié)特爾斐法——預(yù)測(cè)結(jié)果的處理方法（1）當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為時(shí)間——中位數(shù)和上、下四分位數(shù)法例：有8位專家的預(yù)測(cè)結(jié)果分別如下

預(yù)測(cè)值=中位數(shù)=（2003+2003）/2=2003

——即為專家預(yù)測(cè)意見(jiàn)的協(xié)調(diào)結(jié)果上、下四分位數(shù)=（20022003）

——反映專家預(yù)測(cè)意見(jiàn)的離散程度20022002200220032003200320032004四分之一處二分之一處四分之三處（3）當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為數(shù)量值——算術(shù)/加權(quán)平均法

（4）當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為非數(shù)量化——評(píng)分法、比重法（2）當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為事件發(fā)生的可能性——主觀概率統(tǒng)計(jì)法

第六頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日7

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)第四節(jié)市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法預(yù)購(gòu)測(cè)算法購(gòu)買意向調(diào)查展銷調(diào)查法三種方法第七頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日8

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)一、購(gòu)買意向調(diào)查法——概念及應(yīng)用范圍應(yīng)用范圍

適用于高擋耐用消費(fèi)品和生產(chǎn)資料的預(yù)測(cè)購(gòu)買意向調(diào)查法概

念注意點(diǎn)僅能對(duì)某一大類商品作出預(yù)測(cè)，而無(wú)法對(duì)某一品牌或某種規(guī)格具體產(chǎn)品作出預(yù)測(cè)第八頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日狀態(tài)描述肯定購(gòu)買有可能買不一定不太可能買肯定不買概率（P）100%80%50%20%0%9

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)（1）設(shè)計(jì)購(gòu)買意向調(diào)查表

（2）調(diào)查實(shí)施（3）調(diào)查結(jié)果的匯總及處理

狀態(tài)描述肯定購(gòu)買有可能買

不一定不太可能買肯定不買概率

（P）100%80%50%20%0%

匯總數(shù)n1n2n3n4n5一、購(gòu)買意向調(diào)查法——步驟平均購(gòu)買率（期望值）

預(yù)期購(gòu)買總量=E×N其中：N為預(yù)測(cè)地區(qū)總?cè)藬?shù)或總戶數(shù).第九頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日10

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)1、概念這種方法是通過(guò)商品展銷這一手段，直接調(diào)查消費(fèi)者的各種需求，從而獲得相關(guān)信息。2、預(yù)測(cè)關(guān)鍵：銷售與調(diào)查預(yù)測(cè)相結(jié)合。3、應(yīng)用范圍：尤其適用新產(chǎn)品。4、注意點(diǎn)（1）選擇購(gòu)買力能控制在一定范圍的購(gòu)買對(duì)象。（2）展銷商品貨源要充分。二、展銷調(diào)查法第十頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日11

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)概念預(yù)購(gòu)測(cè)算法是根據(jù)顧客的預(yù)購(gòu)訂單和預(yù)購(gòu)合同來(lái)推測(cè)和估計(jì)產(chǎn)品的需求量應(yīng)用范圍主要適用于生產(chǎn)企業(yè)和批發(fā)企業(yè)的微觀預(yù)測(cè)。注意的問(wèn)題注意要考慮預(yù)購(gòu)訂單和合同的履約率和追加率。三、預(yù)購(gòu)測(cè)算法第十一頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日12

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)2、估計(jì)消費(fèi)水平通常有以下幾種方法：（1）在分析歷年的消費(fèi)水平變動(dòng)基礎(chǔ)上估計(jì)。（2）利用相關(guān)因素分析法估計(jì)消費(fèi)水平。（3）利用調(diào)查(如抽樣、典型調(diào)查等)資料獲得。1、概念：利用消費(fèi)水平和消費(fèi)人數(shù)（或消費(fèi)戶數(shù)）

來(lái)估計(jì)消費(fèi)品的市場(chǎng)需求。第五節(jié)消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法第十二頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日13

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)第五節(jié)消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法——應(yīng)用模式非耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)1

一般耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)2

高檔耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)3第十三頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日14

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)（一）非耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)

需求量預(yù)測(cè)模型：S=j×g

其中：

j—平均人數(shù)（戶數(shù)）

g—消費(fèi)水平，其意為某一地區(qū)在一定時(shí)期對(duì)某種商品的人均需求量。S—某一地區(qū)在一定時(shí)期對(duì)某種商品需求量。第十四頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日15

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)（二）一般耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)2、需求量預(yù)測(cè)模型：

S=j×g×i

其中：i—年更新系數(shù)；其它變量同上1、需求量=更新量3、消費(fèi)品的更新分兩種情況：失效更新和淘汰更新，相應(yīng)的更新系數(shù)也由這兩部分組合構(gòu)成。失效更新系數(shù)=1/產(chǎn)品的使用壽命淘汰更新系數(shù)——由調(diào)查資料獲得第十五頁(yè)，共十六頁(yè)，2022年，8月28日16

市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)（三）高檔耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)2、需求量預(yù)測(cè)模型：

S=j×(a2-a1)+j×a1×i

其中：a2—預(yù)測(cè)期期末的家庭普及率

a1—預(yù)測(cè)期期初的家庭普及率1、需求量=新增量+更新量3、變形預(yù)測(cè)模型

：

S=j